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    Apresentação

    Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação

    HumanISE é um centro de investigação interdisciplinar focado em Computação Centrada no Humano (HCC) com uma ampla e profunda experiência em Ciência da Computação (CS) e Ciência da Informação (IS).

    No HumanISE, engenheiros, cientistas e designers focam-se na investigação e desenvolvimento de sistemas de software, métodos e ferramentas que podem potenciar o ser humano e seus ambientes e comunidades, envolvendo elevada complexidade técnica e de gestão, resultante de larga escala, heterogeneidade, incerteza, integridade, conformidade com normas e enquadramentos legais ou questões organizacionais especificas do domínio de aplicação.

    A nossa missão é desenvolver atividade de excelência e impactante em termos científicos, inovação, consultoria e e transferência de tecnologia, em estreita cooperação com os nossos parceiros académicos e empresariais. Focamos a nossa atividade em cinco áreas de investigação principais - Interação Homem(Pessoa)-Computador; Computação Gráfica e Media Digital Interativa; Gestão da Informação e Sistemas de Informação; Engenharia de Software; e Sistemas Computacionais de Grande Escala e Propósito Específico, Linguagens e Ferramentas - e quatro áreas principais de inovação - Investigação em Saúde Personalizada; Ciências da Terra, Mar e Espaço; Engenharia de Sistemas de Informação Geo-espacial; e Sistemas de Informação e Computação Aplicada.

    Estamos também fortemente empenhados na formação de jovens investigadores e jovens profissionais, tendo um registo significativo na orientação de mestrandos e doutorandos.

    Atualmente, os nossos investigadores são oriundos da Universidade do Porto (UP), Politécnico do Porto (IPP), Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD), Universidade Aberta (UAb) e Universidade do Minho (UM).

    Últimas Notícias

    Entre a investigação e a inovação para o mar, o INESC TEC colocou os ‘pontos nos is’ no Business2Sea

    No Terminal de Cruzeiros do Porto de Leixões, o INESC TEC colocou a investigação dos oceanos na rota do Business2Sea. Ao longo do evento, investigadores e representantes do Instituto foram presença assídua em painéis, mesas-redondas e apresentações, partilhando experiência e perspetivas futuras sobre a inovação para o mar.  

    14 janeiro 2026

    Podemos aprender sobre o mundo a partir dos jogos e o INESC TEC esteve na Alemanha para mostrar como se faz

    Os jogos sérios podem ser uma ferramenta de relevo para lidar com temas complexos. Uma investigadora do INESC TEC liderou um workshop que abordou todas as fases do desenvolvimento de um jogo sério para a Saúde Global e o Bem-estar.  

    13 janeiro 2026

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    O diálogo sobre semicondutores em Portugal fez-se com contributos do INESC TEC – seis meses após o arranque do Centro de Competências

    O posicionamento português no ecossistema dos semicondutores foi um dos tópicos abordados no evento promovido pelo Centro de Competências Português em Semicondutores (POEMS), do qual o INESC TEC é parceiro.

    21 novembro 2025

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    INESC TEC e Águas do Douro e Paiva assinam protocolo de colaboração

    O mais recente protocolo de colaboração do INESC TEC foi assinado com a Águas do Douro e Paiva (AdDP), a 31 de outubro, nas instalações da AdDP, em Lever.

    06 novembro 2025

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    População sénior a treinar com Inteligência Artificial? O futuro é (mesmo) hoje.

    Chama-se IATOS e pretende tornar o treino físico remoto mais seguro, eficaz e acessível para a população idosa. O projeto, liderado por um consórcio que inclui o INESC TEC, a AGIT TECH e a Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, tem como objetivo criar uma plataforma digital de treino físico assistido por inteligência artificial, especificamente desenhada para pessoas com mais de 65 anos.  

    29 setembro 2025

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    Equipa
    Ademar Aguiar

    Coordenador de Centro

    Artur Rocha

    Coordenador de Centro

    Hugo Paredes

    Coordenador de Centro

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    Laboratórios

    Laboratório de Sistemas de Informação

    Laboratório de Engenharia de Software

    Laboratório de Computação Gráfica e Ambientes Virtuais

    Publicações

    HumanISE Publicações

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    2026

    Adaptive Wine Recommendation in Online Environments

    Autores
    de Azambuja R.X.; Morais A.J.; Filipe V.;

    Publicação
    Lecture Notes in Networks and Systems

    Abstract
    Deep learning and large language models (LLMs) have recently enabled studies in state-of-the-art technologies that enhance recommender systems. This research focuses on solving the next-item recommendation problem using these challenging technologies in Web applications, specifically focusing on a case study in the wine domain. This paper presents the characterization of the framework developed for the object of study: adaptive recommendation based on new modeling of the initial data to explore the user’s dynamic taste profile. Following the design science research methodology, the following contributions are presented: (i) a novel dataset of wines called X-Wines; (ii) an updated recommender model called X-Model4Rec—eXtensible Model for Recommendation supported in attention and transformer mechanisms which constitute the core of the LLMs; and (iii) a collaborative Web platform to support adaptive wine recommendation to users in an online environment. The results indicate that the solutions proposed in this research can improve recommendations in online environments and promote further scientific work on specific topics.

    FecharLer Abstract

    2026

    Cross-Lingual Information Retrieval in Tetun for Ad-Hoc Search

    Autores
    Araújo, A; de Jesus, G; Nunes, S;

    Publicação
    Lecture Notes in Computer Science

    Abstract
    Developing information retrieval (IR) systems that enable access across multiple languages is crucial in multilingual contexts. In Timor-Leste, where Tetun, Portuguese, English, and Indonesian are official and working languages, no cross-lingual information retrieval (CLIR) solutions currently exist to support information access across these languages. This study addresses that gap by investigating CLIR approaches tailored to the linguistic landscape of Timor-Leste. Leveraging an existing monolingual Tetun document collection and ad-hoc text retrieval baselines, we explore the feasibility of CLIR for Tetun. Queries were manually translated into Portuguese, English, and Indonesian to create a multilingual query set. These were then automatically translated back into Tetun using Google Translate and several large language models, and used to retrieve documents in Tetun. Results show that Google Translate is the most reliable tool for Tetun CLIR overall, and the Hiemstra LM consistently outperforms BM25 and DFR BM25 in cross-lingual retrieval performance. However, overall effectiveness remains up to 26.95% points lower than that of the monolingual baseline, underscoring the limitations of current translation tools and the challenges of developing an effective CLIR for Tetun. Despite these challenges, this work establishes the first CLIR baseline for Tetun ad-hoc text retrieval, providing a foundation for future research in this under-resourced setting. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.

    FecharLer Abstract

    2026

    User Behavior in Sports Search: Entity-Centric Query and Click Log Analysis

    Autores
    Damas, J; Nunes, S;

    Publicação
    Lecture Notes in Computer Science

    Abstract
    Understanding user behavior in search systems is essential for improving retrieval effectiveness and user satisfaction. While prior research has extensively examined general-purpose web search engines, domain-specific contexts—such as sports information—remain comparatively underexplored. In this study, we analyze over 400,000 interaction log entries from a sports-oriented search engine collected over a two-week period. Our analysis combines classic query-level metrics (e.g., frequency distributions, query lengths) with a detailed examination of click behavior, including entropy-based intent variability and a custom query quality scoring model. Compared to established baselines from general and specialized search environments, we observe a high proportion of new and single-term queries, as well as a notable lack of representativeness among top queries. These findings reveal patterns shaped by the event-driven and entity-centric nature of sports content, offering actionable insights for the design of domain-specific retrieval systems. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2026.

    FecharLer Abstract

    2026

    Immersion for AI: Immersive Learning with Artificial Intelligence

    Autores
    Morgado, L;

    Publicação
    IMMERSIVE LEARNING RESEARCH NETWORK, ILRN 2025

    Abstract
    This work reflects upon what Immersion can mean from the perspective of an Artificial Intelligence (AI). Applying the lens of immersive learning theory, it seeks to understand whether this new perspective supports ways for AI participation in cognitive ecologies. By treating AI as a participant rather than a tool, it explores what other participants (humans and other AIs) need to consider in environments where AI can meaningfully engage and contribute to the cognitive ecology, and what the implications are for designing such learning environments. Drawing from the three conceptual dimensions of immersion-System, Narrative, and Agency-this work reinterprets AIs in immersive learning contexts. It outlines practical implications for designing learning environments where AIs are surrounded by external digital services, can interpret a narrative of origins, changes, and structural developments in data, and dynamically respond, making operational and tactical decisions that shape human-AI collaboration. Finally, this work suggests how these insights might influence the future of AI training, proposing that immersive learning theory can inform the development of AIs capable of evolving beyond static models. This paper paves the way for understanding AI as an immersive learner and participant in evolving human-AI cognitive ecosystems.

    FecharLer Abstract

    2026

    An Explosion of the Uses of Immersive Learning Environments: A Mapping of Reviews Update

    Autores
    Beck, D; Morgado, L; O'Shea, P;

    Publicação
    IMMERSIVE LEARNING RESEARCH NETWORK, ILRN 2025

    Abstract
    Since the publication of the 2020 paper, Finding the Gaps About Uses of Immersive Learning Environments: A Survey of Surveys, the landscape of immersive learning environments (ILEs) has continued to evolve rapidly. This update aims to revisit the gaps identified in that previous research and explore emerging trends. We conducted an extensive review of new surveys published after that paper's cut date. Our findings reveal a significant amount of new published reviews (n = 64), more than doubling the original corpus (n = 47). The results highlighted novel themes of usage of immersive environments, helping bridge some 2020 research gaps. This paper discusses those developments and presents a consolidated perspective on the uses of immersive learning environments.

    FecharLer Abstract