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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O LIAAD investiga na área estratégica de Data Science, que tem verificado um crescente interesse por todo o mundo, sendo fundamental para todas as áreas da atividade humana.

As enormes quantidades de dados recolhidos (Big Data) e a generalização de dispositivos com sensores e/ou poder de processamento oferecem cada vez mais oportunidades e desafios a cientistas e engenheiros.

Além disso, a procura por modelos complexos de apoio à decisão está a generalizar-se em áreas como negócios, saúde, ciência, governo eletrónico e e-learning, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens.

A nossa estratégia geral é tirar proveito do fluxo e diversificação de dados e investir em linhas de investigação que ajudarão a reduzir a lacuna entre dados recolhidos e dados úteis, oferecendo diversas soluções de modelação.

No LIAAD o trabalho científico centra-se nas seguintes áreas: machine learning, estatística, otimização e matemática.

Últimas Notícias
Informática

Apps do YAKE! e Conta-me Histórias já estão disponíveis no Google Play

Os projetos de investigação científica YAKE!  e Conta-me Histórias já se encontram disponíveis em formato app no Google Play.

14 outubro 2019

Informática

INESC TEC organiza workshop internacional em sistemas de recomendação e modelação de utilizadores

Uma equipa de investigadores do INESC TEC foi responsável pela organização do workshop internacional ORSUM 2019 – 2nd Workshop on Online Recommender Systems and User Modeling, focado em métodos incrementais para recomendação e modelação de utilizadores.

07 outubro 2019

Informática

Investigador do INESC TEC homenageado pela Sociedade para a Inteligência Artificial

Pavel Brazdil, investigador e fundador do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC, foi homenageado pela Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial (APPIA), no dia 12 de setembro, em Guimarães, na sessão de encerramento do Workshop Gulbenkian Novos Talentos em Inteligência Artificial.

25 setembro 2019

Informática

Investigadores INESC TEC editam publicação sobre processamento de narrativas

Três investigadores do INESC TEC foram editores convidados de publicação da Information Processing & Management Journal (IPM), da editora Elsevier.

09 julho 2019

Informática

Equipa INESC TEC vence Best Demo Presentation Award

Uma equipa do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC, constituída pelo coordenador, Alípio Jorge, e pelos investigadores Arian Pasquali, Vítor Mangaravite e Ricardo Campos, juntamente com Adam Jatowt, ganhou no ECIR 2019 (41st European Conference on Information Retrieval) o prémio de Best Demo Presentation, com o projeto “Conta-me Histórias”.

14 maio 2019

Tópicos de Interesse
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Projetos Selecionados

PELICAN

Risk Assessment for Microfinance

2019-2020

RISKSENS

Market Risk Sensitivities

2019-2020

NDTECH

NDtech 4.0 - Smart and Connected - Estudo e Caderno de Encargos

2019-2019

HOUSEVALUE

Estimativa de Valor de Avaliação de Imóveis

2019-2019

Humane_AI

Toward AI Systems That Augment and Empower Humans by Understanding Us, our Society and the World Around Us

2019-2020

MLABA

Machine Learn Based Adaptive Business Assurance

2019-2020

Moveo

Prestação de serviços de investigação e desenvolvimento relativos ao sistema MOVEO

2019-2019

FIN-TECH

A FINancial supervision and TECHnology compliance training programme

2019-2020

FailStopper

Deteção precoce de avarias de veículos de transporte público em ambiente operacional

2018-2020

MaLPIS

Aprendizagem Automática para Deteção de Ataques e Identificação de Perfis Segurança na Internet

2018-2021

MDG

Modelação, dinâmica e jogos

2018-2021

NITROLIMIT

Definir os limites do ciclo do azoto nos ambientes extremos da Antártida

2018-2021

RUTE

Randtech Update and Test Environment

2018-2020

FAST-manufacturing

Manufatura flexível e sustentável

2018-2021

EAIA2018

11ª Escola Avançada de Inteligência Artificial

2018-2018

Coop_India

Técnicas de análise de redes sociais para planeamento urbano

2018-2019

FLOWTEE

Desenvolvimento de um programa que monitorize automaticamente os níveis de bem-estar (ou felicidade) dos funcionários, a partir de dados disponíveis online

2018-2019

PERS_TOMI

Prestação de Serviços para desenvolvimento de um algoritmo de recomendação PERS como serviço PERSaaS , PERSoff, PERStune e PERSboard

2017-2019

MDIGIREC

Context Recommendation in Digital Marketing

2017-2018

NEXT-NET

Next generation Technologies for networked Europe

2017-2019

PERSONA

PERSONALIZAÇÃO E GESTÃO DE INFORMAÇÃO BASEADA EM DADOS CLIENTE

2017-2019

RECAP

Research on European Children and Adults born Preterm

2017-2021

SmartFarming

Ferramenta avançada para operacionalização da agricultura de precisão

2016-2018

PANACea

Perfis para Anomalias Consumo

2016-2019

BI4UP2

Ferramenta de Business Intelligence (BI)

2016-2017

Dynamics2

Dinâmica, optimização e modelação

2016-2019

CORAL-TOOLS

CORAL - Sustainable Ocean Exploitation: Tools and Sensors

2016-2018

MarineEye

MarinEye - A prototype for multitrophic oceanic monitoring

2015-2017

FOUREYES

TEC4Growth - RL FourEyes - Intelligence, Interaction, Immersion and Innovation for media industries

2015-2019

NanoStima-RL5

NanoSTIMA - Advanced Methodologies for Computer-Aided Detection and Diagnosis

2015-2019

iMAN

TEC4Growth - RL iMAN - Intelligence for advanced Manufacturing systems

2015-2019

NanoStima-RL3

NanoSTIMA - Health data infrastructure

2015-2019

NanoStima-RL4

NanoSTIMA - Health Data Analysis & Decision

2015-2019

SMILES

TEC4Growth - RL SMILES - Smart, Mobile, Intelligent and Large scale Sensing and analytics

2015-2019

FOTOCATGRAF

Fotocatalisadores baseados em grafeno e semicondutores para um sistema de abastecimento de água sustentável e seguro: uma tecnologia avançada para a remoção de poluentes emergentes

2015-2018

SEA

SEA-Sistema de ensino autoadaptativo

2015-2015

MAESTRA

Aprendizagem a partir de Grandes Quantidades de Dados Estruturados e Parcialmente Anotados

2014-2017

BI4UP

Ferramenta de Business Intelligence (BI)

2014-2014

SIBILA

Blocos Interativos Inteligentes para uma Melhor Aprendizagem

2013-2015

SmartManufacturing

Produção e Logística Inteligentes

2013-2015

SmartGrids

Redes Elétricas Inteligentes

2013-2015

Dynamics

Dinâmica e Aplicações

2012-2015

e-Policy

Engenharia para a avaliação do Ciclo de Vida de Decisões Políticas (ePolicy)

2011-2014

SIMULESP

Sistema para apoio à decisão da operação de redes de sub-transmissão de energia eléctrica numa situação de contingência

2011-2015

CRN

Confiança e Reputação na Negociação de Contratos Electrónicos por agentes em ambientes normativos adaptáveis

2010-2013

KDUS

Extracção de Conhecimento de Fluxos de dados distribuídos

2010-2013

Palco3.0

Sistema web inteligente de apoio à gestão de uma rede social na área da música

2008-2011

Argos

Sistema de previsão de potência eólica

2008-2012

MOREWAQ

Monitorização e Previsão de Parâmetros da Qualidade da Água

2008-2011

ORANKI

Detecção de Casos Raros usando recursos limitados

2008-2011

Equipa
Publicações

LIAAD Publicações

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2019

Impact of Genealogical Features in Transthyretin Familial Amyloid Polyneuropathy Age of Onset Prediction

Autores
Pedroto, M; Jorge, A; Mendes Moreira, J; Coelho, T;

Publicação
Practical Applications of Computational Biology and Bioinformatics, 12th International Conference, PACBB 2018, Toledo, Spain, 20-22 May, 2018.

Abstract

2019

Impact of genealogical features in transthyretin familial amyloid polyneuropathy age of onset prediction

Autores
Pedroto, M; Jorge, A; Mendes Moreira, J; Coelho, T;

Publicação
Advances in Intelligent Systems and Computing

Abstract
Transthyretin Familial Amyloid Polyneuropathy (TTR-FAP) is a neurological genetic disease that propagates from one family generation to the next. The disease can have severe effects on the life of patients after the first symptoms (onset) appear. Accurate prediction of the age of onset for these patients can help the management of the impact. This is, however, a challenging problem since both familial and non-familial characteristics may or may not affect the age of onset. In this work, we assess the importance of sets of genealogical features used for Predicting the Age of Onset of TTR-FAP Patients. We study three sets of features engineered from clinical and genealogical data records obtained from Portuguese patients. These feature sets, referred to as Patient, First Level and Extended Level Features, represent sets of characteristics related to each patient’s attributes and their familial relations. They were compiled by a Medical Research Center working with TTR-FAP patients. Our results show the importance of genealogical data when clinical records have no information related with the ancestor of the patient, namely its Gender and Age of Onset. This is suggested by the improvement of the estimated predictive error results after combining First and Extended Level with the Patients Features. © Springer Nature Switzerland AG 2019.

2019

The 2nd International Workshop on Narrative Extraction from Text: Text2Story 2019

Autores
Jorge, AM; Campos, R; Jatowt, A; Bhatia, S;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science - Advances in Information Retrieval

Abstract

2019

Guest Editorial: Special Issue on Data Mining for Geosciences

Autores
Jorge, A; Lopes, RL; Larrazabal, G; Nikhalat Jahromi, H;

Publicação
Data Mining and Knowledge Discovery

Abstract

2019

Classifying Heart Sounds Using Images of Motifs, MFCC and Temporal Features

Autores
Nogueira, DM; Ferreira, CA; Gomes, EF; Jorge, AM;

Publicação
Journal of Medical Systems

Abstract

Teses Orientadas

2018

Hybrid coding taxonomy for clinical data harmonization in safe havense

Autor
Michael André Pinto Domingues

Instituição
UP-FEUP

2018

Natural Language Inference using Relational Commonsense Knowledge

Autor
Daniel Alexandre Bouçanova Loureiro

Instituição
UP-FCUP

2018

Mobility Patterns from Data

Autor
Thiago de Andrade Silva

Instituição
UP-FCUP

2018

R&D investments and Dynamics on costs in Cournot competition

Autor
Atefeh Afsar

Instituição
UP-FCUP

2018

Tensor-based Approaches for Evolving Social Network Analysis

Autor
Sofia da Silva Fernandes

Instituição
UP-FCUP

Factos & Números

152Programas Nacionais I&D

2016

2Teses de doutoramento concluídas

2016

5Capítulos de livros

2016