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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

INESC TEC em projeto para desenvolver Sistema Inteligente de Gestão de Processos

O INESC TEC, através do Centro de Sistemas de Informação e de Computação Gráfica (CSIG) e do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), participa no projeto SIGIPro, em parceria com a Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e a empresa Expandindustria, SA.

01 julho 2021

Informática

Investigadores INESC TEC distinguidos pela excelência científica em machine learning e data mining

Uma equipa de investigadores do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) do INESC TEC, liderada por João Gama, foi reconhecida pelo programa europeu IACOBUS, tendo recebido o prémio "Publicações Científicas (Papers)".

23 junho 2021

Informática

INESC TEC participa em iniciativa de inclusão digital global

O INESC TEC, através do Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD), está a participar num projeto que permite identificar e classificar a opinião e o sentimento que as pessoas têm sobre produtos e serviços que estejam presentes em excertos de textos que sejam escritos em diferentes línguas nigerianas.  

18 junho 2021

Informática

INESC TEC ajuda marcas a melhorar influência nas redes sociais através da IA

Medir, monitorizar e melhorar a presença, posição social e influência de empresas e indivíduos nas redes sociais.

26 maio 2021

Informática

INESC TEC desenvolve sistema que facilita análise de risco no setor bancário

A análise do risco em sistemas bancários requer um trabalho exaustivo e repetitivo de avaliação de milhões de indicadores económicos e financeiro - um processo que os analistas de risco são obrigados a realizar para tomar decisões em operações de crédito ou gestão de património.

11 maio 2021

Tópicos de Interesse
071

Projetos Selecionados

AgWearCare

Wearables para Monitorização das Condições de Trabalho no Agroflorestal

2021-2023

SADCoPQ

Sistema de Apoio à Decisão no Controlo Preditivo da Qualidade na Indústria Metalomecânica da Precisão

2021-2023

DigitalBudget_VE

Aplicação computacional para orçamentação automática de postos de carregamento de VE

2021-2021

XPM

Manutenção Preditiva Explicável

2021-2023

SSPM

Student Success Prediction Model

2021-2021

OnlineAIOps

Online Artificial Intelligence for IT Operations

2021-2023

SIGIPRO

SISTEMA INTELIGENTE DE GESTÃO DE PROCESSOS HABILITADOS ESPACIALMENTE

2021-2023

AI_Sov

AI Sovereignty

2021-2021

City Analyser

City Analyser (n.d. titulo longo)

2020-2022

PORT XXI

PORT XXI – Space Enabled Sustainable Port Services

2020-2021

Training4DS

Formação Avançada em Data Science - Altice Labs

2020-2020

PFAI4.0

Programa de Formação Avançada Industria 4.0

2020-2021

HumanE-AI-Net

HumanE AI Network

2020-2023

MetaFLow

A Meta Learning work-flow for a Low Code Platform

2020-2021

PAIQAFSR

Provision of advisory inputs and quality assurance of the final study report.

2020-2020

TRF4p0

TRANSFORMER4.0: DIGITAL REVOLUTION OF POWER TRANSFORMERS

2020-2023

AIDA

Adaptive, Intelligent and Distributed Assurance Platform

2020-2022

PAFML

Investigação e desenvolvimento para aplicação de Machine Learning a dados de pacientes com Paramiloidose

2020-2023

SLSNA

Prestação de Serviços no ambito do projeto SKORR

2020-2021

MINE4HEALTH

Text mining e clinical decision-making

2020-2021

Text2Story

Text2Story: Extração de narrativas jornalísticas a partir de textos e sua representação numa linguagem de modelos narrativos

2019-2022

T4CDTKC

Training 4 Cotec, Digital Transformation Knowledge Challenge - Elaboração de Programa de Formação “CONHECER E COMPREENDER O DESAFIO DAS TECNOLOGIAS DE TRANSFORMAÇÃO DIGITAL”

2019-2021

PROMESSA

PROject ManagEment intellingent aSSistAnt

2019-2022

RISKSENS

Market Risk Sensitivities

2019-2020

NDTECH

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

2019-2019

RAMnet

Risk Assessment for Microfinance

2019-2021

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

2019-2019

Moveo

Prestação de serviços de investigação e desenvolvimento relativos ao sistema MOVEO

2019-2019

FIN-TECH

A FINancial supervision and TECHnology compliance training programme

2019-2021

FailStopper

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

2018-2021

TerraAlva

Terr@Alva

2018-2019

MaLPIS

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

2018-2022

MDG

Modelação, dinâmica e jogos

2018-2022

NITROLIMIT

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

2018-2022

RUTE

Randtech Update and Test Environment

2018-2020

SKORR

Advancing the Frontier of Social Media Management Tools

2018-2021

FAST-manufacturing

Manufatura flexível e sustentável

2018-2022

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

MDIGIREC

Context Recommendation in Digital Marketing

2017-2018

NEXT-NET

Next generation Technologies for networked Europe

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

Ler todas as publicações

2021

Crowdsourced Data Stream Mining for Tourism Recommendation

Autores
Leal, F; Veloso, B; Malheiro, B; Burguillo, JC;

Publicação
Advances in Intelligent Systems and Computing - Trends and Applications in Information Systems and Technologies

Abstract

2021

Generalised Partial Association in Causal Rules Discovery

Autores
Nogueira, AR; Ferreira, CA; Gama, J; Pinto, A;

Publicação
Progress in Artificial Intelligence - 20th EPIA Conference on Artificial Intelligence, EPIA 2021, Virtual Event, September 7-9, 2021, Proceedings

Abstract

2021

Deep learning for drug response prediction in cancer

Autores
Baptista, D; Ferreira, PG; Rocha, M;

Publicação
Briefings in Bioinformatics

Abstract
Abstract Predicting the sensitivity of tumors to specific anti-cancer treatments is a challenge of paramount importance for precision medicine. Machine learning(ML) algorithms can be trained on high-throughput screening data to develop models that are able to predict the response of cancer cell lines and patients to novel drugs or drug combinations. Deep learning (DL) refers to a distinct class of ML algorithms that have achieved top-level performance in a variety of fields, including drug discovery. These types of models have unique characteristics that may make them more suitable for the complex task of modeling drug response based on both biological and chemical data, but the application of DL to drug response prediction has been unexplored until very recently. The few studies that have been published have shown promising results, and the use of DL for drug response prediction is beginning to attract greater interest from researchers in the field. In this article, we critically review recently published studies that have employed DL methods to predict drug response in cancer cell lines. We also provide a brief description of DL and the main types of architectures that have been used in these studies. Additionally, we present a selection of publicly available drug screening data resources that can be used to develop drug response prediction models. Finally, we also address the limitations of these approaches and provide a discussion on possible paths for further improvement. Contact:mrocha@di.uminho.pt

2021

Automated Imbalanced Classification via Meta-learning

Autores
Moniz, N; Cerqueira, V;

Publicação
Expert Systems with Applications

Abstract

2021

Forecasting conditional extreme quantiles for wind energy

Autores
Goncalves, C; Cavalcante, L; Brito, M; Bessa, RJ; Gama, J;

Publicação
Electric Power Systems Research

Abstract
Probabilistic forecasting of distribution tails (i.e., quantiles below 0.05 and above 0.95) is challenging for non-parametric approaches since data for extreme events are scarce. A poor forecast of extreme quantiles can have a high impact in various power system decision-aid problems. An alternative approach more robust to data sparsity is extreme value theory (EVT), which uses parametric functions for modelling distribution's tails. In this work, we apply conditional EVT estimators to historical data by directly combining gradient boosting trees with a truncated generalized Pareto distribution. The parametric function parameters are conditioned by covariates such as wind speed or direction from a numerical weather predictions grid. The results for a wind power plant located in Galicia, Spain, show that the proposed method outperforms state-of-the-art methods in terms of quantile score. © 2020 Elsevier B.V.

Teses Orientadas

2020

Bioinformatic Tools to Decipher Biological Patterns in the Cytoskeleton of Nervous System Cells

Autor
Nuno Manuel Ferreira Corte Real

Instituição
UP-FEUP

2020

Extracção de Informação dos Boletins de Saúde Infantil e Juvenil

Autor
David Rafael Silva Falcão

Instituição
UP-FEUP

2020

Explicação Automática de Conceitos

Autor
ANDRÉ FILIPE TEIXEIRA DIAS

Instituição
IPP-ISEP

2020

Detecting Abnormal Laboratory Test Results with Machine Learning

Autor
Rafael José Palhares Santos

Instituição
UP-FCUP

2020

Profile Matcher

Autor
JOSÉ NUNO FREITAS CARDOSO

Instituição
IPP-ISEP

Factos & Números

14Artigos em conferências indexadas

2020

3Capítulos de livros

2020

29Investigadores Séniores

2016