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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
Inteligência Artificial

INESC TEC ajuda a identificar e quantificar reações às alterações climáticas nas redes sociais

Como reagimos às publicações nas redes socias sobre as alterações climáticas? Este foi o ponto de partida de um estudo internacional, no qual o INESC TEC colaborou, e que analisou quase 2 milhões de publicações na rede social X (antigo Twitter), feitas ao longo de 12 anos na Península Ibérica.

28 julho 2025

Inteligência Artificial

Investigadores demonstram que o tabaco imita e acelera o envelhecimento em tecidos humanos

Um grupo de investigadores do INESC TEC, da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e do Centro de Supercomputação de Barcelona analisou 46 tecidos de mais de 700 pessoas. A equipa concluiu que o tabagismo tem impacto na arquitetura dos tecidos e pode alterar molecularmente não apenas os órgãos associados de forma direta à inalação de fumo, como os pulmões, mas também tecidos de outros órgãos como o pâncreas, a tiroide, o esófago ou determinadas regiões do cérebro. Em muitos casos, os efeitos do tabagismo sobrepõem-se de forma significativa aos do envelhecimento.

24 julho 2025

Inteligência Artificial

INESC TEC vence Prémio Arquivo.pt com portal que recupera 50 anos de dados autárquicos

Imagine que conseguia aceder, de forma estruturada e intuitiva, a dados eleitorais autárquicos portugueses desde 1976 até à atualidade. Esta foi a ideia dos investigadores do INESC TEC Rúben Almeida, Sérgio Nunes e Ricardo Campos ao criar a plataforma “A Minha Região – O teu portal autárquico” que conquistou o primeiro lugar no Prémio Arquivo.pt 2025.

14 julho 2025

Inteligência Artificial

Combater crimes ambientais no transporte de resíduos: o INESC TEC tem a solução

O projeto EnSafe (Enhancing Environmental Protection: Anomaly Detection in Waste Transportation using Network Science) está a desenvolver soluções baseadas em Inteligência Artificial (IA) para reforçar o combate ao crime ambiental, com especial foco nas cadeias de transporte de resíduos. O EnSafe conta com a participação ativa do INESC TEC, que está a desenvolver tecnologias para detetar comportamentos anómalos e suspeitos numa das áreas mais vulneráveis à fraude e à corrupção ambiental.

26 maio 2025

Ciência e Engenharia dos Computadores

Consultar relatórios clínicos para apoiar decisões médicas será mais fácil com ferramenta premiada do INESC TEC

Apoiar os médicos na tomada de decisões clínicas complexas e raras é o propósito do MedLink, uma ferramenta desenvolvida por investigadores do INESC TEC, que venceu o Best Demo Paper na European Conference on Information Retrieval, uma das conferências mais prestigiadas da Europa na área de recuperação de informação.

08 maio 2025

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Projetos Selecionados

CitiLink

CitiLink - Enhancing municipal transparency and citizen engagement through AI: from unstructured to structured data

2025-2026

OBSERVA

Observatório de Sinais Ópticos e Vigilância Acústica

2025-2026

EnSafe

Enhancing Environmental Protection: Anomaly Detection in Waste Transportation using Network Science

2025-2026

NEIS

Deteção de novas construções utilizando Inteligência Artificial e imagens de muito grande resolução espacial

2025-2025

TSP2Net

Time Series Privacy-Preserving: New Approaches via Complex Networks

2025-2026

NuClim

Nuclear observations to improve Climate research and GHG emission estimates

2024-2028

HALM

Humanitarian Accounting Logistics with Machine learning

2024-2024

AI4REALNET

AI for REAL-world NETwork operation

2023-2027

AIBOOST

Artificial intelligence for better opportunities and scientific progress towards trustworthy and human-centric digital environment

2023-2027

PAPVI2

Previsão Avançada de Preços de Venda de Imóveis

2023-2025

PFAI4_4eD

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 4a edição

2023-2023

StorySense

Reaching the Semantic Layers of Stories in Text

2023-2026

ATTRACT_DIH

Digital Innovation Hub for Artificial Intelligence and High-Performance Computing

2022-2025

Produtech_R3

Agenda Mobilizadora da Fileira das Tecnologias de Produção para a Reindustrialização

2022-2026

EMERITUS

Environmental crimes’ intelligence and investigation protocol based on multiple data sources

2022-2025

FAIST

Fábrica Ágil Inteligente Sustentável e Tecnológica

2022-2026

ADANET

Internet das Coisas Assistida por Drones

2022-2026

PFAI4_3ed

Programa de Formação Avançada Industria 4 - 3a edição

2022-2022

FORM_I40

Formação Indústria 4.0

2022-2022

DAnon

Supervised Deanonymization of Dark Web Traffic for Cybercrime Investigation

2022-2023

THEIA

Automated Perception Driving

2022-2023

City Analyser

An agnostic platform to analyse massive mobility patterns

2021-2023

HfPT

Health from Portugal

2021-2026

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

SIGIPRO

Sistema inteligente de gestão de processos habilitados espacialmente

2021-2023

DigitalBudget_VE

Aplicação computacional para orçamentação automática de postos de carregamento de VE

2021-2021

XPM

Manutenção Preditiva Explicável

2021-2024

SSPM

Student Success Prediction Model

2021-2022

OnlineAIOps

Online Artificial Intelligence for IT Operations

2021-2023

AI_Sov

AI Sovereignty

2021-2021

PORT XXI

Space Enabled Sustainable Port Services

2020-2022

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

2020-2024

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

Continental FoF

Fábrica do Futuro da Continental Advanced Antenna

2020-2023

PAFML

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

2020-2023

AIDA

Adaptive, Intelligent and Distributed Assurance Platform

2020-2023

SLSNA

Prestação de Serviços no ambito do projeto SKORR

2020-2021

MINE4HEALTH

Text mining e clinical decision-making

2020-2021

Text2Story

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

2019-2023

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

2019-2023

NDTECH

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

2019-2019

RISKSENS

Market Risk Sensitivities

2019-2020

RAMnet

Risk Assessment for Microfinance

2019-2021

HOUSEVALUE

Estimativa de Valor de Avaliação de Imóveis

2019-2019

MLABA

Machine Learn Based Adaptive Business Assurance

2019-2019

Humane_AI

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

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

2019-2021

FailStopper

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

2018-2021

TerraAlva

Terr@Alva

2018-2019

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

MaLPIS

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

2018-2022

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

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2025

Online boxplot derived outlier detection

Autores
Mazarei, A; Sousa, R; Mendes Moreira, J; Molchanov, S; Ferreira, HM;

Publicação
INTERNATIONAL JOURNAL OF DATA SCIENCE AND ANALYTICS

Abstract
Outlier detection is a widely used technique for identifying anomalous or exceptional events across various contexts. It has proven to be valuable in applications like fault detection, fraud detection, and real-time monitoring systems. Detecting outliers in real time is crucial in several industries, such as financial fraud detection and quality control in manufacturing processes. In the context of big data, the amount of data generated is enormous, and traditional batch mode methods are not practical since the entire dataset is not available. The limited computational resources further compound this issue. Boxplot is a widely used batch mode algorithm for outlier detection that involves several derivations. However, the lack of an incremental closed form for statistical calculations during boxplot construction poses considerable challenges for its application within the realm of big data. We propose an incremental/online version of the boxplot algorithm to address these challenges. Our proposed algorithm is based on an approximation approach that involves numerical integration of the histogram and calculation of the cumulative distribution function. This approach is independent of the dataset's distribution, making it effective for all types of distributions, whether skewed or not. To assess the efficacy of the proposed algorithm, we conducted tests using simulated datasets featuring varying degrees of skewness. Additionally, we applied the algorithm to a real-world dataset concerning software fault detection, which posed a considerable challenge. The experimental results underscored the robust performance of our proposed algorithm, highlighting its efficacy comparable to batch mode methods that access the entire dataset. Our online boxplot method, leveraging dataset distribution to define whiskers, consistently achieved exceptional outlier detection results. Notably, our algorithm demonstrated computational efficiency, maintaining constant memory usage with minimal hyperparameter tuning.

2025

KDBI special issue: Time-series pattern verification in CNC turning-A comparative study of one-class and binary classification

Autores
da Silva, JP; Nogueira, AR; Pinto, J; Curral, M; Alves, AC; Sousa, R;

Publicação
EXPERT SYSTEMS

Abstract
Integrating Industry 4.0 and Quality 4.0 optimises manufacturing through IoT and ML, improving processes and product quality. The primary challenge involves identifying patterns in computer numerical control (CNC) machining time-series data to boost manufacturing quality control. The proposed solution involves an experimental study comparing one-class and binary classification algorithms. This study aims to classify time-series data from CNC turning machines, offering insight into monitoring and adjusting tool wear to maintain product quality. The methodology entails extracting spectral features from time-series data to train both one-class and binary classification algorithms, assessing their effectiveness and computational efficiency. Although certain models consistently outperform others, determining the best performing is not possible, as a trade-off between classification and computational performance is observed, with gradient boosting standing out for effectively balancing both aspects. Thus, the choice between one-class and binary classification ultimately relies on dataset's features and task objectives.

2025

MedLink: Retrieval and Ranking of Case Reports to Assist Clinical Decision Making

Autores
Cunha, LF; Guimarães, N; Mendes, A; Campos, R; Jorge, A;

Publicação
Advances in Information Retrieval - 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6-10, 2025, Proceedings, Part V

Abstract
In healthcare, diagnoses usually rely on physician expertise. However, complex cases may benefit from consulting similar past clinical reports cases. In this paper, we present MedLink (http://medlink.inesctec.pt), a tool that given a free-text medical report, retrieves and ranks relevant clinical case reports published in health conferences and journals, aiming to support clinical decision-making, particularly in challenging or complex diagnoses. To this regard, we trained two BERT models on the sentence similarity task: a bi-encoder for retrieval and a cross-encoder for reranking. To evaluate our approach, we used 10 medical reports and asked a physician to rank the top 10 most relevant published case reports for each one. Our results show that MedLink’s ranking model achieved NDCG@10 of 0.747. Our demo also includes the visualization of clinical entities (using a NER model) and the production of a textual explanation (using a LLM) to ease comparison and contrasting between reports. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

2025

Preface

Autores
Campos, R; Jorge, M; Jatowt, A; Bhatia, S; Litvak, M;

Publicação
CEUR Workshop Proceedings

Abstract
[No abstract available]

2025

The 8th International Workshop on Narrative Extraction from Texts: Text2Story 2025

Autores
Campos, R; Jorge, A; Jatowt, A; Bhatia, S; Litvak, M;

Publicação
Advances in Information Retrieval - 47th European Conference on Information Retrieval, ECIR 2025, Lucca, Italy, April 6-10, 2025, Proceedings, Part V

Abstract
For seven years, the Text2Story Workshop series has fostered a vibrant community dedicated to understanding narrative structure in text, resulting in significant contributions to the field and developing a shared understanding of the challenges in this domain. While traditional methods have yielded valuable insights, the advent of Transformers and LLMs have ignited a new wave of interest in narrative understanding. The previous iteration of the workshop also witnessed a surge in LLM-based approaches, demonstrating the community’s growing recognition of their potential. In this eighth edition we propose to go deeper into the role of LLMs in narrative understanding. While LLMs have revolutionized the field of NLP and are the go-to tools for any NLP task, the ability to capture, represent and analyze contextual nuances in longer texts is still an elusive goal, let alone the understanding of consistent fine-grained narrative structures in text. Consequently, this iteration of the workshop will explore the issues involved in using LLMs to unravel narrative structures, while also examining the characteristics of narratives generated by LLMs. By fostering dialogue on these emerging areas, we aim to continue the workshop's tradition of driving innovation in narrative understanding research. Text2Story encompasses sessions covering full research papers, work-in-progress, demos, resources, position and dissemination papers, along with one keynote talk. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

Factos & Números

23Docentes do Ensino Superior

2020

3Capítulos de livros

2020

14Artigos em conferências indexadas

2020