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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

Investigador do INESC TEC colaborou com Prémio Abel em Matemática

A Academia Norueguesa de Ciências e Letras distinguiu Dennis Sullivan com o Prémio Abel em Matemática, o mais alto galardão na área e comparável ao prémio Nobel. O Matemático, de nacionalidade norte-americana, é um dos maiores especialistas mundiais no desenvolvimento da Teoria da Renormalização em Sistemas Dinâmicos. O investigador do INESC TEC Alberto Adrego Pinto teve a oportunidade de colaborar com Dennis Sullivan, nos anos de 1990. Desta colaboração resultaram trabalhos científicos com grande impacto na carreira do investigador. 

06 abril 2022

Informática

Tecnologia que reduz o tempo de tratamento de doentes oncológicos vence prémio de inovação digital

O projeto Gentil – Text Mining venceu o prémio Portugal Digital Awards na categoria Best Future of Work Project, que distingue o melhor projeto relacionado com a produtividade e efetividade dos colaboradores.

06 janeiro 2022

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

Tópicos de Interesse
075

Projetos Selecionados

FORM_I40

Formação Indústria 4.0

2022-2022

DAnon

Supervised Deanonymization of Dark Web Traffic for Cybercrime Investigation

2022-2023

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

2021-2022

City Analyser

An agnostic platform to analyse massive mobility patterns

2021-2023

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

CloudAnalytics4Dams

Gestão de Grandes Quantidades de Dados em Barragens da EDP Produção

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

2020-2023

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

Digital revolution of power transformers

2020-2023

Continental FoF

Fábrica do Futuro da Continental Advanced Antenna

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

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

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2022

Intelligent Monitoring and Management Platform for the Prevention of Olive Pests and Diseases, Including IoT with Sensing, Georeferencing and Image Acquisition Capabilities Through Computer Vision

Autores
Alves A.; Jorge Morais A.; Filipe V.; Alberto Pereira J.;

Publicação
Lecture Notes in Networks and Systems

Abstract
Climate change affects global temperature and precipitation patterns. These effects, in turn, influence the intensity and, in some cases, the frequency of extreme environmental events, such as forest fires, hurricanes, heat waves, floods, droughts, and storms. In general, these events can be particularly conducive to the appearance of plant pests and diseases. The availability of models and a data collection system is crucial to manage pests and diseases in sustainable agricultural ecosystems. Agricultural ecosystems are known to be complex, multivariable, and unpredictable. It is important to anticipate crop pests and diseases in order to improve its control in a more ecological and economical way (e.g., precision in the use of pesticides). The development of an intelligent monitoring and management platform for the prevention of pests and diseases in olive groves at Trás-os- Montes region will be very beneficial. This platform must: a) integrate data from multiple data sources such as sensory data (e.g., temperature), biological observations (e.g., insect counts), georeferenced data (e.g., altitude) or digital images (e.g., plant images); b) systematize these data into a regional repository; c) provide relevant forecasts for pest and diseases. Convolutional Neural Networks (CNNs) can be a valuable tool for the identification and classification of images acquired by Internet of Things (IoT).

2022

Host-based IDS: A review and open issues of an anomaly detection system in IoT

Autores
Martins, I; Resende, JS; Sousa, PR; Silva, S; Antunes, L; Gama, J;

Publicação
Future Generation Computer Systems

Abstract

2022

MigraR: An open-source, R-based application for analysis and quantification of cell migration parameters

Autores
Shaji, N; Nunes, F; Rocha, MI; Gomes, EF; Castro, H;

Publicação
Computer Methods and Programs in Biomedicine

Abstract
Background and objective: Cell migration is essential for many biological phenomena with direct impact on human health and disease. One conventional approach to study cell migration involves the quantitative analysis of individual cell trajectories recorded by time-lapse video microscopy. Dedicated software tools exist to assist the automated or semi-automated tracking of cells and translate these into coordinate positions along time. However, cell biologists usually bump into the difficulty of plotting and computing these data sets into biologically meaningful figures and metrics. Methods: This report describes MigraR, an intuitive graphical user interface executed from the RStudioTM (via the R package Shiny), which greatly simplifies the task of translating coordinate positions of moving cells into measurable parameters of cell migration (velocity, straightness, and direction of movement), as well as of plotting cell trajectories and migration metrics. One innovative function of this interface is that it allows users to refine their data sets by setting limits based on time, velocity and straightness. Results: MigraR was tested on different data to assess its applicability. Intended users of MigraR are cell biologists with no prior knowledge of data analysis, seeking to accelerate the quantification and visualization of cell migration data sets delivered in the format of Excel files by available cell-tracking software. Conclusions: Through the graphics it provides, MigraR is an useful tool for the analysis of migration parameters and cellular trajectories. Since its source code is open, it can be subject of refinement by expert users to best suit the needs of other researchers. It is available at GitHub and can be easily reproduced. © 2021 Elsevier B.V.

2022

Approaches to manage and understand student engagement in programming

Autores
Tavares, PC; Gomes, EF; Henriques, PR; Vieira, DM;

Publicação
Open Education Studies

Abstract
Abstract Computer Programming Learners usually fail to get approved in introductory courses because solving problems using computers is a complex task. The most important reason for that failure is concerned with motivation; motivation strongly impacts on the learning process. In this paper we discuss how techniques like program animation, and automatic evaluation can be combined to help the teacher in Computer Programming courses. In the article, PEP system will be introduced to explain how it supports teachers in classroom and how it engages students on study sessions outside the classroom. To support that work, students’ motivation was studied; to complement that study, a survey involving students attending the first year of Algorithms and Programming course of an Engineering degree was done. It is also presented a tool to analyse surveys, using association rules.

2022

LMMS reloaded: Transformer-based sense embeddings for disambiguation and beyond

Autores
Loureiro, D; Mário Jorge, A; Camacho Collados, J;

Publicação
Artificial Intelligence

Abstract

Teses Orientadas

2021

Barreiras à Exportação: Sector das Rochas Ornamentais

Autor
Ana Isabel Mota da Silva

Instituição
UP-FEP

2021

Development of differential optrodes for highly sensitive and reliable chemical sensing

Autor
João Pedro Sampaio Mendes

Instituição
UP-FCUP

2021

WalkingPAD - Smart sensing

Autor
Bruno Miguel Ribeiro Pinto

Instituição
UP-FCUP

2021

Anomaly Detection for troubleshooting on Cork Stopper sorting Machines

Autor
Inês Santos Pereira

Instituição
UP-FEUP

2021

Exploring Paraconsistent Logics for Quantum Programs

Autor
Ana Luzia Rosa da Cruz

Instituição
UM

Factos & Números

23Docentes do Ensino Superior

2020

3Capítulos de livros

2020

19Artigos em revistas indexadas

2020