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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 testa Inteligência Artificial para melhorar capacidade de investigação em crimes ambientais

Há um projeto europeu, que conta com a participação do INESC TEC, que está a desenvolver uma plataforma que se pretende que seja utilizada pelas autoridades policias e guardar fronteiriças para melhorar as capacidades de investigação contra crimes ambientais. A Inteligência Artificial (IA) por detrás da plataforma conta com a assinatura de investigadores do INESC TEC.

26 fevereiro 2024

INESC TEC quer ajudar empresas a abraçar a transformação digital a custos reduzidos

Transição digital, inovação, capacitação das empresas, financiamento, tecnologias disruptivas como Inteligência Artificial (IA) e Computação Avançada (HPC). E uma certeza: 2024 será um ano de oportunidades para as empresas que estiverem dispostas a arriscar. No Palácio do Freixo, no Porto, cerca de 100 participantes juntaram-se para conhecer em detalhe o ATTRACT, o pólo europeu de inovação digital (EDIH – European Digital Innovation Hub), coordenado pelo INESC TEC.

08 fevereiro 2024

Colaboração com universidade austríaca distinguida em conferência internacional

Uma abordagem não supervisionada que sumariza e ordena as principais alterações verificadas em duas versões de um mesmo documento – este é o trabalho de investigação que valeu a Ricardo Campos, investigador do INESC TEC, a Adam Jatowt e a Lukas Éder, investigadores da Universidade de Innsbruck, na Áustria, o Best Demo Paper Award na CIKM'23 - ACM International Conference on Information and Knowledge Management.

10 novembro 2023

Trabalho pioneiro para extração de eventos a partir de textos escritos em português vale prémio a investigação INESC TEC

O artigo “Event Extraction for Portuguese: A QA-driven Approach using ACE-2005” venceu o Best Student Paper Award na 22ª Conferência Portuguesa de Inteligência Artificial (EPIA’23). Trata-se de um trabalho de investigação que resultou no desenvolvimento de uma framework de extração de eventos para a língua portuguesa. A solução diferencia-se não só por visar textos portugueses, mas por permitir, além da identificação e classificação de event triggers, também a extração dos argumentos associados ao evento, nomeadamente participantes e atributos.

29 setembro 2023

Investigador do INESC TEC é nomeado editor-chefe de publicação internacional sobre análise e ciência de dados

Ao longo dos próximos três anos, João Gama, Investigador do INESC TEC, será o editor-chefe do JSDA – International Journal of Data Science and Analytics. Trata-se de uma publicação que promove a apresentação e discussão sobre novas tendências e oportunidades, a troca de ideias e práticas, potenciando a colaboração entre domínios, com o objetivo de alavancar a área de análise e ciência de dados.

12 julho 2023

088

Projetos Selecionados

AI4REALNET

AI for REAL-world NETwork operation

2023-2027

AzDIH

Azores Digital Innovation Hub on Tourism and Sustainability

2023-2025

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

2023-2024

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

2022-2025

EMERITUS

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

2022-2025

FAIST

Fábrica Ágil Inteligente Sustentável e Tecnológica

2022-2025

ADANET

Internet das Coisas Assistida por Drones

2022-2025

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

2021-2025

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

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

2020-2024

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

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

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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2024

Multidimensional subgroup discovery on event logs

Autores
Ribeiro, J; Fontes, T; Soares, C; Borges, JL;

Publicação
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS

Abstract
Subgroup discovery (SD) aims at finding significant subgroups of a given population of individuals characterized by statistically unusual properties of interest. SD on event logs provides insight into particular behaviors of processes, which may be a valuable complement to the traditional process analysis techniques, especially for low -structured processes. This paper proposes a scalable and efficient method to search significant SD rules on frequent sequences of events, exploiting their multidimensional nature. With this method, it is intended to identify significant subsequences of events where the distribution of values of some target aspect is significantly different than the same distribution for the entire event log. A publicly available real -life event log of a Dutch hospital is used as a running example to demonstrate the applicability of our method. The proposed approach was applied on a real -life case study based on the public transport of a medium size European city (Porto, Portugal), for which the event data consists of 133 million smartcard travel validations from buses, trams and trains. The results include a characterization of mobility flows over multiple aspects, as well as the identification of unexpected behaviors in the flow of commuters (public transport). The generated knowledge provided a useful insight into the behavior of travelers, which can be applied at operational, tactical and strategic business levels, enhancing the current view of the transport services to transport authorities and operators.

2024

Symbolic Data Analysis to Improve Completeness of Model Combination Methods

Autores
Strecht, P; Mendes-Moreira, J; Soares, C;

Publicação
ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI 2023, PT II

Abstract
A growing number of organizations are adopting a strategy of breaking down large data analysis problems into specific sub-problems, tailoring models for each. However, handling a large number of individual models can pose challenges in understanding organization-wide phenomena. Recent studies focus on using decision trees to create a consensus model by aggregating local decision trees into sets of rules. Despite efforts, the resulting models may still be incomplete, i.e., not able to cover the entire decision space. This paper explores methodologies to tackle this issue by generating complete consensus models from incomplete rule sets, relying on rough estimates of the distribution of independent variables. Two approaches are introduced: synthetic dataset creation followed by decision tree training and a specialized algorithm for creating a decision tree from symbolic data. The feasibility of generating complete decision trees is demonstrated, along with an empirical evaluation on a number of datasets.

2024

Systematic Analysis of the Impact of Label Noise Correction on ML Fairness

Autores
Silva, IOE; Soares, C; Sousa, I; Ghani, R;

Publicação
ADVANCES IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, AI 2023, PT II

Abstract
Arbitrary, inconsistent, or faulty decision-making raises serious concerns, and preventing unfair models is an increasingly important challenge in Machine Learning. Data often reflect past discriminatory behavior, and models trained on such data may reflect bias on sensitive attributes, such as gender, race, or age. One approach to developing fair models is to preprocess the training data to remove the underlying biases while preserving the relevant information, for example, by correcting biased labels. While multiple label noise correction methods are available, the information about their behavior in identifying discrimination is very limited. In this work, we develop an empirical methodology to systematically evaluate the effectiveness of label noise correction techniques in ensuring the fairness of models trained on biased datasets. Our methodology involves manipulating the amount of label noise and can be used with fairness benchmarks but also with standard ML datasets. We apply the methodology to analyze six label noise correction methods according to several fairness metrics on standard OpenML datasets. Our results suggest that the Hybrid Label Noise Correction [20] method achieves the best trade-off between predictive performance and fairness. Clustering-Based Correction [14] can reduce discrimination the most, however, at the cost of lower predictive performance.

2024

Detection of Covid-19 in Chest X-Ray Images Using Percolation Features and Hermite Polynomial Classification

Autores
Roberto, GF; Pereira, DC; Martins, AS; Tosta, TAA; Soares, C; Lumini, A; Rozendo, GB; Neves, LA; Nascimento, MZ;

Publicação
PROGRESS IN PATTERN RECOGNITION, IMAGE ANALYSIS, COMPUTER VISION, AND APPLICATIONS, CIARP 2023, PT I

Abstract
Covid-19 is a serious disease caused by the Sars-CoV-2 virus that has been first reported in China at late 2019 and has rapidly spread around the world. As the virus affects mostly the lungs, chest X-rays are one of the safest and most accessible ways of diagnosing the infection. In this paper, we propose the use of an approach for detecting Covid-19 in chest X-ray images through the extraction and classification of local and global percolation-based features. The method was applied in two datasets: one containing 2,002 segmented samples split into two classes (Covid-19 and Healthy); and another containing 1,125 non-segmented samples split into three classes (Covid-19, Healthy and Pneumonia). The 48 obtained percolation features were given as input to six different classifiers and then AUC and accuracy values were evaluated. We employed the 10-fold cross-validation method and evaluated the lesion sub-types with binary and multiclass classification using the Hermite Polynomial classifier, which had never been employed in this context. This classifier provided the best overall results when compared to other five machine learning algorithms. These results based in the association of percolation features and Hermite polynomial can contribute to the detection of the lesions by supporting specialists in clinical practices.

2024

Classification of Pulmonary Nodules in 2-[<SUP>18</SUP>F]FDG PET/CT Images with a 3D Convolutional Neural Network

Autores
Alves, VM; Cardoso, JD; Gama, J;

Publicação
NUCLEAR MEDICINE AND MOLECULAR IMAGING

Abstract
Purpose 2-[F-18]FDG PET/CT plays an important role in the management of pulmonary nodules. Convolutional neural networks (CNNs) automatically learn features from images and have the potential to improve the discrimination between malignant and benign pulmonary nodules. The purpose of this study was to develop and validate a CNN model for classification of pulmonary nodules from 2-[F-18]FDG PET images.Methods One hundred thirteen participants were retrospectively selected. One nodule per participant. The 2-[F-18]FDG PET images were preprocessed and annotated with the reference standard. The deep learning experiment entailed random data splitting in five sets. A test set was held out for evaluation of the final model. Four-fold cross-validation was performed from the remaining sets for training and evaluating a set of candidate models and for selecting the final model. Models of three types of 3D CNNs architectures were trained from random weight initialization (Stacked 3D CNN, VGG-like and Inception-v2-like models) both in original and augmented datasets. Transfer learning, from ImageNet with ResNet-50, was also used.Results The final model (Stacked 3D CNN model) obtained an area under the ROC curve of 0.8385 (95% CI: 0.6455-1.0000) in the test set. The model had a sensibility of 80.00%, a specificity of 69.23% and an accuracy of 73.91%, in the test set, for an optimised decision threshold that assigns a higher cost to false negatives.Conclusion A 3D CNN model was effective at distinguishing benign from malignant pulmonary nodules in 2-[F-18]FDG PET images.

Factos & Números

14Artigos em conferências indexadas

2020

3Capítulos de livros

2020

23Docentes do Ensino Superior

2020