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Investigar e desenvolver um sistema de monitorização direcionado ao setor agroflorestal é o foco do projeto AgWearCare. O objetivo é a análise de métricas que apoiem a gestão dos recursos humanos, auxiliando a tomada de decisão quer ao nível do bem-estar quer da produtividade.

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  O projeto europeu ATLANTIS, liderado pelo Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC), lançou um concurso para selecionar e apoiar start-ups, pequenas e médias empresas, universidades e centros de investigação que desenvolvam tecnologia robótica de inspeção offshore.  Candidaturas podem ser feitas até 26 de fevereiro e os candidatos poderão testar a sua tecnologia sem custos associados.

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Uma equipa de investigadores do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) e da Universidade de Munique testou uma solução para classificar crises epiléticas, utilizando um radar de infravermelhos e vídeos 3D. O estudo apresenta uma abordagem inovadora, sendo a primeira a explorar a classificação destes eventos neurológicos, em tempo quase-real, a partir de amostras de vídeo de dois segundos. A investigação demonstrou a viabilidade de um sistema de apoio ao diagnóstico e à monitorização (baseado no reconhecimento de ações com recurso a deep learning), que permite distinguir entre crises com origem nos lobos frontal e temporal do cérebro ­(os mais comuns na epilepsia), ou eventos não epiléticos. Os resultados do trabalho foram recentemente publicados pela Nature Scientific Reports.

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Ao longo dos próximos três anos, o projeto ENERSHARE - European commoN EneRgy dataSpace framework enabling data sHaring-driven Across- and beyond- eneRgy sErvices-, do qual o Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) é parceiro, pretende desenvolver uma arquitetura de referência que facilite a partilha de dados no setor energético.

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Aos 30 anos, Carla Gonçalves venceu a primeira edição do prémio internacional EDP Labelec Merit Award 2022 para melhor tese de doutoramento, com o tema “Renewable Energy Forecasting – Extreme Quantiles, Data Privacy and Monetization”. A investigadora do Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência (INESC TEC) desenvolveu modelos matemáticos que permitem reduzir os erros de previsão da produção de energia elétrica de base renovável, contribuindo para aumentar a integração de fontes de energia renovável na rede elétrica.