Inteligência Artificial e Análise de Dados para Sistemas Energéticos
Descrição da Oportunidade
A crescente implementação de Positive Energy Districts (PEDs), caracterizados pela produção local de energia renovável superior ao consumo anual, reforça a necessidade de soluções avançadas para a gestão, partilha e valorização de dados energéticos. Nestes contextos, a coordenação entre múltiplos agentes, recursos distribuídos e serviços digitais exige mecanismos eficientes de integração de dados e modelos, nomeadamente no que respeita à previsão energética. A heterogeneidade de fontes de dados, formatos e horizontes de previsão, bem como questões relacionadas com interoperabilidade, privacidade e modelos de negócio, colocam desafios significativos à criação de plataformas colaborativas de partilha de dados (data marketplaces). Neste contexto, o presente plano de trabalhos visa analisar e estruturar o desenho de um collaborative data marketplace para suporte à partilha e valorização económica de dados e modelos de previsão energética, alinhado com os objetivos do projeto. O bolseiro irá contribuir para a definição de requisitos técnicos e funcionais, bem como para o estudo de abordagens de interoperabilidade semântica, mecanismos de avaliação de modelos e estratégias de governança e privacidade. As principais atividades incluem: - Revisão do estado da arte em data marketplaces, partilha de dados e modelos no setor energético. - Análise de requisitos técnicos e funcionais para integração de dados e modelos de previsão em plataformas colaborativas. - Estudo e aplicação de metodologias de interoperabilidade semântica, incluindo ontologias e mapas semânticos. - Definição de abordagens para avaliação, comparação e rastreabilidade do desempenho de modelos de previsão. - Análise de mecanismos de incentivo, compensação e valorização económica de dados e modelos. - Estudo de estratégias de governança de dados e técnicas de preservação da privacidade. - Contributo para a definição de arquiteturas conceptuais de data marketplaces aplicados ao setor energético. - Elaboração de relatórios técnicos, artigos científicos e materiais de disseminação em colaboração com a equipa de investigação.
Requisitos Mínimos
- Conhecimentos básicos de análise de dados e séries temporais;- Competências de programação em Python;- Noções fundamentais de machine learning;- Conhecimentos básicos de sistemas de energia;- Fluência em inglês (escrito e falado);
Fatores de Preferência
- Experiência comprovada em análise e modelação de dados no domínio energético, preferencialmente em contextos colaborativos ou multiagente; - Sólida formação em previsão de séries temporais aplicada a sistemas energéticos (e.g., produção renovável, consumo, procura); - Conhecimentos avançados em técnicas de machine learning e/ou deep learning para modelação preditiva; - Experiência com plataformas de dados, arquiteturas de dados ou conceitos de data marketplaces; - Conhecimentos sólidos em interoperabilidade semântica, ontologias e modelos de dados; - Competências avançadas de programação em Python, incluindo experiência com bibliotecas como Pandas, NumPy, Scikit-learn e/ou PyTorch/TensorFlow; - Experiência no desenvolvimento de pipelines de dados reprodutíveis e na gestão de dados heterogéneos; - Conhecimentos em sistemas de energia, incluindo integração de fontes renováveis e recursos energéticos distribuídos; - Familiaridade com modelos de governação de dados, técnicas de preservação da privacidade ou mecanismos seguros de partilha de dados; - Capacidade demonstrada para conduzir investigação autónoma, análise crítica da literatura científica e contributo para publicações científicas; - Boas competências de comunicação, escrita e oral, em contexto académico ou de investigação.
Período de candidatura
Desde 07 May 2026 a 21 May 2026
Centro
Sistemas de Energia