Robótica para a Agricultuta e Floresta
Descrição da Oportunidade
O plano de trabalhos inclui a investigação, desenvolvimento, implementação e validação de algoritmos de fusão sensorial e machine learning para estimação de nutrientes em chorume, utilizando informação espectral e condutividade, incluindo tratamento de dados, calibração de modelos, comparação com análises laboratoriais de referência e apoio à validação experimental dos sensores no âmbito do projeto SMARTFERTILIZERS2Market.
Habilitações Académicas
Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores ou área afim, com inscrição ativa num programa doutoral.
Requisitos Mínimos
Mestre em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, ou áreas afins;Inscrição ativa num programa doutoral;Conhecimentos de programação em Python e/ou C++;Conhecimentos em processamento de sinal, análise de dados ou machine learning;Conhecimentos de aquisição e tratamento de dados sensoriais.
Fatores de Preferência
Experiência em machine learning aplicado a dados sensoriais; Experiência em processamento de sinais espectrais, VIS-NIR, UV-VIS-NIR ou sensores óticos; Experiência em calibração e validação de modelos preditivos; Experiência em fusão sensorial;
Período de candidatura
Desde 21 May 2026 a 03 Jun 2026
Centro
Robótica Industrial e Sistemas Inteligentes