Sistemas Distribuídos
Descrição da Oportunidade
- Desenho e implementação de modelos de simulação de artefactos para servir o modelo de correção de artefactos; - Implementação e otimização do modelo de correção de artefactos em imagens de ressonância magnética; - Desenho e implementação de ambientes de computação federados com recurso a NVIDIA Flare e Flower. - Validação experimental do protótipo desenvolvido em ambientes HPC. As tarefas descritas neste plano de trabalhos requerem a aplicação e o desenvolvimento de conceitos e técnicas da área da Engenharia Biomédica, tipicamente lecionados em unidades curriculares que compõem o núcleo do plano de estudos do ramo em Informática Médica.
Habilitações Académicas
Estar inscrito no Mestrado em Informática Médica - do ciclo de estudos de Engenharia biomédica.
Requisitos Mínimos
- Conhecimentos sólidos em arquiteturas e ferramentas de aprendizagem profunda (i.e., TensorFlow, PyTorch, GANs, CNNs).- Conhecimentos sólidos de avaliação e métricas de imagens médicas (i.e., SSIM, NMI).- Conhecimentos sólidos em ferramentas de aprendizagem federada (i.e., Flower, NVIDIA Flare).- Conhecimentos sólidos em sistemas distribuídos.
Fatores de Preferência
- Experiência com linguagem de programação Python. - Experiência no desenvolvimento e aplicação de modelos de Deep Learning. - Experiência com uso de ferramentas de aprendizagem federada. - Experiência com uso de ambientes HPC (p.ex., SLURM).
Período de candidatura
Desde 18 Apr 2024 a 03 May 2024
Centro
Laboratório de Software Confiável
Orientador
António Luís Sousa