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Apresentação

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O nosso Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD investiga nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizagem Computacional (Machine Learning), Ciência e Dados e Modelação. Estas áreas são transversais para todos os setores da sociedade e da economia.


As enormes quantidades de dados recolhidos e a ubiquidade da digitalização e da sensorização oferecem cada vez mais oportunidades e desafios à automação do apoio à decisão.


A combinação de Machine Learning e de modelos complexos está a revolucionar economia, saúde, justiça, indústria, ciência, administração pública e educação, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens e perspetivas tecnológicas e científicas.


A nossa estratégia geral é explorar o fluxo e a diversificação de dados e investir em linhas de investigação que levarão ao desenvolvimento de fundamentos e de modelos de Inteligência Artificial aplicada com responsabilidade e centrada no Humano.

notícias
Inteligência Artificial

O novo grande modelo de linguagem português já foi apresentado publicamente. Chama-se AMALIA e tem assinatura INESC TEC

Chama-se AMALIA o mais recente grande modelo de linguagem (LLM – large language model, em inglês) português e o INESC TEC foi um dos parceiros deste projeto que foi apresentado publicamente no dia 1 de julho, no Centro de Inovação do Instituto Superior Técnico da Universidade de Lisboa.

07 julho 2026

Inteligência Artificial

Alípio Jorge, investigador do INESC TEC, integra nova equipa reitoral da U. Porto

Alípio Jorge, investigador do INESC TEC, onde coordena a área de Inteligência Artificial, integra a nova equipa reitoral da Universidade do Porto, assumindo o cargo de vice-reitor.

12 junho 2026

Inteligência Artificial

O INESC TEC aproximou os cidadãos da política local com IA – agora, a tecnologia está disponível para todos

Os modelos de Inteligência Artificial desenvolvidos durante o projeto Citilink são, agora, facilmente acessíveis. Abrem-se portas para a colaboração e evolução contínua de soluções que querem contribuir para a transparência municipal. 

16 abril 2026

Inteligência Artificial

ECIR 2026: INESC TEC apresenta investigação em recuperação de informação na principal conferência europeia da área

Durante cinco dias, a Delft University of Technology (TU Delft) foi o ponto de encontro da comunidade científica internacional dedicada à recuperação de informação, reunindo aproximadamente 500 especialistas para discutir modelos de pesquisa e recomendação, a integração de modelos de linguagem e os desafios associados à avaliação e eficiência desses sistemas. O INESC TEC marcou presença na 48.ª edição da European Conference on Information Retrieval (ECIR 2026) com uma equipa de investigadores para apresentar vários artigos científicos e organizar um workshop.

13 abril 2026

Tudo o que se passa no mundo da IA, passa nestas tertúlias do INESC TEC

A primeira Tertúlia IA de 2026 teve como protagonista a IA Responsável. Os investigadores do INESC TEC construíram uma comunidade em permanente interação e, no evento, dão a conhecer diferentes abordagens sobre os tópicos em discussão. 

24 fevereiro 2026

Tópicos
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030

Projetos em destaque

CardioComplete

Automatic Complete Reporting of Cardiovascular Findings in Opportunistic Computed Tomography Screening

2026-2027

ONAIOPS2

Online Artificial Intelligence for IT Operations 2.0

2026-2028

ATLAS

Atlantic Tracking with Lightwave Acoustic Sensing

2025-2028

SMARTBOGIE

SMARTBOGIE – Solução Inovadora para a Mobilidade Ferroviária de Mercadorias

2025-2028

PTX

Personal Trainer eXpanded

2025-2028

FOXPM

Failure Online eXplanation for Predictive Maintenance

2025-2028

ACLART

artificial intelligence-driven in silico simulation for prediction of anterior cruciate ligament reconstruction clinical outcomes

2025-2028

GREENGROCER

Maturing food footprint tools, solutions, and uptake to accelerate a rapid EU food transition

2025-2029

ScopeAI

Sistema inteligente de caracterização e otimização de produto alimentar com base na experiência de consumidores.

2025-2028

ATAI

Aplicação de técnicas avançadas na gestão de escalas

2025-2026

PROD_AI

Solução IA/ML preditiva aplicada ao procurement e gestão de produção:

2025-2028

CitiLink

CitiLink - Enhancing municipal transparency and citizen engagement through AI: from unstructured to structured data

2025-2026

OBSERVA

Observatório de Sinais Ópticos e Vigilância Acústica

2025-2026

EnSafe

Enhancing Environmental Protection: Anomaly Detection in Waste Transportation using Network Science

2025-2026

NEIS

Deteção de novas construções utilizando Inteligência Artificial e imagens de muito grande resolução espacial

2025-2026

TSP2Net

Time Series Privacy-Preserving: New Approaches via Complex Networks

2025-2027

Easy4ALL

AI Assistant for No-Code Plataform

2024-2026

NuClim

Nuclear observations to improve Climate research and GHG emission estimates

2024-2028

AI4REALNET

AI for REAL-world NETwork operation

2023-2027

AIBOOST

Artificial intelligence for better opportunities and scientific progress towards trustworthy and human-centric digital environment

2023-2027

StorySense

Reaching the Semantic Layers of Stories in Text

2023-2026

ATE

Aliança para a Transição Energética

2023-2026

ATTRACT_DIH

Digital Innovation Hub for Artificial Intelligence and High-Performance Computing

2022-2026

Produtech_R3

Agenda Mobilizadora da Fileira das Tecnologias de Produção para a Reindustrialização

2022-2026

EMERITUS

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

2022-2025

FAIST

Fábrica Ágil Inteligente Sustentável e Tecnológica

2022-2026

ADANET

Internet das Coisas Assistida por Drones

2022-2026

FORM_I40

Formação Indústria 4.0

2022-2022

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Automated Perception Driving

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Health from Portugal

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Publicações

LIAAD Publicações

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2026

Resilience Under Attack: Benchmarking Optimizers Against Poisoning in Federated Learning for Image Classification Using CNN

Autores
Biadgligne, Y; Baghoussi, Y; Li, K; Jorge, A;

Publicação
ADVANCES IN COMPUTATIONAL INTELLIGENCE, IWANN 2025, PT I

Abstract
Federated Learning (FL) enables decentralized model training while preserving data privacy but remains susceptible to poisoning attacks. Malicious clients can manipulate local data or model updates, threatening FL's reliability, especially in privacy-sensitive domains like healthcare and finance. While client-side optimization algorithms play a crucial role in training local models, their resilience to such attacks is underexplored. This study empirically evaluates the robustness of three widely used optimization algorithms: SGD, Adam, and RMSProp-against label-flipping attacks (LFAs) in image classification tasks using Convolutional Neural Networks (CNNs). Through 900 individual runs in both federated and centralized learning (CL) settings, we analyze their performance under Independent and Identically Distributed (IID) and Non-IID data distributions. Results reveal that SGD is the most resilient, achieving the highest accuracy in 87% of cases, while Adam performs best in 13%. Additionally, centralized models outperform FL on CIFAR-10, whereas FL excels on Fashion-MNIST, highlighting the impact of dataset characteristics on adversarial robustness.

2026

Knowledge-Aware Clinical Narrative Extraction Using Ontologies and Knowledge Graphs

Autores
Leite, M; Rb Silva, R; Guimaraes, N; Stork, L; Jorge, A;

Publicação
PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2025, PT I

Abstract
Providing healthcare professionals with quick access to structured standardized information enables comprehensive analysis and improves clinical decision-making. However, an important part of the records in health institutions is in the form of free text. This paper proposes a pipeline that automatically extracts medical information from Electronic Medical Records (EMRs), based on large language models (LLMs) and a domain ontology defined and validated in collaboration with a medical expert. The output is a knowledge graph of clinical narratives that can be used to search through repositories of EMRs or discover new facts. We showcase our approach on a set of Portuguese clinical texts of cases of Acute Myeloid Leukemia (AML) guided by one medical expert. We evaluate the quality of the extraction and of the knowledge graph.

2026

LLM-Based Framework for Synthetic Data Generation in Portuguese Clinical NER

Autores
Henriques, L; Guimaraes, N; Jorge, A;

Publicação
PROGRESS IN ARTIFICIAL INTELLIGENCE, EPIA 2025, PT I

Abstract
The ever-increasing volume of data produced in Healthcare demands solutions capable of automatically extracting the relevant elements of their narratives. However, given privacy regulations, bureaucratic procedures, and annotation efforts, the development of said solutions via Natural Language Processing (NLP) systems becomes hindered due to training data scarcity. Such scarcity increases when we consider languages and language varieties with lower resource availability, such as European and Brazilian Portuguese. To address this problem, we propose a Large Language Model (LLM)-based SDG (Synthetic Data Generation) framework to generate and annotate synthetic clinical texts for medical Named-Entity Recognition (NER). The SDG framework consists of a system/user prompt augmented with real examples, powered by GPT-4o. Our results show that, by feeding the framework few real clinical annotated texts, we can generate synthetic data capable of increasing the performance of NER models with respect to their non-augmented counterparts. In addition, the reduction of the BLEU scores in the generated texts indicates a decrease in the risk of privacy disclosure while ensuring greater lexical diversity. These results highlight the potential of synthetic data as a solution to overcome human annotation bottlenecks and privacy concerns, laying the groundwork for future research in clinical NLP across tasks, domains, and low-resource languages.

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Research Track and Applied Data Science Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part VIII

Autores
Pfahringer, B; Japkowicz, N; Larrañaga, P; Ribeiro, RP; Dutra, I; Pechenizkiy, M; Cortez, P; Pashami, S; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (8)

Abstract

2026

Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. Applied Data Science Track and Demo Track - European Conference, ECML PKDD 2025, Porto, Portugal, September 15-19, 2025, Proceedings, Part X

Autores
Dutra, I; Pechenizkiy, M; Cortez, P; Pashami, S; Pasquali, A; Moniz, N; Jorge, AM; Soares, C; Abreu, PH; Gama, J;

Publicação
ECML/PKDD (10)

Abstract