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Factos & Números
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Apresentação

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão

O LIAAD investiga na área estratégica de Data Science, que tem verificado um crescente interesse por todo o mundo, sendo fundamental para todas as áreas da atividade humana.

As enormes quantidades de dados recolhidos (Big Data) e a generalização de dispositivos com sensores e/ou poder de processamento oferecem cada vez mais oportunidades e desafios a cientistas e engenheiros.

Além disso, a procura por modelos complexos de apoio à decisão está a generalizar-se em áreas como negócios, saúde, ciência, governo eletrónico e e-learning, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens.

A nossa estratégia geral é tirar proveito do fluxo e diversificação de dados e investir em linhas de investigação que ajudarão a reduzir a lacuna entre dados recolhidos e dados úteis, oferecendo diversas soluções de modelação.

No LIAAD o trabalho científico centra-se nas seguintes áreas: machine learning, estatística, otimização e matemática.

Últimas Notícias
Inteligência Artificial

A maior conferência de Machine Learning da Europa acontece no Porto e está a aceitar artigos

Chama-se ECML PKDD – ou, por extenso e em inglês European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases – e é a maior conferência da Europa na área da aprendizagem automática. Em 2025 acontece no Porto, pela mão do INESC TEC, entre 15 e 19 de setembro e a submissão de artigos está aberta até março.

09 janeiro 2025

Inteligência Artificial

“De onde vimos? Para onde vamos?” – foi assim que João Gama - um dos cientistas mais citados do mundo - se despediu da sua atividade de docência

35 anos separam o início e o fim da carreira de docente de João Gama, um dos cientistas mais citados do mundo. O investigador do INESC TEC, que deu a sua última aula a 25 de novembro, despediu-se, assim, das salas de aula da Faculdade de Economia da Universidade do Porto (FEP). O mote? “De onde vimos? Para onde vamos?” – o culminar de uma carreira académica repleta de reconhecimentos, em particular, nas áreas de Inteligência Artificial (IA) e Machine Learning.

28 novembro 2024

Inteligência Artificial

Investigador INESC TEC vence PAIS Outstanding Paper Award na Conferência Europeia de Inteligência Artificial

Matías Molina, investigador do INESC TEC no domínio da inteligência artificial, foi galardoado com o PAIS Outstanding Paper Award na Conferência Europeia de Inteligência Artificial, uma das mais relevantes na europa e no mundo nesta área. Na origem deste trabalho está o projeto EMERITUS, onde o INESC TEC está a utilizar IA para melhorar a capacidade de investigação no que a crimes ambientais diz respeito.

14 novembro 2024

Robótica

Portugal na linha da frente com nova tecnologia para medir gás radão e melhorar as projeções climáticas globais

Durante quatro anos o INESC TEC vai liderar um consórcio internacional de 2,6M€ que tem como objetivo utilizar técnicas avançadas de medição da radioatividade ambiental. Espera-se que em 2028 existam novas soluções tecnológicas capazes de melhorar quer a investigação climática – principalmente no que à estimativa das emissões de gases de efeito de estufa diz respeito – quer a proteção radiológica da população e do meio ambiente.

02 outubro 2024

Inteligência Artificial

INESC TEC testa Inteligência Artificial para melhorar capacidade de investigação em crimes ambientais

Há um projeto europeu, que conta com a participação do INESC TEC, que está a desenvolver uma plataforma que se pretende que seja utilizada pelas autoridades policias e guardar fronteiriças para melhorar as capacidades de investigação contra crimes ambientais. A Inteligência Artificial (IA) por detrás da plataforma conta com a assinatura de investigadores do INESC TEC.

26 fevereiro 2024

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Projetos Selecionados

Easy4ALL

AI Assistant for No-Code Plataform

2024-2026

Equipa
Publicações

LIAAD Publicações

Ler todas as publicações

2025

Decision-making systems improvement based on explainable artificial intelligence approaches for predictive maintenance

Autores
Rajaoarisoa, L; Randrianandraina, R; Nalepa, J; Gama, J;

Publicação
Engineering Applications of Artificial Intelligence

Abstract
To maintain the performance of the latest generation of onshore and offshore wind turbine systems, a new methodology must be proposed to enhance the maintenance policy. In this context, this paper introduces an approach to designing a decision support tool that combines predictive capabilities with anomaly explanations for effective IoT predictive maintenance tasks. Essentially, the paper proposes an approach that integrates a predictive maintenance model with an explicative decision-making system. The key challenge is to detect anomalies and provide plausible explanations, enabling human operators to determine the necessary actions swiftly. To achieve this, the proposed approach identifies a minimal set of relevant features required to generate rules that explain the root causes of issues in the physical system. It estimates that certain features, such as the active power generator, blade pitch angle, and the average water temperature of the voltage circuit protection in the generator's sub-components, are particularly critical to monitor. Additionally, the approach simplifies the computation of an efficient predictive maintenance model. Compared to other deep learning models, the identified model provides up to 80% accuracy in anomaly detection and up to 96% for predicting the remaining useful life of the system under study. These performance metrics and indicators values are essential for enhancing the decision-making process. Moreover, the proposed decision support tool elucidates the onset of degradation and its dynamic evolution based on expert knowledge and data gathered through Internet of Things (IoT) technology and inspection reports. Thus, the developed approach should aid maintenance managers in making accurate decisions regarding inspection, replacement, and repair tasks. The methodology is demonstrated using a wind farm dataset provided by Energias De Portugal. © 2024

2025

Spatio-Temporal Predictive Modeling Techniques for Different Domains: a Survey

Autores
Kumar, R; Bhanu, M; Mendes-moreira, J; Chandra, J;

Publicação
ACM COMPUTING SURVEYS

Abstract
Spatio-temporal prediction tasks play a crucial role in facilitating informed decision-making through anticipatory insights. By accurately predicting future outcomes, the ability to strategize, preemptively address risks, and minimize their potential impact is enhanced. The precision in forecasting spatial and temporal patterns holds significant potential for optimizing resource allocation, land utilization, and infrastructure development. While existing review and survey papers predominantly focus on specific forecasting domains such as intelligent transportation, urban planning, pandemics, disease prediction, climate and weather forecasting, environmental data prediction, and agricultural yield projection, limited attention has been devoted to comprehensive surveys encompassing multiple objects concurrently. This article addresses this gap by comprehensively analyzing techniques employed in traffic, pandemics, disease forecasting, climate and weather prediction, agricultural yield estimation, and environmental data prediction. Furthermore, it elucidates challenges inherent in spatio-temporal forecasting and outlines potential avenues for future research exploration.

2025

Optimizing job shop scheduling with speed-adjustable machines and peak power constraints: A mathematical model and heuristic solutions

Autores
Homayouni, SM; Fontes, DBMM;

Publicação
INTERNATIONAL TRANSACTIONS IN OPERATIONAL RESEARCH

Abstract
This paper addresses a job shop scheduling problem with peak power constraints, in which jobs can be processed once or multiple times on either all or a subset of the machines. The latter characteristic provides additional flexibility, nowadays present in many manufacturing systems. The problem is complicated by the need to determine both the operation sequence and starting time as well as the speed at which machines process each operation. Due to the adherence to renewable energy production and its intermittent nature, manufacturing companies need to adopt power-flexible production schedules. The proposed power control strategies, that is, adjusting processing speed and timing to reduce peak power requirements may impact production time (makespan) and energy consumption. Therefore, we propose a bi-objective approach that minimizes both objectives. A linear programming model is developed to provide a formal statement of the problem, which is solved to optimality for small-sized instances. We also proposed a multi-objective biased random key genetic algorithm framework that evolves several populations in parallel. Computational experiments provide decision and policymakers with insights into the implications of imposing or negotiating power consumption limits. Finally, the several trade-off solutions obtained show that as the power limit is lowered, the makespan increases at an increasing rate and a similar trend is observed in energy consumption but only for very small makespan values. Furthermore, peak power demand reductions of about 25% have a limited impact on the minimum makespan value (4-6% increase), while at the same time allowing for a small reduction in energy consumption.

2025

Clustering and Classification of Compositional Data Using Distributions Defined on the Hypersphere

Autores
Figueiredo, A;

Publicação
Springer Proceedings in Mathematics & Statistics - New Frontiers in Statistics and Data Science

Abstract

2025

Bayesian Modelling of Time Series of Counts with Missing Data

Autores
Silva, I; Silva, ME; Pereira, I;

Publicação
Springer Proceedings in Mathematics & Statistics - New Frontiers in Statistics and Data Science

Abstract

Factos & Números

14Artigos em conferências indexadas

2020

23Docentes do Ensino Superior

2020

3Capítulos de livros

2020