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    Factos & Números
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    Apresentação

    Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação

    HumanISE é um centro de investigação interdisciplinar focado em Computação Centrada no Humano (HCC) com uma ampla e profunda experiência em Ciência da Computação (CS) e Ciência da Informação (IS).

    No HumanISE, engenheiros, cientistas e designers focam-se na investigação e desenvolvimento de sistemas de software, métodos e ferramentas que podem potenciar o ser humano e seus ambientes e comunidades, envolvendo elevada complexidade técnica e de gestão, resultante de larga escala, heterogeneidade, incerteza, integridade, conformidade com normas e enquadramentos legais ou questões organizacionais especificas do domínio de aplicação.

    A nossa missão é desenvolver atividade de excelência e impactante em termos científicos, inovação, consultoria e e transferência de tecnologia, em estreita cooperação com os nossos parceiros académicos e empresariais. Focamos a nossa atividade em cinco áreas de investigação principais - Interação Homem(Pessoa)-Computador; Computação Gráfica e Media Digital Interativa; Gestão da Informação e Sistemas de Informação; Engenharia de Software; e Sistemas Computacionais de Grande Escala e Propósito Específico, Linguagens e Ferramentas - e quatro áreas principais de inovação - Investigação em Saúde Personalizada; Ciências da Terra, Mar e Espaço; Engenharia de Sistemas de Informação Geo-espacial; e Sistemas de Informação e Computação Aplicada.

    Estamos também fortemente empenhados na formação de jovens investigadores e jovens profissionais, tendo um registo significativo na orientação de mestrandos e doutorandos.

    Atualmente, os nossos investigadores são oriundos da Universidade do Porto (UP), Politécnico do Porto (IPP), Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro (UTAD), Universidade Aberta (UAb) e Universidade do Minho (UM).

    Últimas Notícias
    Ciência e Engenharia dos Computadores

    Investigadores INESC TEC na organização de conferência internacional em visão computacional e computação gráfica

    A VISIGRAPP 2025 – 20th International Joint Conference on Computer Vision, Imaging and Computer Graphics Theory and Applications, chegou ao Porto no fim de fevereiro. Juntou mais de 380 investigadores e profissionais, interessados em acompanhar e discutir os avanços teóricos e as aplicações das áreas de Visão Computacional, Computação Gráfica, Interação Humano-Computador e Visualização de Informação, respetivamente os temas principais das conferências co-colocadas VISAPP, GRAPP, HUCAPP e IVAPP. Um dos co-chairs desta conferência foi o investigador do INESC TEC A. Augusto de Sousa.

    27 março 2025

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    Carros sem condutor? Sim, mas só em determinadas condições. Investigadores querem tornar estas condições sustentáveis e adaptáveis

    FRODDO - é o nome do projeto que vai contribuir, através do desenvolvimento e teste de soluções tecnológicas, para uma maior segurança e robustez de sistemas autónomos e conectados, como o dos carros sem condutor, apoiando a mobilidade centrada no utilizador. O INESC TEC é um dos parceiros deste projeto europeu, com um financiamento de quase seis milhões de euros, ao abrigo do programa de financiamento Horizonte Europa.

    07 fevereiro 2025

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    A aprendizagem imersiva veio para impactar os contextos educativos. E o INESC TEC conta com uma investigadora na direção da principal rede da área

    Daniela Pedrosa, investigadora colaboradora do INESC TEC, assumiu o cargo de gestão de edição responsável pelas publicações da Immersive Learning Research Network (iLRN), depois de quatro anos como publications chair no comité organizador da conferência promovida pela associação.

    04 fevereiro 2025

    Como será a educação do futuro? Uma rede quer aproximar pessoas, tecnologia e natureza para dar respostas – e conta com o INESC TEC

    Um ambiente educativo que coloque o enfoque na interação do ser humano com todo o contexto que o rodeia: é este o objetivo de uma proposta de educação que vai receber contributos do INESC TEC.  

    29 janeiro 2025

    Ciência e Engenharia dos Computadores

    Um ecossistema de redes, a inteligência artificial e a educação OnLIFE: há um novo projeto no Brasil que conta com o contributo do INESC TEC

    Como é que a colaboração entre redes pode potenciar a educação interligada à inteligência artificial e aos ambientes imersivos? E como é que essa educação pode responder às mudanças ambientais, tecnológicas, sociais que vivemos? Como se prepara a sociedade para viver, aprender e trabalhar nestas novas realidades? Para dar resposta a estas perguntas, surge o projeto “Network Ecosystem in the OnLIFE Education Paradigm in the Age of Artificial Intelligences”, que pretende potenciar a investigação em rede, alavancando a formação em contextos ecologicamente interligados com a IA Generativa.

    27 janeiro 2025

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    003

    Projetos Selecionados

    AMIDA

    Aquisição de um serviço de desenvolvimento de arquitetura do sistema AMIDA

    2024-2025

    PFAI4_5eD

    Programa de Formação Avançada Industria 4 - 5a edição

    2024-2024

    Data4LEM

    Synthetic and Explainable Data Generation for the Simulation and Analysis of Future Local Electricity Markets

    2024-2025

    Equipa
    Ademar Aguiar

    Coordenador de Centro

    Artur Rocha

    Coordenador de Centro

    Hugo Paredes

    Coordenador de Centro

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    003

    Laboratórios

    Laboratório de Sistemas de Informação

    Laboratório de Engenharia de Software

    Laboratório de Computação Gráfica e Ambientes Virtuais

    Publicações

    HumanISE Publicações

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    2025

    Agile Processes in Software Engineering and Extreme Programming - Workshops - XP 2024 Workshops, Bozen-Bolzano, Italy, June 4-7, 2024, Revised Selected Papers

    Autores
    Marchesi, L; Goldman, A; Lunesu, MI; Przybylek, A; Aguiar, A; Morgan, L; Wang, X; Pinna, A;

    Publicação
    XP Workshops

    Abstract

    2025

    Histopoly: A serious game for teaching histology to 1st year veterinary students

    Autores
    Marcos, R; Gomes, A; Santos, M; Coelho, A;

    Publicação
    ANATOMICAL SCIENCES EDUCATION

    Abstract
    Histology is a preclinical subject transversal in medical, dental, and veterinary curricula. Classical teaching approaches in histology are often undermined by lower motivation and engagement of students, which may be addressed by innovative learning environments. Herein, we developed a serious game approach and compared it with a classical teaching style. The students' feedback was evaluated by questionnaires, and their performance on quizzes and exam's scores were assessed. The serious game (Histopoly) consisted of a game-based web application for the teacher/game master, a digital gaming application used by the students as a controller, and a projected digital board game. The board featured rows for the four fundamental tissues (epithelial, connective, muscular, and nervous) paired with question tiles and additional tiles with more demanding activities (e.g., drawing, presenting slides, and making a syllabus). Participants included all veterinary students enrolled in the first year. Paired laboratory sessions were split with four sections (n = 94 students) playing Histopoly at the end of all sessions and two sections (n = 28 students) completing small evaluations every three weeks at the beginning of sessions. According to the questionnaires, students that played the serious game were more motivated, engaged, and more interconnected with classmates. The activity was considered fun, and students enjoyed the classes more. No differences in the final examination scores were found, but the percentage of correct answers provided throughout the serious game was significantly higher. Overall, these findings argue for the inclusion of serious games in modern histology teaching to promote student engagement in learning.

    FecharLer Abstract

    2025

    Augmented Reality in Information Design

    Autores
    Fadel, LM; Coelho, A;

    Publicação
    Springer Series in Design and Innovation

    Abstract
    The potential of Augmented Reality (AR) has been harnessed to create immersive game settings, present layers of relevant information in museums, streamline procedures in healthcare and industry, and captivate consumers through innovative marketing strategies. Certain artifacts lend themselves well to representation in AR, especially those requiring a seamless fusion of the information layer with physical space. This integration underscores the suitability of information design artifacts for AR implementation. This study aims to delineate the distinctive attributes of AR in remediating information design, effectively catering to the user’s informational needs. To this end, we analyzed the Google Translate app, examining it through the analytical lens of body schema and haptic engagement. The findings reveal that AR manifests as a performative, personalized, crafted image that fosters involvement through agency. The performative nature of the image directs attention, while individual images collectively form a collection. It is recommended that AR design be centered around achieving harmony among body, media, and space. © The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2025.

    FecharLer Abstract

    2025

    Enhancing Recruitment with LLMs and Chatbots

    Autores
    Liliana Novais; Vitor Rocio; Jorge Morais;

    Publicação
    Distributed Computing and Artificial Intelligence, Special Sessions II, 21st International Conference

    Abstract

    2025

    Automated optical system for quality inspection on reflective parts

    Autores
    Nascimento, R; Rocha, CD; Gonzalez, DG; Silva, T; Moreira, R; Silva, MF; Filipe, V; Rocha, LF;

    Publicação
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY

    Abstract
    The growing demand for high-quality components in various industries, particularly in the automotive sector, requires advanced and reliable inspection methods to maintain competitive standards and support innovation. Manual quality inspection tasks are often inefficient and prone to errors due to their repetitive nature and subjectivity, which can lead to attention lapses and operator fatigue. The inspection of reflective aluminum parts presents additional challenges, as uncontrolled reflections and glare can obscure defects and reduce the reliability of conventional vision-based methods. Addressing these challenges requires optimized illumination strategies and robust image processing techniques to enhance defect visibility. This work presents the development of an automated optical inspection system for reflective parts, focusing on components made of high-pressure diecast aluminum used in the automotive industry. The reflective nature of these parts introduces challenges for defect detection, requiring optimized illumination and imaging methods. The system applies deep learning algorithms and uses dome light to achieve uniform illumination, enabling the detection of small defects on reflective surfaces. A collaborative robotic manipulator equipped with a gripper handles the parts during inspection, ensuring precise positioning and repeatability, which improves both the efficiency and effectiveness of the inspection process. A flow execution-based software platform integrates all system components, enabling seamless operation. The system was evaluated with Schmidt Light Metal Group using three custom datasets to detect surface porosities and inner wall defects post-machining. For surface porosity detection, YOLOv8-Mosaic, trained with cropped images to reduce background noise, achieved a recall value of 84.71% and was selected for implementation. Additionally, an endoscopic camera was used in a preliminary study to detect defects within the inner walls of holes. The industrial trials produced promising results, demonstrating the feasibility of implementing a vision-based automated inspection system in various industries. The system improves inspection accuracy and efficiency while reducing material waste and operator fatigue.

    FecharLer Abstract