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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
Ciência e Engenharia dos Computadores

As variedades linguísticas com menor peso também têm espaço na era da IA – dois artigos INESC TEC em conferência de topo provam-no

É difícil conceber muitas das tecnologias ou inovações mais recentes sem o recurso a Modelos de Linguagem (ML) ou Processamento da Linguagem Natural (PLN). A sua presença e incorporação em diversas esferas da sociedade – algumas com muita relevância, como é o caso da esfera legal ou médica – tem levantado questões (e preocupações) que acabam muitas vezes a bater na mesma parede de interrogação: estarão as tecnologias baseadas em ML a abranger todas as comunidades? Recentemente, dois artigos científicos com assinatura INESC TEC – ambos aceites no AAAI, uma conferência A* – procuraram resolver alguns dos desafios que se vislumbram nesta nova era e que impactam diretamente a língua portuguesa.

28 fevereiro 2025

Ciência e Engenharia dos Computadores

Diz-me quando procuras, dir-te-ei o que precisas. Colaboração INESC TEC-Amazon otimiza resultados dos motores de busca para datas comemorativas

A sazonalidade das pesquisas nos motores de busca pode ser um fator a considerar pelo comércio online para melhorar o posicionamento dos seus resultados. Um novo artigo-demo com assinatura INESC TEC partiu da criação de uma base de dados para apresentar a solução Occasion-aware Recommender, na tradução direta para português, um recomendador sensível ao contexto da ocasião.

26 fevereiro 2025

Ciência e Engenharia dos Computadores

INESC TEC desenvolve recursos de processamento de linguagem natural para a língua portuguesa

Expandir e construir novos recursos de processamento de linguagem natural (em inglês, Natural Language Processing - NLP) para a língua portuguesa foi o grande objetivo do projeto PTicola. Os resultados deste projeto, que incluem, por exemplo, um tradutor de inglês-português europeu e um identificador de variantes PT-BR/PT-PT, permitem responder à lacuna nos recursos de NLP disponíveis para o PT-PT, comparativamente ao PT-BR.

14 fevereiro 2025

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

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Projetos Selecionados

Doc2FraudDetection

Automated Detection of Fraudulent Documents

2025-2026

Easy4ALL

AI Assistant for No-Code Plataform

2024-2026

Equipa
Publicações

LIAAD Publicações

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2025

Parametric models for distributional data

Autores
Brito, P; Silva, APD;

Publicação
ADVANCES IN DATA ANALYSIS AND CLASSIFICATION

Abstract
We present parametric probabilistic models for numerical distributional variables. The proposed models are based on the representation of each distribution by a location measure and inter-quantile ranges, for given quantiles, thereby characterizing the underlying empirical distributions in a flexible way. Multivariate Normal distributions are assumed for the whole set of indicators, considering alternative structures of the variance-covariance matrix. For all cases, maximum likelihood estimators of the corresponding parameters are derived. This modelling allows for hypothesis testing and multivariate parametric analysis. The proposed framework is applied to Analysis of Variance and parametric Discriminant Analysis of distributional data. A simulation study examines the performance of the proposed models in classification problems under different data conditions. Applications to Internet traffic data and Portuguese official data illustrate the relevance of the proposed approach.

2025

Estimating Completeness of Consensus Models: Geometrical and Distributional Approaches

Autores
Strecht, P; Mendes-Moreira, J; Soares, C;

Publicação
Lecture Notes in Computer Science - Machine Learning, Optimization, and Data Science

Abstract

2025

Early Failure Detection for Air Production Unit in Metro Trains

Autores
Zafra, A; Veloso, B; Gama, J;

Publicação
HYBRID ARTIFICIAL INTELLIGENT SYSTEM, PT I, HAIS 2024

Abstract
Early identification of failures is a critical task in predictive maintenance, preventing potential problems before they manifest and resulting in substantial time and cost savings for industries. We propose an approach that predicts failures in the near future. First, a deep learning model combining long short-term memory and convolutional neural network architectures predicts signals for a future time horizon using real-time data. In the second step, an autoencoder based on convolutional neural networks detects anomalies in these predicted signals. Finally, a verification step ensures that a fault is considered reliable only if it is corroborated by anomalies in multiple signals simultaneously. We validate our approach using publicly available Air Production Unit (APU) data from Porto metro trains. Two significant conclusions emerge from our study. Firstly, experimental results confirm the effectiveness of our approach, demonstrating a high fault detection rate and a reduced number of false positives. Secondly, the adaptability of this proposal allows for the customization of configuration of different time horizons and relationship between the signals to meet specific detection requirements.

2025

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

Autores
Rajaoarisoa, LH; Randrianandraina, R; Nalepa, GJ; Gama, J;

Publicação
Eng. Appl. Artif. Intell.

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

Interventions based on biofeedback systems to improve workers’ psychological well-being, mental health and safety: a systematic literature review (Preprint)

Autores
Ferreira, S; Rodrigues, MA; Mateus, C; Rodrigues, PP; Rocha, NB;

Publicação

Abstract
BACKGROUND

In modern, high-speed work settings, the significance of mental health disorders is increasingly acknowledged as a pressing health issue, with potential adverse consequences for organizations, including reduced productivity and increased absenteeism. Over the past few years, various mental health management solutions, such as biofeedback applications, have surfaced as promising avenues to improve employees' mental well-being.

OBJECTIVE

To gain deeper insights into the suitability and effectiveness of employing biofeedback-based mental health interventions in real-world workplace settings, given that most research has predominantly been conducted within controlled laboratory conditions.

METHODS

A systematic review was conducted to identify studies that used biofeedback interventions in workplace settings. The review focused on traditional biofeedback, mindfulness, app-directed interventions, immersive scenarios, and in-depth physiological data presentation.

RESULTS

The review identified nine studies employing biofeedback interventions in the workplace. Breathing techniques showed great promise in decreasing stress and physiological parameters, especially when coupled with visual and/or auditory cues.

CONCLUSIONS

Future research should focus on developing and implementing interventions to improve well-being and mental health in the workplace, with the goal of creating safer and healthier work environments and contributing to the sustainability of organizations.

Factos & Números

19Artigos em revistas indexadas

2020

14Artigos em conferências indexadas

2020

3Capítulos de livros

2020