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Using Artificial Intelligence to Prevent Drowsiness Based on Facial Recognition.
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Gaspar, D., Simões, P., Lopes, O., Clara, J., & Reguenga, D. (2023).
Gestão do valor: Uma visão normativa.
RAE – Revista De Ativos De Engenharia, 1(2), 55–69.
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Ferreira, B. M., Abrantes, J. L., Reis, M., Brambilla, F. R. (2023).
A Longitudinal Study on Sustainability Perceptions in Portugal.
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Pinto, A. P. S., Henriques, C. M. R., Cardoso, C. E. O. da S., & Neves, M. E. D. (2023).
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Mota, M., Melo, F., Henriques, C., Matos, A., Castelo-Branco, M., Monteiro, M., Cunha, M., Santos, M. (2023).
The relationship between acute pain and other types of suffering in pre-hospital trauma victims: An observational study.
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Ramos, C., Carvalho, M., Martins, S., Carvalho, J., Braga, M., Cardoso, M., Carvalho, A. B., Santos, E. (2023).
Recolha e estruturação da informação no âmbito de um estágio curricular.
E3 – Revista de Economia, Empresas e Empreendedores na CPLP, 9(1), 83-97.
doi: 10.29073/e3.v9i1.770
Investigador Responsável:
Carlos Augusto da Silva Cunha
Duração: 2022 – 2024
Membros da equipa do CISeD
Rui Pedro Amaro Duarte
A elaboração, acompanhamento, ajuste e adaptação de um plano alimentar alinhado com as necessidades de nutrição de uma pessoa requer a obtenção regular de dados biométricos, hábitos alimentares, atividade física e consumos energéticos. Esses dados são analisados no contexto do cumprimento dos objetivos da pessoa, fornecendo feedback para reajustar dinamicamente o plano, criando assim um sistema de controlo da sua nutrição. A introdução de sensores para a recolha de dados e de algoritmos de inteligência artificial para a criação de modelos personalizados transformou a nutrição num processo autónomo que pode ser realizado sem ou com a mínima intervenção do nutricionista. Este processo baseia-se em dados da pessoa com um espetro mais abrangente do que o proporcionado no acompanhamento da nutrição tradicional, sendo por esse motivo também potencialmente mais eficaz. A disponibilidade dos dados permite também fazer adaptações ao plano em ciclos mais curtos, podendo reduzir o tempo necessário para atingir os objetivos individuais. Pretende-se neste projeto desenvolver um sistema de controlo da nutrição baseado nos dados recolhidos por sensores (e.g., smartwatches e balanças inteligentes) para ajustar o plano alimentar dinamicamente recorrendo a algoritmos de machine learning e deep learning.
Investigador Responsável:
João Reis
Nuno Melão
Duração: 2022 – 2023
Membros da equipa do CISeD
Nuno Melão
Inovações tecnológicas como a robótica e a inteligência artificial têm permitido o desenvolvimento de sistemas autónomos inteligentes no sector da defesa. Contudo, é comum os decisores manifestarem dúvidas sobre que tipo de decisões é que devem ser transferidas para estes sistemas. Por outro lado, as leis internacionais estipulam que a responsabilidade pela utilização de sistemas de armas cabe aos humanos, não podendo ser transferida para máquinas. Assim, outro desafio importante é determinar o grau de interação humano‐máquina nos sistemas autónomos inteligentes. Para auxiliar a resolver estes dilemas, este projeto visa identificar os atributos e grau de automação/humanização dos sistemas autónomos inteligentes desenvolvidos pela indústria militar em Portugal. Este projeto contribuirá para a produção de conhecimento sobre sistemas militares autónomos, bem como para assegurar que os processos de tomada de decisão letais não sejam transferidos para máquinas, indo assim de encontro a preocupações legais e éticas.
Investigador Responsável: Rui Pedro Duarte
Duração: 2022 – 2024
Membros da equipa do CISeD
Carlos Augusto da Silva Cunha
Ricardo Luís da Costa Gama
A alimentação assume um papel cada vez mais importante na vida das pessoas e uma alimentação adequada associada a um estilo de vida saudável permite aumentar a esperança média de vida. Para tal, tem-se verificado um aumento do número de pessoas que estão a ser seguidas por nutricionistas de modo a terem um plano alimentar adequado às suas necessidades, que variam em função dos objetivos de cada pessoa: desde a componente meramente estética, passando pela melhoria da qualidade de vida, por questões profissionais (como desportistas ou atletas de alta competição), até pessoas com necessidades especiais, em que uma alimentação correta impacta no agravamento de doenças previamente diagnosticadas. Existem, no entanto, alguns problemas associados que podem impactar no não cumprimento de um plano alimentar previamente definido. Um deles tem a ver com a definição de um plano alimentar composto por alimentos que não são da preferência das pessoas. O outro tem a ver com a notificação em tempo real para o nutricionista do correto cumprimento do plano, na vertente da ingestão correta de macronutrientes recomendados em cada refeição do plano alimentar.
Relativamente ao primeiro, a combinação de alimentos é um fator sobretudo ligado à preferência das pessoas, muito para além das regras de combinação dos alimentos recomendados pelos nutricionistas. Assim, existem padrões particulares a cada indivíduo que podem variar ao longo do tempo e em função de outras condições (e.g., temperatura, estação do ano). A sensibilidade das pessoas a estas combinações é um dos fatores responsáveis pelo abandono de planos alimentares, pela não correspondência aos seus gostos alimentares pessoais. Com este trabalho pretende-se
desenvolver um modelo de Inteligência Artificial para detetar padrões alimentares de forma a adaptar um plano alimentar definido por um nutricionista, de forma evolutiva e em tempo real permitir a correta gestão do plano. Assim, torna-se possível proporcionar uma melhor qualidade de vida às pessoas que necessitem de definição de planos alimentares, em vários tipos de contexto.
Investigador Responsável:
Sara Santos
Duração: 2022 – 2024
Membros da equipa do CISeD
Luísa Augusto
Atualmente, cada vez mais são as cidades e regiões que se diferenciam através da criação de uma identidade e imagem positiva, desenvolvendo o branding territorial. O uso do storytelling pode ser também uma mais-valia quando utilizado para a promoção de destinos turísticos. É fundamental que as entidades que gerem a imagem turística das regiões portuguesas repensem as suas estratégias de divulgação e privilegiem o “contar histórias”, as emoções e o envolvimento com o público na construção da imagem dos territórios. O marketing territorial, e em especial a aposta em vídeos de promoção turística, permite demonstrar as características únicas do território e a sua diferenciação face aos demais. Através da história contada sobre a região, o público identifica-se com as personagens e é “transportado” pela narrativa.
Em Portugal, a região Centro tem-se destacado pelos filmes promocionais (com técnicas de storytelling) que utiliza para promover o Centro do país. Nos últimos anos, o Turismo do Centro venceu dezenas de prémios internacionais ligados à promoção turística. Por seu lado, a Associação de Desenvolvimento Turístico “Aldeias Históricas de Portugal” venceu também o prémio mundial de melhor filme de turismo do mundo, em 2021.
Considerando este reconhecimento mundial, o presente projeto contará com a parceria do Turismo do Centro e d’Aldeias Históricas de Portugal, enquanto exemplos de boas práticas na divulgação turística de regiões através do storytelling em vídeos promocionais.
O STORYtur tem como objetivo principal compreender as estratégias de divulgação turística de regiões portuguesas, em especial da região Centro.
O projeto compreende o desenvolvimento de estudos através da realização de entrevistas (aos representantes do Turismo do Centro e Aldeias Históricas de Portugal) e aplicação de questionários ao público.
