Universidade Fernando Pessoa · Porto
Investigamos inteligência artificial para o mundo real — aprendizagem automática, visão computacional e sistemas ubíquos, aplicados à saúde, à indústria e à sustentabilidade.
Ver a investigaçãoTrabalhamos com estudantes, empresas e outros grupos de investigação — em teses, projetos de I&D e transferência de tecnologia.
Deep learning, aprendizagem por reforço e tecnologias da linguagem — reconhecimento de fala e modelos de linguagem (LLM) —, da análise de imagem médica aos relatórios clínicos automáticos.
Imagem hiperespectral, análise de imagem e reconhecimento de atividades, aplicados na indústria e na saúde.
Redes de sensores sem fios, edge computing e espaços inteligentes que monitorizam a qualidade do ar, edifícios e casas.
Sistemas que apoiam doentes, clínicos e pessoas idosas, da monitorização remota ao envelhecimento saudável.
Registos e credenciais de confiança, como certificados académicos e voto eletrónico em blockchain, e sistemas distribuídos que preservam a privacidade.
Sistemas de recomendação, aplicações interativas e plataformas móveis feitas para utilizadores reais.
Projeto
Projeto liderado pela UFP que avalia um programa multicomponente para prevenir o declínio associado à idade, incluindo literacia financeira e digital contra a fraude. A componente informática é da responsabilidade do Prof. Christophe Soares, do LIACC @ UFP.
Projeto · até 2028
Projeto internacional (ITEA, rede Eureka; 19 organizações de quatro países) que combina inteligência artificial e reconhecimento automático de fala para escrever relatórios médicos a partir da conversa entre médico e doente.
Projeto · 2024–2027
Projeto de I&D cofinanciado pela União Europeia (COMPETE 2030) que desenvolve tecnologias de separação, monitorização em tempo real e rastreabilidade para a reciclagem de plásticos, incluindo imagem hiperespectral.
Projeto · 2023–2026
Projeto FCT liderado pela FEUP, com a UFP e o Instituto Superior Técnico, que usa aprendizagem automática e big data para avaliar o efeito dos sismos nas redes de transportes. Na UFP: visão computacional para classificar pontes e viadutos.
Projeto · 2019–presente
Sistema IoT modular e de baixo custo que monitoriza a qualidade do ar interior nas salas de aula e classifica a sua ocupação sem câmaras, com uma arquitetura em cloud, fog e edge.
Projeto · 2023–2024
Projeto exploratório FCT que usou visão computacional e deep learning sobre imagens de rua para mapear a acessibilidade das cidades, com dados do Porto. Menção honrosa no 3.º Prémio Cidades e Territórios (APDC, 2024).
Projeto · 2021–2023
Projeto exploratório FCT (2021–2023) que criou uma plataforma para gerar automaticamente modelos de exposição de edifícios, com deep learning sobre imagens do Google Street View e dados do OpenStreetMap, para a avaliação do risco sísmico.
31 jul 2026 · Eventos
Os investigadores Rui Carvalho e Bruna Neiva, do projeto PrecisionPlastics, apresentaram o artigo “Automated Polymer Pellet Classification Using Short-Wave Infrared Hyperspectral Imaging”…
19 jul 2026 · Eventos
De 7 a 9 de julho, o LIACC @ UFP — o polo do LIACC na Universidade Fernando Pessoa — acolheu o “Smart Cars…
15 jul 2026 · Notícias
No dia 9 de julho, o consórcio PrecisionPlastics reuniu-se na EGITRON, com a presença da ANI — Agência Nacional de Inovação —, para fazer…
19 jun 2026 · Notícias
Os alunos finalistas da licenciatura em Engenharia Informática da UFP apresentaram publicamente os seus projetos finais, perante docentes, colegas e convidados, no âmbito da…
