A presente Agenda visa o desenvolvimento, demonstração e industrialização de tecnologias de suporte a uma nova geração de retalho, com incorporação de tecnologia 100% nacional, incluindo soluções de desmaterialização de processos aplicadas ao setor que permitam conferir uma experiência seamless e de ultra comodidade aos seus utilizadores, com relevante eficiência económica e ambiental e um potencial de internacionalização assinalável, contribuindo para direcionar o perfil de especialização do país para soluções de elevado valor acrescentado e para a geração de riqueza e emprego. Neste contexto, visa-se o desenvolvimento de novos formatos de retalho, nomeadamente de lojas autónomas/híbridas, de Pods, de Zero Waste Cabinets (solução de vending do futuro), assim como de tecnologias periféricas capazes de incrementar a user experience dos consumidores.

Desenvolvimento de soluções de eletrónica de potência, concretamente protótipos laboratoriais e sistemas de controlo digital, que serão articuladas de acordo com os restantes parceiros do projeto.

Desenvolvimento de soluções de eletrónica de potência, concretamente protótipos laboratoriais e sistemas de controlo digital, que serão articuladas de acordo com os restantes parceiros do projeto.

O CONNECT5 procura apoiar empresas e municipios no teste de soluções tecnológicas, na transferência de competências fundamentais e na procura de financiamento, alavancando de modo efectivo e consistente o posicionamento em cadeias de valor digitalizadas. O CONNECT5 constitui-se como uma rede colaborativa com 12 entidades (RTO, politécnicos, universidades) alicerçada no conhecimento científico, experiência e infraestruturas tecnológicas, posicionando-se como acelerador da transformação digital.

Líder do Consórcio: Associação para o Pólo das Tecnologias de Informação, Comunicação e Electrónica, TICE.PT

Investimento total da Agenda: 5 979 613,51 €€

Investimento total da Universidade do Minho: 476 010,04 €

Ficha do Projeto: 

Este projeto visa formar profissionais neste domínio através das seguintes iniciativas: (a) um mestrado europeu conjunto em cibersegurança com um percurso de mobilidade ao longo das quatro universidades; (b) um MOOC em cibersegurança com o objetivo de formar um mínimo de 800 estudantes de sectores não TIC em cada edição; (c) um programa de bolsas de estudo para atrair estudantes altamente qualificados; (d) um programa de acordos e incentivos para atrair docentes, empresas e centros de investigação e gerar sinergias; e (e) a aquisição de infra-estruturas tecnológicas essenciais para apoiar os programas.

Laboratório Associado de Sistemas Inteligentes( Laboratórios Associados) O LASI estabelece cinco linhas temáticas de investigação interdisciplinar para dar resposta aos desafios sociais, científicos, sanitários, sociais, económicos e ambientais. O objetivo é preparar a próxima geração de conhecimento e tecnologias para o desenvolvimento e transformação das organizações, da indústria, da economia e da sociedade.

Hybrid models implementation to reduce the impact of wastewaters treatment in receiving waters

Cost-reduction of EV fast-charging station to enable large-scale electrification of mobility

Projeto de I&D contratualizado entre a Universidade do Minho e o Hospital Senhora da Oliveira de Guimarães, E.P.E. no âmbito dos projetos SAMA em Inteligência Artificial e Ciência de Dados

Objetivos:
Identificação atempada de infeções de forma automática. Trata-se de encontrar padrões na evolução do estado clínico do doente que estejam associados a altas probabilidades de vir a ter uma infeção nosocomial. No sentido de melhorar o controlo de infeção, augura-se neste projeto: Determinar a ocorrência futura de casos de infeção; Determinar a terapia mais adequada; Implementar um sistema inteligente de apoio à decisão no controlo de infeção.

Internet and collaborative based learning methodologies toolbox for digital transformation and sustainable growth.    

A utilização da Inteligência Artificial (IA) para antecipar a necessidade de consultas externas e exames médicos com base em registos de saúde eletrónicos (RSE), que fornecem histórias detalhadas dos pacientes, incluindo diagnósticos e exames médicos anteriores, é um tema de crescente interesse.

Ao aproveitar as técnicas de modelação preditiva e ao incorporar princípios de investigação orientados para o doente, os hospitais podem melhorar os resultados a longo prazo e antecipar as necessidades futuras de cuidados de saúde. O agendamento antecipado de novos compromissos médicos baseado em IA permite aos hospitais reduzir consultas/exames desnecessários, simplificar a eficiência do fluxo de trabalho, otimizar o agendamento e prestar cuidados personalizados, melhorando, em última análise, o atendimento ao paciente.

No contexto da melhoria dos tempos de consulta dos doentes hospitalares através de modelos preditivos, é imperativo melhorar as taxas de atendimento aos doentes e otimizar os processos de agendamento. O principal objetivo é capitalizar a experiência acumulada no agendamento inteligente de cirurgias na ULSSA, alargando a abordagem às áreas do paciente e de exames médicos. Até à data, foi desenvolvido um conjunto de modelos preditivos e de optimização utilizando as mais avançadas técnicas de Inteligência Artificial.

Os resultados são consistentes e motivam a aplicação de uma abordagem semelhante às áreas de exames médicos e da consulta externa:

O1 - Criar modelos preditivos para estimar com elevada precisão o tempo de duração das consultas e exames médicos;
O2 - Com base em PROM/PREM e informação clínica criar modelos para prever com precisão a necessidade de consulta ou exame médico;
O3 - Criar modelos eficientes para prever a probabilidade associada à presença de doentes (não comparências);
O4 - Criar modelos de marcação de consultas e exames otimizando o tempo de espera dos doentes, as vagas para material médico, os custos hospitalares e a utilização de recursos (ex. salas, equipamentos);
O5 - Implementar os modelos no sistema de Adaptive Business Intelligence existente na ULSSA.

Education, digitalisation and collaboration for sustainability

O cimento é uma commodity caracterizada como um ligante hidráulico utilizado na produção de diversos materiais de construção, nomeadamente do betão, este último o segundo produto mais consumido a nível mundial depois da água.

A produção de cimento é responsável por cerca de 8% das emissões anuais de CO2, sendo uma indústria muito intensiva em energia e em capital. A indústria do cimento foi a primeira a informar publicamente as suas emissões de CO2 a nível mundial e a lançar um roteiro para a neutralidade carbónica em 2050.

É neste contexto atual que surge o projeto “ECOhiLOG - Ecossistema Humanizado e Inteligente para uma Logística Otimizada e Sustentável” que tem como objetivo principal inovar na gestão da cadeia logística da indústria cimenteira, alinhando-se aos princípios da Logística 5.0 e da Indústria 5.0.

Para tal, será desenvolvido um ecossistema digital humanizado e integrado com tecnologias avançadas, como Inteligência Artificial (IA) e visão computacional, visando a otimização de fluxos logísticos, a sustentabilidade das operações e a humanização da interação com os motoristas e/ou agentes logísticos. Este projeto visa modernizar processos logísticos com soluções como uma plataforma cloud modular, que permitirá a integração em tempo real de dados e processos, bem como o desenvolvimento de funcionalidades inteligentes para monitorização, rastreabilidade e suporte à tomada de decisão.

Ao contrário dos métodos tradicionais, que frequentemente dependem de operações manuais e isoladas, o sistema proposto promove uma conectividade ampla e automatizada, assegurando maior precisão e eficiência.

O sistema incorporará microserviços de otimização baseados em IA para escalonamento logístico, assistentes virtuais inteligentes para comunicação multimodal e monitorização em tempo real, além de simulações avançadas para avaliação de cenários “what-if”. Uma base de dados centralizada e estruturada irá armazenar os dados logísticos, permitindo análises preditivas e prescritivas que irão servir de inputs para a otimização de rotas, alocação ótima de recursos, redução de custos e melhoria da sustentabilidade. Adicionalmente, o projeto ECOhiLOG irá desenvolver ferramentas para visão computacional e rastreabilidade, utilizando tecnologias como scanners de volumetria e algoritmos de IA para detetar problemas e garantir conformidades. Este projeto também enfatiza requisitos ergonómicos e de produção, adotando um design centrado no utilizador para garantir a aceitação e eficiência no seu uso. No final, espera-se uma transformação digital completa que contribua para operações logísticas mais resilientes, eficientes e humanizadas.

Understanding how humans perceive high-frequency vibrations

Establish the foundation for next-generation Automotive Hardware Platform based on open RISC-V instruction set architecture (ISA).Creation of a RISC-V based automotive hardware platform strongly linked with the formation of an open, software-defined vehicle ecosystem.Rigoletto aims to develop RISC-V intellectual property (IP)components.A wide range of performance profiles will be targeted for next-generation DCUs and ZCUs, to enable increasingly electrified, automated, and connected vehicles.

Sistema Pick and Place assistido por visão artificial para abastecimento de linha de produção de pele

Sistema integrado para a promoção do bem-estar e do sucesso escolar, baseado em estratégias pedagógicas inovadoras

Criação do Modelo de Linguagem em Grande Escala da Língua Portuguesa de Portugal

Technological Innovation System for green hydrogen in Portugal

Hospital Operations Management: a Lean Healthcare Indicators Framework

Gestão inteligente de internamento como forma de aumentar a qualidade e eficiência - Fase A

Data Science aplicada à diabetes para aumento de qualidade de vida do doente e de racionalização de custos

Saúde postural dos trabalhadores (PT sentado) e qualidade de vida.

Monitorização inteligente de massas de água e gestão preventiva de recursos hídricos

Objectives: O1 - Analysis report on the security design of NPUs; O2 - Experimental analysis of one of the identified limitations in O1; O3 - Design and PoC implementation of an efficient security mechanism to bridge the identified gap. Tasks: T1 - Analysis of the security of target NPUs; T2 - Deep dive into one major limitation, showing potential danger in terms of exploitation; T3 - Design and implementation of an efficient defense for NPUs.

This project addresses the needs of teachers, students, and organizations in OSH education and training to enhance the learning experience for students, promote international teamwork and practical learning activities, implement collaborative learning strategies such as project-based learning (PBL), create international curricular units (COILs) and to build and support a community of teachers, educators, and lecturers in OSH.