INESC TEC
INESC TEC
INESC TEC
Resultados da pesquisa para:
Filtrar os seus resultados

0 Resultados

Alexandre Carvalho

Alexandre Carvalho

Investigador Sénior

Alexandre Valle de Carvalho é Professor Universitário desde 2001, e Professor Auxiliar do Departamento de Engenharia Informática (DEI) da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP) desde 2009. É investigador do Centro de Sistemas de Informação e Computação Gráfica (CSIG) do INESCTEC, desde 2001 e investigador sénior desde 2009. A área científica da Computação Gráfica tem estado presente ao longo do seu percurso académico, no Híbrido de Raytracing e Radiosity para o Cálculo de Imagens Fotorrealísticas, de 1994, na Interface Gráfica do Módulo de Entrada de Dados do Modelo VALORAGUA, de 1997, na Síntese de Imagem para Ambientes Virtuais Experiências com a técnica RENDERCACHE, de 2001. , e culminando com o seu doutoramento intitulado “Spatio-temporal Information Management and Visualization” em 2009. A atividade profissional em Sistemas de Informação Geográfica, como bolseiro, quadro técnico e depois investigador no INESC PORTO, deram motivaram o estudo na área de sistemas de informação, em particular SIG e nos contextos de Gestão de informação urbana, eDemocracy e eGovernment. Da confluência das áreas de computação gráfica e sistemas de informação resultou o tema e trabalho de doutoramento, em gestão e visualização de informação espaço-temporal, concluído em 2009, onde defendeu uma hipótese em sistemas de informação e outra em visualização de informação. Até à atualidade realiza investigação nessas duas áreas. Até à atualidade, participou num número considerável de projetos de investigação e desenvolvimento, enquadrados por projetos europeus, projetos nacionais, de consultoria especializada, tendo publicações indexadas em conferências e revistas científicas. Ao nível da extensão e valorização económica e social do conhecimento, fundou a empresa SIAGHOS, Lda., em 2012, para sistemas e tecnologia de apoio à elaboração de estudo clínicos observacionais. Neste contexto, concebeu, produziu e inovou em sistemas de informação para apoio aos processos de registo e análise de estudos clínicos observacionais para patologias de hemato-oncologia. Estes sistemas estiveram ao serviço de uma parte considerável dos hematologistas portugueses, entre 2012 e 2018. Também ao nível de extensão e valorização económica e social do conhecimento cofundou em 2015 uma spinoff do INESCTEC, para a área dos sistemas de informação de apoio ao Setor dos Transportes e Logística (STL): a MITMYNID, onde é sócio e desempenha responsável de tecnologia. Neste contexto tem participado na elaboração de candidaturas, realização e coordenação de projetos de elevado grau de inovação e na elaboração e execução de propostas e prestação de serviços onde também está patente inovação. São exemplo disso dois projetos demonstradores P2020 e a colaboração em dois projetos europeus. No contexto da gestão universitária tem desempenhado funções de coordenação científica e pedagógica de unidades curriculares, grupos de unidades curriculares e de cursos de 1º e 2º grau.

Projetos

MoST

Âmbito geral do Projeto MOST (INESCTEC e Universidade de Aveiro): Os avanços tecnológicos recentes têm permitido recolher volumes de dados sobre a evolução de fenómenos espaço-temporais bastante superiores à capacidade existente para os analisar e extrair informação relevante em diversas áreas científicas. Por isso, são cada vez mais necessárias ferramentas capazes de automatizar processos de análise quantitativa de dados espaço-temporais, garantindo níveis de objetividade, precisão e reprodutibilidade compatíveis com a realização de trabalho científico. Atualmente, já existem ferramentas bem conhecidas para o processamento de dados espaciais estáticos (p. ex., os Sistemas de Informação Geográfica), mas o suporte à modelação de fenómenos dinâmicos é limitado, sendo muitas vezes necessário realizar um grande esforço na programação de algoritmos complexos e que são específicos a um determinado problema. Este projeto centra-se no desenvolvimento de ferramentas avançadas para modelação e análise de dados espácio-temporais, usando modelos de representação contínuos no espaço e no tempo. O elemento chave será um sistema de gestão de dados capaz de modelar transformações espaciais genéricas (p. ex., mudança de forma, mudança de tamanho, translação, rotação, agregação ou fracionamento de entidades ou objetos) representando os fenómenos de interesse ao longo do tempo. Este sistema será acessível através de uma linguagem de interrogação disponibilizando funções para a gestão, consulta e processamento de grandes volumes de dados. Também serão desenvolvidos métodos para criar representações espaço-temporais a partir de sequências de imagens ou vídeos, e ferramentas de visualização de dados e interação com o utilizador. Será disponibilizado um conjunto integrado de ferramentas para simplificar a realização de estudos sobre fenómenos de natureza espaço-temporal. O objetivo é reduzir o tempo e o esforço que hoje em dia é necessário dedicar ao desenvolvimento de procedimentos complexos de gestão e processamento de dados, libertando assim recursos para a realização dos estudos propriamente ditos. A prova de conceito baseia-se em dois casos de estudo envolvendo a modelação de fenómenos espaço-temporais com características distintas. O primeiro consiste na modelação da propagação de fogos florestais a partir de imagens aéreas, tendo em vista a realização de estudos sobre as emissões de carbono para a atmosfera. O segundo consiste na criação de uma base de dados caracterizando as alterações morfológicas que as células sofrem quando se movem no seu próprio ambiente. A quantificação destas características tem importância em processos biológicos como o desenvolvimento embrionário ou a formação de tumores. As origens dos dados são vídeos microscópicos. No futuro, pretende-se ainda que os resultados deste projeto possam ser aplicados noutras áreas, por exemplo, em estudos sobre erosão costeira, assoreamento de rios ou outras.

Modelação, interrogação e visualização interativa de dados espácio-temporais

EESDataLab

Atualmente, as áreas como ciências ambientais, oceanografia, climatologia e geociências possuem acesso a uma vasta quantidade de dados georreferenciados. Estes dados permitem monitorizar e estudar o comportamento de objetos ou eventos de interesse ao longo do tempo, realizar diagnósticos e previsões, entre outros. Estas tarefas pressupõem a existência de dados de boa qualidade e de métodos e ferramentas que permitam analisar os dados com pouco esforço. Atualmente, existem muitas ferramentas que auxiliam na gestão, processamento e análise de dados espaciais, mas o mesmo não se verifica quando se pretende trabalhar com dados espaciais que evoluem ao longo do tempo. O projeto EESDataLab focou-se no desenvolvimento de modelos e ferramentas para o processamento de dados espaço-temporais (SPT), com base em dois estudos de caso: engenharia ambiental e ecologia marinha. O foco foi sobre dados SPT modelados como geometrias 2D e 3D que podem mudar de posição, forma ou tamanho continuamente ao longo do tempo (objetos móveis). Por exemplo, pode-se modelar um iceberg como um objeto móvel 3D (representando assim seu movimento e mudanças de tamanho e forma ao longo do tempo). Este modelo tem vantagens sobre modelos discretos, particularmente quando se pretende representar a evolução de objetos ou eventos geometricamente definíveis, pois permite representações mais compactas e intuitivas, e garante a independência dos dados do processo de aquisição. A duração do projeto foi de 12 meses, e a estratégia consistiu em testar soluções e definir diretrizes para pesquisas futuras. A equipa teve em consideração o estudo de soluções para as áreas de bancos de dados e SIG, bem como tendências mais recentes, nomeadamente machine learning, análise de data streams e digital twins. As instituições participantes são a Universidade de Aveiro, INESC TEC Porto e o Instituto Politécnico de Leiria. A equipa foi composta por seis investigadores: quatro da área de engenharia da computação e ciência da computação, um da engenharia ambiental e outro da área de ecologia marinha. O Professor Justin Solomon, lider do gripo “Geometric Data Processing” no laboratório “Computer Science and Artificial Intelligence” do MIT também participou neste projeto.

Modelos de dados espácio-temporais e algoritmos para as ciências da terra
Ver todos os projetos

Publicações

BEYOND FRONT AND BACK OFFICE: VISUALIZATIONS, REPRESENTATIONS AND ACCESS THROUGH POSTCOLONIAL LENSES BETWEEN A RESEARCH PLATFORM AND AN ARTS EDUCATION ARCHIVE

Assis, T;Martins, C;Valle, A;Santos, A;Castro, J;Osório, L;Silva, P;

2023

ICERI2023 Proceedings - ICERI Proceedings

A Comparison of Point Set Registration Algorithms for Quantification of Change in Spatiotemporal Data

Gomes M.;De Carvalho A.V.;Oliveira M.A.;Carneiro E.;

2023

Iberian Conference on Information Systems and Technologies, CISTI

A spatiotemporal extension for dealing with moving objects with extent in Oracle 11g

Matos, L;Moreira, J;Carvalho, A;

2012

ACM SIGAPP Applied Computing Review

Representation and management of spatiotemporal data in object-relational databases

Matos, L;Moreira, J;Carvalho, A;

2012

Proceedings of the ACM Symposium on Applied Computing

Ver todas as publicações

Teses Supervisionadas

Cross-platform application for determination of sulfonamides in water using digital image colorimetry

Fábio Alexandre Matos Azevedo

M - 2021

UP-FEUP

Centros

Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação

O Centro de Computação Centrada no Humano e Ciências da Informação (HumanISE) integra engenheiros, cientistas e designers com competências em Computação Centrada no Humano (HCC), Ciência da Computação (CS) e Ciência da Informação (IS). A interdisciplinaridade, um dos elementos distintivos do centro, promove o desenvolvimento de sistemas de software, métodos e ferramentas que visam potenciar as pessoas e as suas comunidades. A excelência e impacto da atividade de investigação, inovação e consultoria do HumanISE permitem responder às necessidades crescentes de elevada complexidade, volatilidade, heterogeneidade, ambiguidade, incerteza, conformidade com normas e enquadramentos legais, éticos e organizacionais. A transferência de valor ocorre em estreita colaboração com parceiros académicos e empresariais. As principais áreas de investigação do HumanISE são: Interação 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; Computação para Sistemas Embebidos e Ciberfísicos. O HumanISE conta também com áreas de inovação: Ciências da Terra, dos Oceanos e do Espaço (EOSS); Investigação Personalizada no Domínio da Saúde; Engenharia de Sistemas de Informação Geoespacial; e Sistemas de Informação e Computação Aplicada.

Computação Centrada no Humano e Ciência da Informação