
Miguel Ângelo Guimarães
Bolseiro Investigação
Miguel Guimarães concluiu a licenciatura e o mestrado em Engenharia Informática em 2022 na Escola Superior de Tecnologia e Gestão, do Politécnico do Porto. Seu trabalho de mestrado foi desenvolvido na área de Machine Learning (ML). Especificamente, ele aborda a questão da explicabilidade em ML e explora o meta-learning como uma forma de enfrentar alguns dos atuais desafios de ML, nomeadamente com o streaming de dados. Atualmente é Professor Auxiliar Convidado na mesma instituição. Tem uma forte paixão pela investigação, tendo participado como Research Fellow em 2 projetos. Miguel é autor de diversas publicações nas áreas de aprendizagem automática e sistemas híbridos. Publicou 5 artigos em revista, 6 capítulos de livros, 3 trabalhos em conferências e recebeu 2 prémios de melhor artigo.
Atualmente é investigador no INESC TEC, na qual tem trabalhado no desenvolvimento e aplicação de técnicas de inteligência artificial em ambiente industrial, adquirindo assim conhecimento em contexto de trabalho, conciliando a teoria académica com a experiência prática. Recentemente, investiga a aplicação e as desvantagens dos modelos de IA generativa (GAI) na indústria.
Especificamente, concentra-se em ter uma visão centrada no ser humano e no contexto da organização, incorporando fatores sociotécnicos no ciclo de vida da GAI, de modo a adaptar os resultados do modelo ao contexto específico do Utilizador. Ele espera que isso incentive uma adoção mais ampla de GAI, como os modelos de linguagem (LLMs), em ambientes industriais.
Domínios
Projetos
Publicações
Explainable Intelligent Environments
Carneiro, D;Silva, F;Guimarães, M;Sousa, D;Novais, P;
2020
Ambient Intelligence - Software and Applications - 11th International Symposium on Ambient Intelligence, ISAmI 2020, L'Aquila, Italy, October 7 - 9, 2020
Real-Time Algorithm Recommendation Using Meta-Learning
Palumbo, G;Guimaraes, M;Carneiro, D;Novais, P;Alves, V;
2023
AMBIENT INTELLIGENCE-SOFTWARE AND APPLICATIONS-13TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON AMBIENT INTELLIGENCE
Algorithm Recommendation and Performance Prediction Using Meta-Learning
Palumbo, G;Carneiro, D;Guimares, M;Alves, V;Novais, P;
2023
INTERNATIONAL JOURNAL OF NEURAL SYSTEMS
A predictive and user-centric approach to Machine Learning in data streaming scenarios
Carneiro, D;Guimaraes, M;Silva, F;Novais, P;
2022
NEUROCOMPUTING
