
Sobre o Projeto
TEC4Growth - RL FourEyes - Intelligence, Interaction, Immersion and Innovation for media industries
Acrónimo
FOUREYES
Responsável
Paula Maria Marques de Moura Gomes Viana
Estado
Encerrado
Início
January 1, 2015
Fim
January 30, 2019
Data efectiva de fim
January 30, 2019
Orçamento Global
1 260 401,00 €
Financiamento
1 032 502,00 €
Website
--
Equipa
Líderes de Equipa

Paula Viana
Responsável de Área
Sou Professora Coordenadora no Politécnico do Porto e Investigadora no INESC TEC, no Centro de Telecomunicações e Multimédia, onde lidero a área de Tecnologias de Comunicação Multimédia. Tenho um Doutoramento em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela Universidade do Porto, com um foco na àrea da Gestão de Conteúdos Audiovisuais. Enquanto investigadora do INESC TEC, tenho sido responsável por diversos projectos Europeus e Nacionais, envolvendo parceiros da área da indústria, media e academia. Autora de diversas publicações, sou também revisora activa de artigos submetidos a conferências e revistas, membro de comissões científicas e de organização de conferências. Recentemente, organizei a série de Workshops com o tema "Immersive Media Experiences" (2013-2015) na maior conferência na área de multimédia (ACM Multimedia). Participo frequentemente como perita da Comissão Europeia ou de organismos nacionais na avaliação de propostas de investigação. Os meus interesses de investigação centram-na na área dos sistema de comunicação multimedia, incluindo televisão e novos serviços, gestão de conteúdos, personalização e recomendação, novos formatos e conteúdos imersivos e interactivos.

João Claro
Presidente do Conselho de Administração
João Claro é Presidente do Conselho de Administração e Presidente da Comissão Executiva do INESC TEC e Professor Associado com Agregação no Departamento de Engenharia e Gestão Industrial na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP). É Diretor do Programa Doutoral em Engenharia e Políticas Públicas na FEUP, membro da Comissão Científica do Programa Doutoral em Engenharia e Gestão Industrial na FEUP, e Presidente do Conselho Académico e Coordenador da área académica de Empreendedorismo e Inovação da Porto Business School (PBS).
Atualmente é Diretor Científico do Programa UT Austin Portugal. Nos últimos anos, tem trabalhado em estreita colaboração com a Carnegie Mellon University, nomeadamente como Diretor Nacional do Programa Carnegie Mellon Portugal, e com o Massachusetts Institute of Technology, onde foi professor visitante.
Foi membro do Conselho de Administração da European Association of Research and Technology Organisations (EARTO) entre 2020 e 2023.
João Claro é doutorado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores pela FEUP (2008), possui um mestrado em Métodos Quantitativos em Gestão pela PBS (2002), e uma licenciatura em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores pela FEUP (1993). Antes de regressar à Universidade, foi engenheiro de software e gestor de projetos de sistemas de informação na Edinfor (1994-1998).

José Paulo Leal
Investigador Sénior
Nasci em Portugal em 1964. Sou licenciado em matemática pela Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (FCUP) e tenho um doutoramento em ciência de computadores pela mesma instituição. Correntemente, sou professor auxiliar no departamento de ciências de computadores da FCUP. Também estou afiliado no Center for Research in Advanced Computing Systems (CRACS) uma unidade de investigação do INESC TEC, onde sou membro efectivo. Os meus interesses de investigação são o ensino mediado por computador, adaptabilidade web e web semântica.

Alípio Jorge
Coordenador de Centro
Sou professor associado do Departamento de Ciência de Computadores da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto e coordenador do LIAAD, Laboratório de Inteligência Artificial e de Apoio à Decisão da UP. O LIAAD é um cenrto do INESC TEC desde 2007. Sou doutor em Ciência da Computação pela U. Porto, MSc. em Fundamentos de Tecnologia de Informação Avançada pelo Imperial College e Lic. Em Matemática Aplicada ramo Ciência de Computadores (U. Porto). Os meus interesses de investigação são Extração de Conhecimento (Data Mining) e Aprendizagem Automática (Machine Learning), em particular regras de associação, text mining e sistemas de recomendação. A minha investigação anterior inclui programação em lógica indutiva e data miing colaborativo. Eu leciono cursos relacionados com programação, processamento de informação, data mining e outras áreas da computação. Enquanto na Faculdade de Economia, onde permaneci de 1996 a 2009, lancei, com outros colegas, o mestrado em Análise de Dados e Sistemas de Apoio à Decisão (MADSAD), que coordenei de 2000 a Abril de 2008. Dirijo projetos em data mining e inteligência na web. Fui diretor do Mestrado em Ciência dos Computadores no DCC-FCUP de junho de 2010 a agosto de 2013. Co-organizei conferências internacionais (ECML / PKD 2015, Discovery Science 2009, ECML / PKDD 05 e EPIA 01), workshops e seminários em data mining e inteligência artificial. Fui Vice-Presidente da APPIA Associação Portuguesa para a Inteligência Artificial.

Sérgio Nunes
Responsável de Área
Sérgio Nunes é Professor Associado do Departamento de Engenharia Informática da FEUP, Universidade do Porto e Investigador Sénior do INESC TEC. É Doutorado em Engenharia Informática (2010), na área da Recuperação de Informação, com trabalho focado no uso de caraterísticas temporais para estimar a relevância de informação. É Mestre em Gestão da Informação (2004) com trabalho desenvolvido na área da interoperabilidade entre sistemas de informação académicos.
Tem como principais interesses de investigação a área da recuperação de informação, a interação e visualização de informação, e os sistemas de informação em contexto web. No ensino, o foco são as áreas das bases de dados, das tecnologias da web, e da recuperação de informação, com a coordenação de diversas unidades curriculares em diferentes programas, nomeadamente o Programa Doutoral em Engenharia Informática, a Licenciatura e o Mestrado em Engenharia Informática, e o Mestrado em Multimédia.
Foi Diretor do U.Porto Media Innovation Labs (MIL), o Centro de Competências da Universidade do Porto com o objetivo de desenvolver a capacidade da universidade na área dos Media nas vertentes do ensino, investigação e inovação, promovendo colaborações entre as estruturas existentes e a articulação com parceiros externos.
Centros Associados
Sistemas de Computação Avançada
O Centro de Sistemas de Computação Avançada (CRACS) procura a excelência científica nas áreas de linguagens de programação, computação paralela e distribuída, mineração de informação, segurança e privacidade, com foco no desenvolvimento de sistemas de software escaláveis para aplicações multidisciplinares nas áreas da Engenharia, Ciências da Vida, Redes Sociais e Internet das Coisas, entre outras. Particular ênfase no conhecimento dos conceitos teóricos e práticos subjacentes ao desenho e desenvolvimento de linguagens de programação e camadas intermédias de software para sistemas avançados de computação (sistemas de computação paralela, distribuída, de alto-desempenho, na nuvem, dispositivos wireless e IoT) e no conhecimento dos conceitos teóricos e práticos dos principais algoritmos e metodologias utilizadas para promover a confiança, privacidade e segurança em sistemas computacionais. O ambiente de investigação é formado por talentosos investigadores juniores que, em conjunto, com os investigadores seniores, maioritariamente docentes universitários, constituem a massa crítica e as competências científicas necessárias para cumprir a nossa missão.

Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão
O nosso Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão LIAAD investiga nas áreas de Inteligência Artificial, Aprendizagem Computacional (Machine Learning), Ciência e Dados e Modelação. Estas áreas são transversais para todos os setores da sociedade e da economia. As enormes quantidades de dados recolhidos e a ubiquidade da digitalização e da sensorização oferecem cada vez mais oportunidades e desafios à automação do apoio à decisão. A combinação de Machine Learning e de modelos complexos está a revolucionar economia, saúde, justiça, indústria, ciência, administração pública e educação, o que nos encoraja a investir em diferentes abordagens e perspetivas tecnológicas e científicas. A nossa estratégia geral é explorar o fluxo e a diversificação de dados e investir em linhas de investigação que levarão ao desenvolvimento de fundamentos e de modelos de Inteligência Artificial aplicada com responsabilidade e centrada no Humano.
