
Sobre o Projeto
Programa de Formação Avançada Industria 4 - 3a edição
Acrónimo
PFAI4_3ed
Responsável
Américo Lopes de Azevedo
Estado
Encerrado
Início
January 4, 2022
Fim
January 4, 2022
Data efectiva de fim
January 4, 2022
Orçamento Global
--
Financiamento
--
Website
--
Equipa
Líderes de Equipa

Américo Azevedo
Coordenador de TEC4
Américo Azevedo é coordenador do CESE - Centro de Engenharia de Sistemas Empresariais, do INESC TEC e Diretor Científico do FABTEC - Laboratório de Processos e Tecnologias para Sistemas Avançados de Produção.
Especialista em Gestão de Operações e em Organização e Gestão de Processos de Negócio, tem sido responsável por variados projetos empresariais (de consultoria e de I&D) de âmbito nacional e internacional. Professor Associado c/ Agregação da FEUP e docente na Porto Business School, onde também desenvolve projetos de consultoria empresarial. No Programa MIT Portugal, tem tido atividade na área EDAM (Engineering Design and Advanced Manufacturing) no âmbito da Gestão de Operações.
A sua atividade docente, desenvolvida em diversos cursos de mestrado e doutoramento da FEUP e de pós-graduação e de formação executiva na PBS (Porto Business School), está centrada fundamentalmente no domínio da Gestão de Operações, Sistemas Avançados de Produção e da Organização e Gestão de Processos de Negócio.
Publica com regularidade em revistas científias, sendo autor/co-autor em mais de 180 publicações científicas.
Américo Azevedo é Licenciado em Engenharia Electrotécnia e de Computadores (1988), prestou provas de "Aptidão Pedagógica e Capacidade Científica" (1992), é Doutorado em Operações pela Universidade do Porto (2000) e Agregado pela Universidade do Porto (2017).

Luís Guimarães
Investigador Sénior

Germano Veiga
Investigador Sénior

Manuel Ricardo
Coordenador de TEC4

Manuel Barbosa
Sou Professor Associado com Agregação no Departamento de Ciência de Computadores da Faculdade de Ciências da Universidade do Porto (DCC-FCUP) e investigador do HASLab/INESC TEC. Os meus interesses de investigação centram-se na Criptografia e Segurança da Informação e na sua intersecção com a Verificação de Programas.
Sou Doutorado em Electrical and Electronic Engineering pela Newcastle University, e licenciado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores pela FEUP. Fui investigador visitante na University of Bristol, IT Porto e na École Normale Supérieure. Entre 2023 e 2025 fui investigador convidado no Max Planck Institute for Security and Privacy.
Trabalho no desenvolvimento de software criptográfico confiável há 20 anos, com o objectivo de estabelecer uma ligação entre a segurança teórica e a segurança de aplicações reais. Interesso-me particularmente pela segurança demonstrável e a sua ligação à verificação formal de provas de segurança e de implementações de software criptográfico.
Para informação sobre a minha investigação, projectos e publicações, por favor consultar a minha página no HASLab.
Para informação sobre as minhas actividades de ensino, por favor consultar a minha página institucional na FCUP.

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.

António Coelho
Responsável de Área
António Coelho é investigador sénior do INESC TEC, sendo o coordenador da área da Computação Gráfica e Ambientes Virtuais do centro HUMANISE.
Tem participado em diversos projetos de investigação (desde projetos Europeus H2020 a projetos de consultoria especializada com a indústria) e orientação de teses de doutoramento, focados nas áreas Computação Gráfica (Realidade Virtual e Modelação Procedimental), dos Jogos Sérios (Geração Procedimental de Conteúdos, Jogos baseados na Localização e Aprendizagem Baseada em Jogos) e dos Sistemas Geoespaciais (Sistemas baseados na Localização e Bases de Dados Espaciais).
É também Professor Associado com Agregação do Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto. Leciona diversas disciplinas nas áreas da Computação Gráfica, das Ciências e Tecnologias da Programação e dos Jogos Digitais. É ainda diretor do Programa Doutoral em Média Digitais na Universidade do Porto e líder académico da aliança europeia de universidades EUGLOH.
Membros da equipa

Carlos Manuel Soares
Investigador

Rui Pedro Rodrigues
Investigador Sénior

José Carlos Caldeira
Consultor do Presidente

Luís Freitas Rocha
Coordenador de Centro

César Toscano
Investigador Sénior

João Vinagre

Américo Azevedo
Coordenador de TEC4

Marcelo Petry
Investigador Sénior

Filipe André Ribeiro
Coordenador de Centro

Rui Diogo Rebelo
Coordenador de Centro
Centros Associados
Laboratório de Software Confiável
No Laboratório de Software Confiável (HASLab), melhorando a prática através da teoria, criamos e implementamos software que vai além da funcionalidade: garantimos que é correto, resiliente e seguro contra falhas e ataques. A nossa equipa de investigadores, cientistas e engenheiros tem competências em engenharia de software, onde desenvolvemos métodos e ferramentas para conceber e integrar software robusto; sistemas distribuídos, onde exploramos a distribuição e replicação para garantir escalabilidade e confiabilidade; e segurança da informação, onde considerando também os desafios da cibersegurança, fortalecemos os sistemas com protocolos criptográficos avançados e seguros, minimizando vulnerabilidades. Com uma abordagem multidisciplinar e sustentada por princípios teóricos sólidos, criamos soluções inovadoras para software crítico, infraestruturas cloud seguras e gestão de big data com privacidade, impulsionando avanços científicos, inovação e consultoria de excelência. Além disso, complementamos a nossa expertise em áreas como interação humano-computador, linguagens de programação, matemática de computação e computação quântica - porque acreditamos que o futuro do software confiável se constrói com conhecimento e inovação.

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.
