
Sobre o Projeto
Randtech Update and Test Environment
Acrónimo
RUTE
Responsável
Alípio Mário Guedes Jorge
Estado
Encerrado
Início
January 1, 2018
Fim
January 13, 2020
Data efectiva de fim
January 13, 2020
Orçamento Global
105 250,00 €
Financiamento
105 251,00 €
Website
--
Equipa
Líderes de Equipa

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.
Ana Cristina Paiva
Investigador Sénior
A Ana Paiva (publica como Ana C. R. Paiva) é Professora Auxiliar no Departamento de Engenharia Informática da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto, onde trabalha desde 1999. Ela é investigadora no INESC TEC na área de Engenharia de Software e membro do Grupo de Engenharia de Software que reúne investigadores e pós-graduados com interesses comuns em Engenharia de Software. É responsável por unidades curriculares como Teste de Software, Métodos Formais e Engenharia de Software, entre outras. Tem um doutoramento em Engenharia Electrotécnica e Computadores da FEUP, com uma tese intitulada Automated Specification Based Testing of Graphical User Interfaces. A sua especialidade é a implementação e automação do processo de teste baseado em modelos. Desenvolveu trabalho de investigação em colaboração com o grupo FSE (Foundation of Software Engineering) da Microsoft Research, onde teve a oportunidade de estender a ferramenta de testes da Microsoft baseada em modelo, Spec Explorer, para o teste de GUIs. É a investigadora responsável de um projeto financiado pela FCT com o tema Pattern-Based Testing GUI (PBGT). Pertence à Assemblia Geral da PSTQB (Associação Portuguesa de Testes de Software), é membro dos grupos internacionais de trabalho do ISTQB: TBok, Glossary, MBT Examination, membro do Conselho do Departamento de Engenharia Informática, e membro da Comissão Executiva do Departamento de Engenharia Informática.
Centros Associados
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.

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.
