ESTGV - DI - Trabalhos de projeto (após aprovados pelo júri)
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Recent Submissions
- Sistema de Aprendizagem com Controlo de Qualidade em Processos de Montagem IndustrialPublication . Saraiva, Luzia Fonseca; Henriques, João Pedro Menoita; Silva, José Luís Henriques daA procura por produtos personalizados na Indústria 4.0 resulta no aumento da comple xidade das tarefas e da carga cognitiva dos trabalhadores. Estes enfrentam desafios como a necessidade de competências diversificadas, a pressão para minimizar erros e a falta de cla reza nas instruções. Para responder a estas exigências, este projeto integra a Realidade Mista (RM) e a Visão Computacional (VC), aliadas à Inteligência Artificial (IA) para a deteção de objetos (Object Detection (OD)), com o objetivo de apoiar a aprendizagem dos operadores no local de trabalho e dos alunos em formação vocacional. A metodologia adotada baseia-se no desenvolvimento de dois casos de uso: a montagem de um Cilindro Pneumático (CP) e a inspeção da ligação de cabo de airbag. O sistema desenvolvido proporciona suporte intera tivo na execução das tarefas, facilita a formação e melhora a monitorização da produção. A aplicação prática nos casos de uso confirma a adaptabilidade do sistema a diferentes cenários de formação e de controlo de qualidade. Os resultados incluem uma precisão acima de 90% na deteção de falhas críticas, como o cabo de airbag desligado, e um tempo de classifica ção na ordem de 80 milissegundos em tempo real, o que comprova a viabilidade do método proposto.
- O uso de machine learning na prevenção de diabetesPublication . Lopes, Maria Alice Holanda; Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes de; Fialho, Joana Rita SilvaA Diabetes Mellitus é uma das doenças crónicas com crescimento mais acele rado no mundo, demandando soluções eficazes para diagnóstico e prevenção. Neste contexto, técnicas de Machine Learning (ML) apresentam potencial significativo na identificação de padrões relevantes ao controlo da doença. Este estudo utilizou a metodologia CRISP-DM para analisar dados do Diabetes Health Indicators Dataset, contendo informações sociodemográficas, clínicas e comportamentais. Na fase de pré-processamento, aplicou-se o equilíbrio de classes por subamos tragem (NearMiss) devido à baixa proporção de indivíduos diabéticos. Técnicas de seleção de características, como Eliminação Recursiva de Características (RFE) e Análise de Componentes Principais (PCA), foram utilizadas para avaliar a relevân cia das variáveis e reduzir a dimensionalidade. Avaliaram-se seis modelos: Floresta Aleatória, Gradient Boosting, KNN, Regressão Logística, Perceptron Multicamadas (MLP) e Redes Neuronais Recorrentes (RNN). Os resultados mostraram que o equilíbrio das classes melhorou significativamente o desempenho, destacando-se a RNN, com acurácia acima de 86% e F1-score próximo a 0,87. A combinação da seleção RFE com MLP também apresentou resultados robustos. Conclui-se que ML e DL são promissores para priorizar acompanhamento clínico e apoiar políticas públicas, sendo necessário ampliar a representatividade dos dados, incorporar técnicas de Explainable AI para maior interpretabilidade, e ajustar limiares decisórios visando minimizar falsos negativos.
- Security and Privacy Framework for a Cloud Native PlatformPublication . Takagi, Yuka Mouro; Caldeira, Filipe Manuel Simões; Henriques, João Pedro MenoitaThere has been a growing adoption of cloud-native platforms as an essential trend in developing and operating modern applications. These applications stand out for their benefits, such as agility and flexibility in the development and imple mentation of services, support for dynamic scalability, and reduction in operational costs, as well as the possibility of integration with distributed and high-availability environments. However, the distributed and automated nature of the platforms has increased the attack surface and the complexity of protecting sensitive data in an environment where multiple services and users are integrated. Risks include the possibility of data breaches through incorrect or vulnerable configurations in containers and microservices. To avoid privilege escalation, the need arose to manage identity and access efficiently. Guaranteed confidentiality, integrity and availability of data in compliance with global data protection regula tions, such as the General Data Protection Regulation, mitigating legal risks and protecting user privacy. This scenario raises the need to improve their security and privacy mechanisms to mitigate vulnerabilities and protect cloud-native environments. In that aim, the proposal of this project aims to carry out a state-of-the-art on privacy and security in cloud-native applications, proposing and evaluating a security framework. To analyse the results, the framework was validated through specific test scenar ios that demonstrated the effectiveness of the applied security methods in mitigating vulnerabilities and enforcing robust security policies.
- Guidelines for the Design of Smartwatch Interfaces for Older AdultsPublication . Mota, Mickael; Duarte, Rui Pedro Monteiro Amaro; Alves, Valter Nelson NoronhaAs individuals age, they encounter many difficulties that can hinder their in teraction with interfaces, compromising the user experience and potentially leading to the rejection of technology. Consequently, it is imperative to consider the needs associated with these challenges to design appropriate interfaces for this audience. For this purpose, various studies have proposed guidelines for designing interfaces for several types of devices. However, limited research has been undertaken to ex plore this topic within the context of smartwatches, resulting in a deficit of suitable smartwatch interfaces for older adults despite the potential utility of such devices, which have recently gained popularity as a non-intrusive solution for monitoring activities of daily living or health. This study proposes a set of guidelines for designing smartwatch interfaces for older adults. The guidelines are adapted from existing recommendations originally developed for other devices. To achieve this, a thorough review of age-related chal lenges was conducted, followed by the systematic extraction of 175 design guidelines from the literature. Finally, particular features of smartwatches were identified, followed by a com prehensive analysis of the collected guidelines. This process included preparation, filtering, classification, and synthesis, culminating in 21 proposed design guidelines and their respective profile sheets. A design system was developed to enhance the practical application and understanding of these guidelines, featuring examples of implementation and reusable components that can support future research. This study is intended to serve as a foundation for researchers aiming to create more suitable smartwatch interfaces for older adults.
- Transition ERP to Cloud: Implementation of HRIS from on-premise to cloudPublication . Rodrigues, Diogo José Correia Silva; Tomé, Paulo Rogério PerfeitoEnterprise Resource Planning (ERP) são amplamente utilizados nas empresas, com o objetivo de melhorar a eficiência global, assegurando processos simplifica dos e promovendo o acesso unificado a dados e relatórios de vários departamentos. No contexto dos Sistemas de Informação de Recursos Humanos (SIRH), esta base partilhada de dados integrados torna-se particularmente crucial. O SIRH, como sub conjunto do ERP, é especializado na gestão de dados relacionados com os recursos humanos, facilitando a comunicação entre as diferentes funções de RH e alinhando as estratégias da força de trabalho com os objetivos organizacionais mais amplos. A gestão de recursos humanos é uma componente essencial de qualquer sector de atividade em todo o mundo. Para as empresas de grande dimensão, dispor de uma plataforma central para executar e aprovar todas as alterações de dados do pessoal permite manter rapidamente os dados actualizados e, ao mesmo tempo, reduzir as despesas, tudo através de uma abordagem padrão global. Este projeto tem como objetivo a implementação do sistema Sap SuccessFactors, uma solução de gestão de RH, integrando este sistema com o Sap HCM. A investi gação desenrola-se através de uma perspetiva metodológica, atendendo aos marcos importantes do projeto que visam a melhoria dos processos organizacionais. Os resultados pretendidos com este projeto englobam a otimização da eficiência organizacional por meio da simplificação e automação de processos, a padronização dos procedimentos de gestão de recursos humanos para impulsionar a competitivi dade da empresa e garantir sua eficácia operacional.
- Gestão das zonas de kitting e melhoria com recurso a simulaçãoPublication . Nascimento, Bruno Filipe Pais do; Lacerda, Ana Cristina Wanzeller Guedes de; Silva, Jorge Manuel Fernandes Henriques daEsta pesquisa propõe uma abordagem integrativa para otimização de processos industriais, unindo os princípios fundamentais do Lean Manufacturing, a evolução tecnológica da Indústria 4.0, a aplicação estratégica de Digital Twin, a análise apro fundada por meio de simulação e a gestão eficaz de Autonomous Mobile Robot, incorporando os pilares emergentes da Indústria 5.0. O objetivo é criar um modelo holístico que aproveite as sinergias dessas abordagens para impulsionar a eficiência e a flexibilidade na produção. Ao examinar criticamente os princípios do Lean Manufacturing, a pesquisa ex plora a minimização de desperdícios e a maximização do valor, alinhando-os com as capacidades transformadoras da tecnologia da Indústria 4.0 e os pilares sustentáveis e humanocêntricos da Indústria 5.0. A introdução estratégica de Digital Twin pro porciona uma representação virtual precisa dos processos em tempo real, permitindo uma compreensão mais profunda e facilitando a implementação de melhorias. A gestão dos Autonomous Mobile Robot é integrada de forma eficaz nesse mo delo, abordando o papel dinâmico da robótica autónoma na melhoria dos fluxos de produção. A simulação desempenha um papel central na análise de cenários e na validação das propostas, proporcionando compreensões fundamentais para a tomada de decisões informadas. Os resultados esperados devem destacar não apenas os ga nhos de eficiência, mas também uma adaptação eficaz a mudanças dinâmicas nas demandas do mercado. Ao conciliar estes aspetos, o resultado obtido é um sistema de gestão de processo e de frota, baseada em microsserviços e orientada a eventos. Este sistema representa uma prova de conceito materializada, que recorre a uma arquitetura distribuída para prover alta disponibilidade e resiliência, e coloca o operador no centro da operação. Este estudo contribui para a convergência prática dessas abordagens, fornecendo uma estrutura abrangente para a melhoria contínua em ambientes industriais. A aplicação conjunta desses princípios representa uma evolução significativa na busca por operações mais inteligentes, adaptáveis e automatizadas.
- Enhancing Interpretability of Neural Networks in Food Recommendation SystemsPublication . Rebelo, João Edgar Lucas; Cunha, Carlos Augusto da Silva; Duarte, Rui Pedro Monteiro AmaroABSTRACT: Over the years the risk of developing diseases related to poor alimentation has been increasing. Many of these diseases are caused by obesity. Obesity is a silent disease related to being overweight, which due to its rapid growth has become a public health problem. Worldwide obesity has nearly tripled since 1975. Obesity can lead to health problems like type 2 diabetes, cardiovascular disease, and even cancer. The main factors that result in obesity are a sedentary lifestyle and a poor diet. Although obesity is uncured, it can be avoided/treated through a healthier lifestyle and diet. Amid so much information about diets and healthier recipes, it can be difficult to find a diet that meets the needs of each person. Recommendation systems can filter from a large dataset, the information that best suits the profile of each user. Due to the constant in crease in information and computational power, recommendation systems have evolved from a traditional approach to a deep-learning one. Recommendation systems are a hot topic in deep learning. Research in the food recommendation systems area has seen little development when compared to recommendations systems in other areas, such as leisure and entertainment. A powerful tool to use in food recommendation systems is neural networks. Neural networks play an important role in our society, for their capacity to learn from complex and high-dimensional data. One side down of neural networks is the difficulties if not impossibility in understanding how the predictions are being made. The behind the-scenes often remain opaque, leading neural networks to be characterized as “black boxes”. With this research, we aim to give contribute to understanding how neural networks operate underneath and make them more transparent and so more trustworthy. With this goal in mind, we propose the use of a secondary model to predict the errors of a primary neural network. By analyzing the error predictions of the second model, we aim to gain insights into its decision-making process. With this approach, we hope not only to help to understand the func tioning of neural networks but also to provide an idea of how to improve their performance. Improving neural networks’ understanding can make them more simple and accessible. With the work developed through this research, we look to stride towards making neural networks more transparent and explainable, thereby enhancing trust in these powerful models.
- Framework de auditoria para gestão e supervisão de segurança na construção civilPublication . Correia, Luciano Marques; Caldeira, Filipe Manuel Simões; Henriques, João Pedro MenoitaA indústria da construção civil tem registado um crescimento acelerado nas últimas décadas. Prova disso é a dimensão financeira do mercado que orbita à volta desta indústria. Alguns dos seus projetos possuem grande dimensão territorial, elevados orçamentos de execução, e alta complexidade do ponto de vista técnico da engenharia civil e arquitetura. A quantidade substancial de recursos humanos e não humanos envolvidos na construção civil torna os seus estaleiros de obra em ambientes complexos, propícios a acidentes. As quedas são a segunda maior causa de acidentes, provocando lesões graves e permanentes ou até a morte. Além da possibilidade de perda da vida humana existem outras consequências implícitas, nomeadamente para os stakeholders do projeto. Algumas das consequências assumem um carácter tangível, tais como: os custos por indemnização ao trabalhador sinistrado; custos incorridos na contratação de um novo recurso para substituição do sinistrado; custos inerentes à tomada de responsabilidades legais das partes envolvidas no acidente; atrasos no cronograma de trabalhos, aumento dos custos não previstos, entre outros. A ocorrência de acidentes também tem impacto, de forma intangível, na reputação das organizações no mercado onde se inserem, relativamente aos seus concorrentes, clientes e também no recrutamento de recursos humanos. Alguns dos métodos de mitigação dos riscos de segurança envolvem a identificação dos riscos laborais no estaleiro, formação na utilização de maquinarias, equipamentos de proteção individual, bem como a sensibilização para comportamentos seguros. Adicionalmente, existe enquadramento legal relacionado com a gestão de saúde e segurança no trabalho, estabelecendo conceitos e normas e a obrigatoriedade do uso de Equipamentos de proteção individual . No entanto, verifica-se que as atuais práticas se encontram desconexas da realidade. Para enfrentar este cenário no sector da construção civil, este trabalho propõe uma framework de auditoria para gestão e supervisão de segurança de modo a contribuir para a otimização de processos e tarefas de gestão e fiscalização da segurança em contexto de obra, tal como a identificação de quedas de trabalhadores e a localização. Para tal, serão recolhidos os dados relevantes do ambiente de obras e as condições fisiológicas dos trabalhadores.
- Content Matching and Sentiment AnalysisPublication . Rodrigues, Margarida Adriana Sampaio; Pinto, Filipe Marques da Silva CabralDeveloping new services or improving existing ones is becoming more accessible with the evolution of Natural Language Processing (NLP) techniques. Chatbots are a known example of an NLP-based service; they can interact with humans using text messages or natural language. NLP grants, however, the development of other types of services based on natural languages, such as machine translation, email spam detection, information extraction, content summarization, and question answering. A current need, to develop smart cities projects, is a system that can match content (text) from a project offer description with the candidates description by finding common patterns in different textual descriptions. This project presents an implementation of an automated tool with AI and NLP to match needs and concrete ideas for innovation with the skills and offers of the business sector, including start-ups and entrepreneurs. In sentiment analysis, NLP can be harnessed to recognize and categorize the emotional tone conveyed in textual content, such as project collaborator reviews, customer reviews, or social media posts. The sentiment analysis component in this project establishes a tool for comprehending and categorizing sentiments, for candidates seeking engagement in smart cities projects.
- Development of a messaging hub for a real-time monitoring safety systemPublication . Lopes, Manuel Cardoso; Henriques, João Pedro MenoitaDue to the high number of accidents in high-risk environments, such as construction, there is a need to combine the worker’s health and safety with technology. The use of new technologies can help prevent accidents and improve response times when they occur. Falls are a common type of accident in these environments, and therefore, it is essential to detect them and act as quickly as possible. To improve response in case of accidents, this work evaluates the use of containerized virtualized messaging hubsto collect data from sensors and support Real-time Monitoring Safety Systems. The messaging hub aims to improve response times while providing high availability and uninterrupted services. A full stack of tests end-to-end was developed, simulating the behavior of the Real-Time Monitoring Safety System and performance tests under different workloads, using the JMeter tests framework. The results achieved demonstrate the performance of the different messaging hub technologies in reducing the response time to accidents.
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