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- Altered NRF2 signalling in systemic redox imbalance: Insights from non-communicable diseasesPublication . Santos, Marlene; Morgenstern, Christina; Santos, MarleneThe balanced activity of the cytoprotective transcription factor NRF2 is central for maintaining redox, metabolic-energetics, and proteome homeostasis, as well as for regulating inflammatory responses, among other functions. Activated NRF2 regulates the expression of hundreds of genes containing antioxidant response elements (AREs) or electrophile response elements (EpRE) in their regulatory regions, often promoting cytoprotection under stress conditions and contributing to defence against various pathologies and non-communicable diseases (NCDs). The products of increased NRF2 activity, detected systemically, may originate from either the white blood cells, the cells of the vasculature or tissue-derived products that could be secreted into biological fluids. Therefore, assessing basal and inducible NRF2 activity in blood or other biofluids is crucial for inferring NRF2 responses in local and often inaccessible tissues. In previous work, we identified a panel of six biomarkers - Glutamate-cysteine ligase catalytic subunit (GCLC), Glutamate-cysteine ligase modifier subunit (GCLM), Haem oxygenase 1 (HMOX1), NAD(P)H quinone dehydrogenase 1 (NQO1), Sulfiredoxin 1 (SRXN1), and Thioredoxin reductase 1 (TXNRD1) - as indicators of NRF2 activity. In the current study, we assess their utility in a clinical setting to measure NRF2 activation in a disease context. Here we discuss findings on how NRF2 activity in accessible human samples can reveal its involvement in various NCDs and its connection to clinical aspects such as diagnosis, disease progression and response to therapy.
- Remaining useful life prediction on the NASA CMAPSS dataset comparing LSTM and transformer modelsPublication . GUILHERME, DAVID NUNO VILAS BOAS; Ramos, Carlos Fernando da SilvaPredictive maintenance has been gaining importance in industry, especially in complex and critical systems, such as turbofan engines used in aviation. The main objective on this dissertation is the prediction of the Remaining Useful Life (RUL) of jet engines, using the dataset provided by NASA, known as Commercial Modular Aero-Propulsion System Simulation (CMAPSS). Accurate RUL estimation reduces maintenance costs, prevents unexpected failures and improves operational safety. This research began with a detailed dataset analysis, exploring its different subsets, each representing distinct operating conditions and fault modes. Data preprocessing was then performed, including normalization, feature selection, and construction of temporal sequences. Feature selection techniques were also applied, such as low variance and high correlation filters as well as Boruta method, to reduce the number of features used. Thus, only selecting variables with real impact on RUL were employed in model training. Subsequently, two models were implemented based on architectures studied in the literature. The first model, based on Long Short-Term Memory (LSTM) networks, leverages their ability to capture long term temporal dependencies. The second model was a Transformer, whose main innovation lies in the attention mechanism. Experimental results were evaluated using the Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Absolute Error (MAE) metrics. The LSTM model achieved competitive performance on FD001, confirming prior studies that highlight it as a robust baseline for simple scenarios. The Transformer showed an advantage on the FD002 subset. However, in more complex subsets such as FD004, the performance of both models converged, reflecting the remaining challenges in generalizing these models. The comparison between LSTM and Transformer revealed that LSTMs are more consistent in controlled scenarios with simple, well defined operating conditions. The transformer demonstrated potential in datasets with greater variability, such as FD002, although its results were not consistent across all subsets. These contrasts reinforce the idea that, in their current state, LSTMs remain a dependable choice, while Transformers still face generalization challenges. Nevertheless, the literature points to future improvements, particularly through the implementation of hybrid architectures or specialized variants, which may overcome these limitations. In summary, this dissertation contributes to the advancement of knowledge in predictive maintenance by providing a comparative analysis between two of the most relevant architectures. The results reinforce the need to continue exploring innovative model and methodology combinations to develop prognostic systems that are increasingly accurate, interpretable and applicable in real industrial scenarios.
- A relevância da modelagem computacional na otimização dos sistemas de ventilação para a mitigação de poluentes em cozinhas industriaisPublication . SILVA, ALISSON SANTOS; Santos, Carlos Miguel Pereira da SilvaEste trabalho tem como objetivo avaliar o desempenho de sistemas de ventilação em cozinhas profissionais, integrando resultados experimentais, cálculos normativos e simulações numéricas, de modo a fornecer critérios de projeto mais realistas para a contenção de poluentes e a eficiência energética. O percurso metodológico estruturou-se em três eixos complementares. No eixo experimental, foi conduzido um ensaio em cozinha-laboratório equipada com hotte de extração, cortinas de ar e sistema de compensação, com grelhador operando em regime intensivo e alimentação controlada de água para geração de vapor. As variáveis de temperatura, humidade relativa, pressão e caudais foram monitorizadas a cada dois segundos em pontos estratégicos, e a taxa de remoção de vapor foi determinada por análise psicrométrica a partir das propriedades do ar húmido e dos caudais de extração. No eixo normativo, o dimensionamento foi realizado de acordo com a norma EN 16282, aplicando-se o método preliminar baseado na velocidade de captura e o método detalhado, que considera carga térmica, fatores geométricos e indução da pluma. Os resultados forneceram caudais de 3033 e 2844 metros cúbicos por hora, respetivamente, sendo o segundo adotado como referência para as análises. No eixo numérico, desenvolveu-se modelação computacional em plataforma comercial integrada ao ambiente CAD, com malha cartesiana de células cortadas, modelo de turbulência modificado e transporte de espécie para vapor de água. Foram avaliados critérios de convergência espacial e temporal, estabelecendo-se malha de base de 30 milímetros e passo temporal de 0,25 segundos como compromisso entre custo computacional e precisão. A investigação organizou-se em dezasseis cenários: o primeiro validou o modelo CFD frente ao ensaio físico; os seguintes isolaram o efeito da cortina e da compensação; e os restantes compararam combinações de geometria, extração e emissão normativas e experimentais. A validação demonstrou que o modelo reproduz a evolução temporal e espacial da pluma com fidelidade aceitável, obtendo erro médio de 7,62 por cento e coeficiente de determinação de 0,79. A análise dos dispositivos auxiliares revelou funções complementares: a compensação moderou picos térmicos, enquanto a cortina organizou o jato e reduziu o espalhamento lateral; a ausência de ambos levou a maior instabilidade, acréscimo da carga térmica acumulada e redução da eficiência de captação para 50 por cento. Nos cenários comparativos, verificou-se que todos apresentaram algum nível de fuga, mesmo quando dimensionados por norma, e que a variabilidade da emissão e os efeitos de parede da geometria real intensificam episódios críticos. Concluiu-se que critérios normativos baseados em limites fixos são insuficientes para representar a complexidade de cozinhas reais, e que abordagens integradas, considerando experimentação, simulação e análise crítica de normas, oferecem subsídios mais robustos para o projeto de sistemas de ventilação, alinhando segurança, eficiência energética e sustentabilidade.
- Eficiência aerodinâmica e de refrigeração dos capacetes CatLikePublication . BARBOSA, ANDRÉ FILIPE RIBEIRO; Santos, Carlos Miguel Pereira da SilvaAtualmente, os capacetes de ciclismo são mais do que um simples adereços de segurança. Aspetos como a aerodinâmica e o conforto térmico têm sido incorporados no processo de design e desenvolvimento de um capacete pelos fabricantes. Adicionalmente, o ciclismo é um desporto em crescimento, impulsionado pelo desenvolvimento de ciclovias nas cidades a nível mundial e pela crescente consciência de um estilo de vida mais saudável. O presente estudo teve como principal objetivo avaliar a eficiência aerodinâmica do capacete de ciclismo A, da marca CatLike, através de ensaios experimentais em túnel de vento e de modelos numéricos desenvolvidos por CFD, no OpenFOAM. Os resultados obtidos a partir destes modelos foram posteriormente analisados e comparados com os resultados obtidos nos testes experimentais. Foram realizados dois ensaios experimentais: o primeiro consistiu na medição de velocidades em vários pontos da esteira do conjunto molde-capacete A, incluindo a visualização do escoamento através da injeção de fumo; o segundo teve como objetivo avaliar e comparar a aerodinâmica do capacete A com a de um capacete de uma marca concorrente. Relativamente aos modelos numéricos, estes tinham como objetivo reproduzir os ensaios experimentais. Além disso, este estudo tinha também como objetivo avaliar a eficiência de refrigeração do capacete, contudo não foi possível realizar ensaios em túnel de vento que permitissem concluir esta avaliação, assim como o desenvolvimento de um modelo numérico capaz de analisar a ventilação do capacete. Por fim, concluiu-se que os modelos desenvolvidos no OpenFOAM apresentaram pontos consistentes com os ensaios experimentais, apesar da discrepância de resultados e que o capacete A apresenta melhor desempenho aerodinâmico do que o capacete da marca concorrente.
- Hybrid sentiment-based recommender system for e-commercePublication . MOREIRA, ANA PATRÍCIA MANTA; Santos, Joaquim Filipe Peixoto dosThis dissertation presents a personalized product recommendation system designed for the use in e-commerce, which has a lot of sentiments inside reviews made by users. Conventionally, most recommendation systems tend to ignore the ne details and emotive sentiments in this user-contributed texts, often relying on numerical ratings or demographical information such as gender or age. This can result in suggestions not entirely in line with a user's genuine interest or emotional reaction to products. A user could have assigned a high numerical rating but still express discontent with a particular aspect such as the durability or the cost in the review, this detail is often lost in the case of most standard methods. This initiative has been created in partnership with the Cognitively Smart Assistant in Physical-Digital Environment (CAPE) project. CAPE is a joint initiative, subsidized by the European Regional Development Fund (ERDF), dedicated to the triple transformation of the retail market: sustainability, digitalization, and evolution of skills. In preparation for this system, a systematic literature review took place, which served as essential groundwork for the state of the art of the current e-commerce recommendation systems, including those with emotions, Arti cial Intelligence (AI), and Natural Language Processing (NLP). This review was structured around speci c research questions about how emotions impact the recommendation, the most e cient methods of segmenting the user for the highest possible sales, and possible weaknesses and the ethics in the recommendation systems. This systematic review followed the PRISMA protocol. The dataset chosen for the project was the Amazon Electronics dataset, chosen for the wide range of electronic products and the large collection of reviews, which are both ideally suited for the needs of the CAPE project. Because of its large size, there was a critical preprocessing of the data to improve the quality of the data and accelerate the model training. The suggested system involves the use of the strengths of BERT for learning the context of the words and the LSTM networks for dealing with long-term dependency in sequential information. A range of this architectures (V1 to V6) was created in order to nd the optimum point of results and time, which was measured by the Mean Squared Error (MSE) metric. It was also placed a particular focus on the consideration of ethics, seeking to overcome common problems such as the avoidance of social biases. Data protection legislation such as the GDPR (General Data Protection Regulation) and the AI Act (Arti cial Intelligence Act) are complied with by the use of an anonymized public dataset and by the use of the pseudonymous user IDs with the avoidance of sensitive personal attributes in order to reduce bias. The ultimate goal of this research is to improve purchase probability and overall user satisfaction, providing increased customer loyalty by the use of a more accurate and ethically aware recommendation system.
- Comportamento estrutural de juntas adesivas com aderentes produzidos por fabrico aditivoPublication . MAGALHÃES, FÁBIO ANDRÉ FERNANDES SILVA; Campilho, Raul Duarte Salgueiral Gomes; Pinto, Ricardo Fernando RodriguesA crescente adoção do fabrico aditivo, nomeadamente através da tecnologia Fused Deposition Modeling (FDM), tem impulsionado novas possibilidades no design e produção de componentes. No entanto, a integração destas peças em estruturas maiores levanta desafios importantes, nomeadamente limitações nas dimensões fabricáveis, na qualidade das superfícies de contacto e na compatibilidade entre os materiais dos aderentes e os adesivos utilizados. A presente dissertação analisa o comportamento estrutural de juntas adesivas com aderentes fabricados por impressão 3D, utilizando a tecnologia FDM. O trabalho desenvolveu-se numa abordagem experimental e numérica, com o objetivo de avaliar a influência da geometria da junta e do tipo de adesivo no desempenho mecânico sob solicitações de flexão. Foram estudadas três configurações geométricas de juntas (SLJ, SCARF e STEP), combinadas com dois adesivos de naturezas distintas (Araldite® 2015 e Sikaforce® 7752) e três materiais poliméricos para os aderentes (PLA, PETG e ABS). As juntas foram submetidas a ensaios experimentais, para a caracterização de parâmetros como resistência, rigidez, energia de rotura e modos de rotura. Paralelamente, foram desenvolvidos modelos numéricos com recurso ao método dos elementos finitos e modelos de dano coesivo (MDC), implementados no software Abaqus®, calibrados com base nos resultados experimentais. Os resultados indicaram que a geometria SCARF apresentou o melhor desempenho estrutural, enquanto a SLJ revelou fragilidades significativas. O adesivo Araldite® 2015 demonstrou maior rigidez e resistência, ao passo que o Sikaforce® 7752 evidenciou maior capacidade de dissipação energética em algumas configurações. Os modelos numéricos reproduziram adequadamente as tendências experimentais, embora com algumas discrepâncias em termos de rigidez e energia de rotura.
- Impacto das melhorias ergonómicas na produtividade, segurança e saúde dos trabalhadoresPublication . SANTOS, DIOGO JÚLIO FERREIRA ESPOGEIRA; Gonçalves, Maria Antónia Maio Nunes da SilvaA presente dissertação avalia o impacto de melhorias ergonómicas na produtividade, segurança e saúde, aplicadas a um posto de soldadura numa empresa do setor da construção modular (KAMOS, Lda). O estudo seguiu uma abordagem em três momentos: diagnóstico inicial das queixas músculoesqueléticas através do Questionário Nórdico Musculoesquelético (QNM-E), avaliação postural com o método Rapid Entire Body Assessment (REBA) seguido de intervenção sustentada por dados antropométricos, culminando no ajuste da altura da mesa de soldadura para 1115 mm. Passados 30 dias, a intervenção foi reavaliada com os mesmos métodos utilizados anteriormente. Verificou-se uma redução substancial do risco postural. A sintomatologia melhorou de forma clinicamente relevante, com eliminação da dor lombar e redução da dor na região do pescoço, mantendo-se inalterada a queixa no punho/mão, atribuída às exigências do processo e equipamento. O tempo médio de ciclo aumentou de 96 segundos para 113 segundos o que representa um aumento médio do tempo de ciclo de 17 segundos. Este aumento de tempo de ciclo não provocou nenhuma diminuição de produção diária, resultado do menor número de microparagens por desconforto, demonstrando que ganhos ergonómicos se traduzem em eficiência de todo o sistema e não apenas em tempos de operação. O estudo, de natureza caso único e com horizonte de 30 dias, apresenta limitações à generalização e à inferência causal estrita. Ainda assim, oferece um caminho replicável (diagnóstico-intervenção-reavaliação) e evidencia que pequenas alterações físicas, quando adequadamente dimensionadas, podem produzir ganhos cumulativos em saúde, estabilidade do processo e do desempenho. Conclui-se que ajustes simples e mensuráveis, baseados em ergonomia e antropometria, potenciam benefícios cumulativos em saúde e desempenho.
- Identificação de embarcações usadas para contrabando humano com recurso a veículos não tripulados e sistemas multiagentesPublication . SANTOS, IVO ANDRÉ MARTINS DOS; Gomes, Luís Filipe de OliveiraO contrabando de migrantes por via marítima é um dos grandes desafios à segurança de fronteiras. O controlo das extensas áreas oceânicas exige soluções inovadoras que ultrapassem as limitações dos métodos convencionais, sobretudo no que diz respeito à cobertura e rapidez na resposta. A incorporação de veículos aéreos não tripulados (UAVs) com apoio a sistemas multiagentes apresenta uma hipótese de melhorar a vigilância marítima, possibilitando operações mais autónomas, escaláveis e resilientes. Esta dissertação tem como proposta uma solução que envolve o uso de UAVs num sistema de multiagentes heterogéneo, apoiados por algoritmos de visão computacional. A arquitetura inclui vários tipos de agentes (patrulha, acompanhamento, apoio e comunicações) organizados por uma estação terrestre, garantindo redundância e a robustez das operações. Modelos de deep learning da família YOLO (v8, v11 e v12, variantes nano e small) foram utilizados para fazer a identificação das embarcações suspeitas. Esses modelos foram treinados com recurso à framework Ray Tune e através de um dataset próprio, desenvolvido especificamente para esta dissertação e aperfeiçoado com técnicas de aumento de dados (data augmentation). Os resultados experimentais revelaram que os modelos, como o YOLOv11n, atingiram elevados níveis de desempenho (F1≈0,8569; mAP@50≈0,8832), ultrapassando outras versões testadas. A análise comparativa também demonstrou que as variantes small conseguem oferecer um melhor equilíbrio entre precision e recall, enquanto as variantes nano são mais apropriadas para uso em ambientes com recursos computacionais limitados, pelo nível de performance em termos de processamento de frames por segundo. Embora os resultados tenham sido entusiasmantes, a pesquisa enfrentou desafios consideráveis, tais como o tamanho reduzido do conjunto de dados, a falta de imagens reais de operações marítimas no contexto esperado e limitações de hardware. Estes fatores restringiram a capacidade de treino dos modelos e destacam a importância de reunir mais dados em circunstâncias operacionais reais, além de utilizar recursos com maior capacidade de processamento. Mesmo assim, a aplicação de técnicas de aumento de dados e a implementação de frameworks para auto fine-tuning de hiperparâmetros permitiram contornar essas limitações de forma parcial, confirmando a abordagem proposta. Em termos práticos, a solução aqui apresentada contribui para reforçar a eficácia da vigilância marítima, oferecendo às autoridades competentes uma ferramenta tecnológica de auxílio à tomada decisão que alia rapidez e precisão. Do ponto de vista científico, este trabalho acrescenta evidência sobre a aplicabilidade de sistemas multiagentes em circunstâncias críticas, bem como a viabilidade de aplicar algoritmos de deteção de objetos em tempo real em dispositivos não tripulados. Em suma, os resultados desta dissertação ressaltam o valor da aplicação de UAVs integrados a sistemas multiagentes para a vigilância marítima, ajudando a reforçar a sua efetividade no combate ao contrabando humano e a enfatizar a necessidade de implementação de soluções inovadoras que sejam simultaneamente éticas, seguras e ajustadas aos princípios de proteção de dados.
- Desenvolvimento de um painel acústico com propriedades ignifugasPublication . NETO, GAELE LAGE; Martins, Eduardo Jorge Casal CardosoA presente dissertação descreve o processo de desenvolvimento de um painel acústico perfurado com propriedades ignífugas, destinado a espaços de grande ocupação e enquadrado nos requisitos da EN 13501-1:2018. Esta norma, seguida pelos países pertencentes à União Europeia como sistema de classificação face à reação ao fogo dos materiais/produtos, é particularmente relevante para revestimentos interiores de edifícios, tais como os painéis acústicos. A nível técnico, é exigido que o painel assegure simultaneamente elevado desempenho acústico entre os 300 e 600 Hz e conformidade legal relativamente ao Regulamento Técnico de Segurança Contra Incêndio em Edifícios. O processo de desenvolvimento é integralmente descrito, começando pela seleção de materiais, pelo dimensionamento acústico, com recurso a um script Matlab desenvolvido para automatizar o processo, e pelo dimensionamento funcional, seguindo-se a montagem dos protótipos e, por fim, a realização de ensaios laboratoriais face às suas propriedades acústicas e de reação ao fogo. Os resultados obtidos demonstraram que o painel desenvolvido apresenta coeficientes de absorção sonora superiores a 0.9 nas frequências de interesse. Apesar de o processo de certificação não se encontrar concluído à data de entrega do presente relatório, existem indícios sólidos de que o mesmo cumpre, com distinção, os requisitos para ser classificado com a Euroclasse A2-s1,d0.
- Aplicação de modelos de linguagem de grande escala a problemas de escalonamento das operaçõesPublication . MARQUES, JOÃO PEDRO FERNANDES; Santos, André Borges Guimarães Serra eOs problemas de Escalonamento das Operações são particularmente relevantes em ambientes industriais, e fundamentais para tornar a produção eficiente e cumprir as datas estipuladas com os clientes. Em ambientes de grande dimensão, encontrar soluções ótimas pode tornar-se um desafio que requer tempo e recursos computacionais significativos. No entanto, o rápido avanço da Inteligência Artificial tem sido uma enorme ajuda no ramo da gestão industrial. Um dos principais campos de IA a ser desenvolvido nos últimos anos é o de IA Generativa. Neste trabalho procura-se explorar as capacidades de três Modelos de Linguagem de Grande Escala distintos, DeepSeek R1, GPT o4-mini e GPT o3, através da resolução de um conjunto de 19 instâncias em ambiente Job Shop de diferente complexidade. Os modelos demonstraram variabilidade no desempenho, reforçando a importância do aperfeiçoamento dos prompts introduzidos através de engenharia de prompts. Para ajudar a estabilizar os resultados, foi desenvolvido um manual de prompting com foco na resolução deste tipo de problemas, independentemente do modelo a ser utilizado. Os dois primeiros modelos não conseguiram gerar soluções para mais de metade das instâncias, sendo observada uma dificuldade em respeitar as restrições impostas nos problemas mais complexos. O modelo DeepSeek R1, em especial, apenas conseguiu gerar solução para 6 das 19 instâncias e apresentou a pior eficiência entre os três modelos, demorando por vezes mais de 10 minutos a resolver problemas de menor complexidade. Já o GPT o3, disponível numa plataforma de subscrição, demonstrou um desempenho superior, gerando soluções ótimas ou próximas do ótimo para todas as instâncias, embora ainda tenha precisado de um tempo de processamento não negligenciável para gerar as respostas. Concluiu-se que, com o cuidado adequado e preparação prévia dos prompts, este modelo representa um recurso relevante na otimização dos problemas de Escalonamento das Operações. Adicionalmente, como o modelo GPT o4-mini apresentou um tempo de processamento das respostas muito inferior aos outros dois, pode constituir-se como uma alternativa eficiente para a otimização de problemas menos complexos.