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- AI-based synthesis of bacterial colony evolution imagesPublication . SILVA, MIGUEL ÂNGELO FERRAZ DA; Martinho, Diogo Emanuel Pereira; Marreiros, Maria Goreti CarvalhoThe growing demand for safety and efficiency in healthcare highlights the importance of optimising sterilisation procedures, where delays or errors can compromise patient outcomes. In this context, microbiological analysis of agar plates is a fundamental step, as it allows the identification of microbial growth that may compromise sterilisation quality. However, traditional inspection methods are time-consuming and rely heavily on manual observation, which limits their scalability in clinical environments. Meanwhile, Artificial Intelligence has demonstrated strong potential in image analysis and forecasting, offering opportunities to enhance microbiological analysis and support decision-making in healthcare workflows. This dissertation addresses the problem of detecting and predicting the growth of bacterial colonies on agar plates. Anticipating how colonies evolve is essential to evaluate contamination levels, yet this task remains challenging due to the natural variability of growth patterns, the occurrence of overlapping colonies, and the diversity of experimental conditions that affect microbial behaviour. To tackle this problem, an integrated application was developed and structured into three main modules. The first is a detection module that applies the YOLO object detection architecture to identify bacterial colonies from agar plate images. The second is a synthetic forecasting module based on convolutional autoencoders capable of predicting future colony states from early observations. The third is a contamination analysis module that translates predictions into interpretable indicators such as colony count, average size, growth rate, and coverage. Together, these modules form a complete pipeline designed to combine visual fidelity with biological relevance. The results show that the system can detect colonies with high accuracy, achieving a Precision of 99.1%, a Recall of 91.7%, and an F1 score of 95.3%. In addition, the forecasting module generated realistic predictions of colony growth, and the contamination analysis provided meaningful metrics across different experimental conditions. The exploration of different temporal intervals revealed complementary trade-offs between predictive detail and biological plausibility, reinforcing the flexibility of the proposed methodology. The main conclusion of this dissertation is that Artificial Intelligence can be effectively applied to predict microbial growth in laboratory settings. By integrating detection, forecasting, and contamination analysis within a single framework, this work establishes a technological foundation that supports the transition to more intelligent sterilisation workflows and contributes to the broader vision of safe, efficient, and smart healthcare environments.
- Inspeção autónoma de turbinas eólicas offshore com UAVs residentesPublication . COSTA, SAMUEL FERNANDO BARROS DA; Dias, André Miguel PinheiroA crescente adoção de turbinas eólicas offshore exige soluções para a sua inspeção, capazes de reduzir custos e riscos associados a métodos convencionais. Esta dissertação apresenta um pipeline de inspeção autónoma com UAVs residentes, estruturado em várias etapas que vão desde a aproximação à turbina até ao retorno seguro, incluindo deteção de obstáculos, seguimento das pás e coordenação multi-UAV. O sistema integra sensores LiDAR e câmara RGB com algoritmos de visão computacional e segmentação, permitindo planear trajetórias seguras e garantir cobertura completa das pás. A abordagem foi validada em ambiente simulado, recorrendo às ferramentas Gazebo, ROS e PX4, onde foram avaliadas métricas de desempenho como tempo de missão, distância percorrida e robustez em diferentes cenários operacionais. Os resultados demonstraram que a solução proposta possibilita inspeções completas e seguras, mesmo perante restrições impostas pela geometria da turbina, e que a utilização de múltiplos UAVs contribui para ganhos significativos de eficiência na execução da missão.
- Artbook animado com realidade aumentadaPublication . Abraão, Henrique Miranda; Marques, HorácioEste projeto teve como objetivo explorar como a integração de realidade aumentada pode melhorar a experiência proporcionada por artbooks, fortalecendo a relação entre o leitor e o processo de criação das obras representadas. Para tal, foi desenvolvido um artbook que integrasse elementos digitais de forma complementar, estabelecendo uma ligação conceptual entre meio artístico, a animação, e os elementos multimédia sobrepostos digitalmente, animados. O processo adotado não visou substituir o objeto físico nem fragmentar o seu conteúdo em camadas distintas, mas ampliar as possibilidades de apresentação do processo criativo através de uma articulação clara e complementar com o meio digital. Foi elaborado um inquérito para comparar a experiência de leitura do artbook no seu formato convencional e aumentado, avaliando o potencial da realidade aumentada aplicada estes objetos editoriais. Os resultados evidenciam vantagens e desvantagens, a integração de realidade aumentada proporcionou uma experiência mais envolvente e inovadora, mas implicou algumas limitações de usabilidade.
- Real-Time Digital Twin Visualization and Simulation for the KARVEL Satellite PlatformPublication . LOPES, DANIEL FILIPE PIMENTEL DA ROSA; Carvalho, Tiago Diogo Ribeiro deWith advances in computational power and software, real-time data processing for digital twin rendering has become viable in aviation and the aerospace sector. This capability enables scientists and engineers to simulate real objects and their environments within a virtual space, allowing for accurate trajectory simulations, obstacle detection, and action planning before real-world implementation—thus reducing risks and optimising resources. In this study, data from the satellite’s onboard instruments are transmitted to mission control using network protocols optimised for real-time space communication. Mission control processes and visualises the telemetry, validates system behaviour, and issues telecommands to adjust spacecraft operations. A high-fidelity simulation, powered by a modern game engine, renders the satellite’s state and orbital behaviour in real time, based on telemetry data and telecommands. This work presents a proof-of-concept prototype for a digital twin application, aiming to explore and validate key functionalities that may be valuable in future satellite monitoring systems. The objective is to test the feasibility and usefulness of features such as real-time telemetry visualisation, telecommand execution, orbital simulation, and historical data playback in a virtual environment. The proposed architecture is designed to support seamless integration with telemetry-based systems and is aligned with aerospace standards wherever applicable. By simulating satellite behaviour and interactions with mission control, the prototype serves as a foundation for improving spacecraft monitoring, anomaly detection, and mission planning workflows.
- Assistente para Consulta de Modelos de ProdutoPublication . TEIXEIRA, JOÃO LOURENÇO FELGUEIRAS; Faria, Luiz Felipe Rocha de; Sousa, Paulo Alexandre Gandra deÉ inegável que a transformação digital no setor segurador introduz desafios significativos em diversos processos internos, em particular na gestão da informação de produtos. Estes desafios decorrem não apenas da elevada complexidade e variabilidade dos modelos de produto de seguros, frequentemente sujeitos a alterações, mas também das exigências técnicas das ferramentas atualmente utilizadas para suportar estes processos, que requerem um conhecimento aprofundado do domínio. Com os recentes avanços tecnológicos e a crescente adoção da Inteligência Artificial (IA) Generativa na automatização e otimização de processos em diversos setores, torna-se imperativo que as empresas do setor segurador se adaptem ao novo contexto tecnológico. A utilização das potencialidades desta tecnologia possibilita acelerar e simplificar processos internos que, de outra forma, seriam morosos e, eventualmente, uma desvantagem competitiva no setor. A fim de dar resposta a estes desafios, a presente dissertação explora o desenvolvimento do Product Machine Explorer, um sistema que integra as potencialidades da Inteligência Artificial Generativa, em particular dos Large Language Models (LLMs) e dos agentes de IA. Este sistema é integrado com a plataforma de modelação Product Machine (PM), desenvolvida pela msg Life Iberia, a fim de apoiar a consulta de modelos de produto de seguros. Na perspetiva do utilizador, o sistema materializa-se num chatbot que, apoiado em estruturas de dados adequadas e técnicas avançadas de consulta, interpreta pedidos em linguagem natural e devolve respostas fundamentadas na informação estruturada, permitindo uma exploração mais eficiente e intuitiva dos modelos existentes. O desenvolvimento e a melhoria contínua do sistema basearam-se na metodologia Evaluation- Driven Development (EDD), complementada por atividades de engenharia do conhecimento para a adaptação da estrutura de dados, bem como por boas práticas de engenharia de software, de prompt e de contexto associadas ao uso de LLMs e à implementação de sistemas baseados em agentes. O processo de avaliação foi estruturado a partir da definição de métricas específicas, cujo cumprimento pôde ser verificado por meio dos resultados obtidos. Os resultados alcançados, aliados ao feedback recolhido junto de profissionais que testaram a ferramenta na fase final do seu desenvolvimento, evidenciam a eficácia do sistema em aumentar a produtividade e a eficiência operacional, reduzir a dependência de conhecimento especializado e simplificar processos tradicionalmente complexos. Assim, o trabalho constitui uma contribuição relevante para a transformação tecnológica da gestão de informação no setor segurador.
- Sistema de visão para controlo de processoPublication . MARTINHO, JOEL FERREIRA; Dias, André Miguel PinheiroO presente documento descreve o trabalho efetuado no âmbito de controlo de processo de fabrico de matéria prima para a indústria imobiliária, no Departamento Técnico da IKEA Industry Portugal, integrando em simultâneo a unidade curricular de Tese/Dissertação (TEDI), em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores (MEEC), na área de especialização em Sistemas Autónomos (SA), no Departamento de Engenharia Eletrotécnica (DEE) do Instituto Superior de Engenharia do Porto (ISEP). O controlo de processo de fabrico na indústria é uma mais valia para se obter produtos finais de acordo com os parâmetros de fabrico. E em conformidade, surgiu o projeto de controlo de processo durante uma das fases de fabrico de inúmeros produtos semelhantes numa das linhas de produção do IKEA Industry no qual o objetivo consiste em verificar com recurso a um sistema de visão se a aplicação de forma automatizada de 3 ou 5 ripas de madeira contraplacada numa placa de High Density Fiberboard (HDF) cumpre os parâmetros de distância definidos para cada referência de fabrico. Deste modo, a solução consiste numa estrutura de alumínio equipada com duas câmaras de visão computacional da SICK Sensor Intelligence, uma câmara Ruler 3000 posicionada no topo, uma câmara TriSpector 1000 posicionada na lateral, um componente de integração sensorial programável SIM 1012 e um encoder em contacto com o transportador da linha. A nível de desenvolvimento de algoritmo, este foi desenvolvido no IDE SICK AppStudio utilizando a sua programação nativa LUA que comunica através de comunicação TCP/IP com o autómato PLC OMRON onde é efetuado todo o controlo da linha de produção. Os resultados obtidos foram validados durante o funcionamento da linha de produção com a presença do supervisor de linha e do departamento de controlo de processo, para diferentes tipos de referências de fabrico, onde se verificou que o sistema de visão cumpre os requisitos , apresentando uma precisão na ordem dos 0.3 a 0.5 mm sem que este influencie o comportamento da linha a nível de produtividade. Após o término do desenvolvimento do sistema, foi feita uma validação de desempenho periódica com o supervisor de linha, com a qual se concluiu que o sistema tem o comportamento desejado.
- Improvement and Modernization of Corporate Virtualization Infrastructure: An Approach to Mitigate Risks and Enhance EfficiencyPublication . DIAS, JOÃO TIAGO TEIXEIRA DA ROCHA; Maio, Paulo Alexandre Fangueiro OliveiraThis dissertation investigates the modernization of a corporate virtualization estate whose Nuxis-based platform has reached end-of-life. A risk-driven evaluation framework is defined to compare technical, operational, and economic options, supported by a state-of-the-art synthesis of hypervisors and management stacks. Requirements and acceptance criteria are made explicit to guide decision-making across availability, disaster recovery, security/governance, observability, automation, and cost (TCO/ROI). A controlled proof-of-concept (PoC) validates key platform behaviors on a single representative virtual machine, exercising live migration, backup/restore, remote backup replication, centralized log forwarding, and API/RBAC enforcement. The results indicate feasibility under laboratory constraints and outline a migration path consistent with a hybrid strategy. The work does not include formal performance or scalability benchmarks; external validity is therefore limited and discussed as a threat. Future work proposes a staged pilot (8–12 heterogeneous VMs) with capacity exercises and production-grade economic assessment to generalize the findings.
- Desenho de uma plataforma de auto-ajuda gamificada para promover o envolvimento em saúde mental por parte de adolescentes e jovens adultosPublication . OLIVEIRA, JOÃO PAULO DE CASTRO; Carvalho, Carlos Miguel Miranda Vaz deYouth mental health issues and disorders have been linked to the increased use of digital media platforms, particularly smartphone apps and video games. While traditional mental health support is essential, it is seldom utilized by young people, who often do not seek professional help. Therefore, it is important to provide tools that meet them where they are. Digital health interventions (DHIs) present a promising solution, but engagement rates with these interventions tend to be low. Incorporating gamification into DHIs has the potential to enhance retention and engagement. However, it is crucial to carefully consider the ethical implications of how game elements are integrated into a mental health context. Consequently, many ethical aspects and design processes must be carefully taken into account during the design process of a mental healthrelated self-help DHI. The current dissertation explores the design and implementation process of one such platform while trying to provide relevant advancements to identified gamification research gaps. The results obtained from this project suggest that theory-driven gamification can boost shortterm engagement and knowledge uptake in self-help mental health tools, but sustaining behavioral change likely requires stronger habit supports, richer social features, and validation through larger, long-term studies.
- Assistente pessoal para apoio à saúde mental com análise de sentimentoPublication . OLIVEIRA, RODRIGO DIAS CORREIA DE; Martins, António Constantino LopesPerturbações de saúde mental como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida continuam a representar desafios significativos para a saúde pública. Esta dissertação investiga de que forma o processamento de linguagem natural (PLN) pode apoiar a deteção precoce de sinais e a prestação de apoio empático, dentro de um escopo não-diagnóstico e com preservação da privacidade. Desenvolve-se um assistente conversacional chat-first que classifica indícios relacionados com saúde mental no texto do utilizador e enriquece as respostas com uma base de conhecimento curada através de Retrieval-Augmented Generation (RAG), usando pesquisa semântica densa (incorporações MiniLM com FAISS). Um corpus précategorizado é utilizado para treinar e comparar várias arquiteturas de aprendizagem profunda (LSTM, Bi-LSTM, Bi-GRU, CNN e um híbrido CNN-LSTM). Os melhores modelos LSTM e Bi-LSTM atingem macro-F1 ≈ 0,70 em categorias como ansiedade, depressão, perturbação bipolar e ideação suicida. A implementação privilegia reprodutibilidade e segurança: pré-processamento determinístico, divisões estratificadas, mitigação de desequilíbrio de classes, artefactos versionados (pesos .keras, tokenizer, label encoder) e registo experimental leve. Em inferência, um esquema de limiares calibrados regula linguagem de cautela; as guardrails impõem uma postura não diagnóstica, minimizam a retenção de dados e acionam sinalização de crise quando os indicadores de risco excedem limites pré-definidos. A interface apresenta respostas transparentes com atribuição de fontes e permite exportar ou eliminar conversas. Os resultados sugerem que assistentes baseados em PLN podem ajudar a evidenciar sinais precoces de saúde mental mantendo uma interação empática. Em paralelo, o trabalho sublinha a necessidade de um desenho ético, com privacidade, transparência e afirmações de escopo limitado para uma adoção responsável. A dissertação encerra com prioridades para alargar o uso de datasets clinicamente validados, explorar extensões multimodais e conduzir estudos controlados com utilizadores para avaliar o impacto no mundo real.
- Sistema Multiplataforma de UI AdaptativaPublication . MACHADO, TIAGO SILVA; Pinto, Hélder Rodrigo SoaresThis dissertation focuses on the development of a multiplatform adaptive user interface system within the context of Frontline Pick, a module of TeamViewer’s Frontline platform. Widely used in logistics and industrial operations, Frontline Pick supports technologies such as Augmented Reality (AR) and portable devices, including Head Mounted Displays (HMDs) and smartphones, with the goal of increasing efficiency and accuracy in workflow execution. The challenges identified include the complexity of interface configuration, limited adaptability across different devices, and restricted reusability of layouts and components, all of which hinder scalability and increase development costs. To address these issues, this research adopts Kotlin Multiplatform (KMP) together with Compose Multiplatform, enabling the sharing of business logic and UI components across platforms while allowing device-specific customization. The proposed architecture emphasizes modularity, separation of structure and content, and the use of reusable layouts adaptable to various screen sizes and densities. The achieved results demonstrate a reduction in workflow creation time, improved device compatibility, and elimination of UI redundancies. Furthermore, this dissertation establishes a set of best practices for multiplatform development, contributing to the creation of scalable, efficient, and maintainable solutions.