ISEP - DM – Engenharia Electrotécnica e de Computadores
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1. Telecomunicações -
O Instituto Superior de Engenharia do Porto possui um longo historial de formação de profissionais conceituados nas áreas de Telecomunicações, constituindo-se como uma das Escolas de referência tanto na sua área geográfica de influência como a nível nacional. Os profissionais formados pelo ISEP são frequentemente procurados pelos principais operadores de telecomunicações e empresas de serviços de comunicação.
A área de especialização em “Telecomunicações” do Mestrado em Engenharia Electrotécnica e de Computadores permite dar continuidade a esta tradição, através de uma oferta actualizada de competências chave em áreas tecnológicas de topo. Os profissionais formados nesta área de especialização ficam habilitados a satisfazer as necessidades de pessoal qualificado por parte do tecido empresarial cujo crescimento é ainda expectável.
2. Automação e Sistemas -
Esta área de especialização corresponde a um perfil de formação com forte tradição no ISEP e com grande ligação às entidades empregadoras. Caracteriza-se por ser uma especialização balanceada entre as abordagens teóricas características da área de Sistemas e as abordagens tecnológicas oriundas das áreas da Automação e Robótica.
A rápida evolução dos sistemas computacionais e a sua integração nas mais diversas actividades são um dos principais motores da renovação industrial, originando uma generalização e aprofundamento dos conceitos técnicos e científicos oriundos da automação. A formação proposta é de espectro largo e tem por suporte um longo historial de ensino/aprendizagem na área dos sistemas e da automação.
3. Sistemas e Planeamento Industrial -
A área de especialização em “Sistemas e Planeamento Industrial” pretende responder às solicitações identificadas no domínio do Planeamento Industrial nos últimos anos. De facto, tem havido uma preocupação crescente na criação de formação pós-graduada que alia formação de cariz tecnológico, com conhecimentos em Gestão e Métodos Quantitativos de apoio à tomada de decisão. Aliada a essa preocupação, a procura crescente de informação actualizada, em tempo real, e consequente extracção de conhecimento, são necessidades transversais a todas as áreas de Engenharia, nomeadamente à Engenharia Electrotécnica.
4. Sistemas Autónomos -
Esta área de especialização reforça a interacção quer com os grupos de I&D quer com as empresas, não só pela sua organização curricular, que promove em várias etapas do processo de formação o contacto do aluno com estas entidades, mas sobretudo pela metodologia de ensino que molda a estrutura de competências obtidas em torno da capacidade de resolução de problemas. Complementarmente, esta área e os seus conteúdos curriculares surgem como uma das prioridades fundamentais no desenvolvimento da oferta de formação superior pós-graduada para um conjunto de empresas de diferentes áreas de especialização.
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- Adaptação de mesa XYZ para uma fresadora CNCPublication . BARBOSA, PAULO RICARDO SOARES; Silva, Manuel Fernando dos SantosEste trabalho apresenta o desenvolvimento de uma solução industrial para uma fresadora Computer Numerical Control (CNC), baseada em um antigo trabalho que foi abandonado, com o objetivo de permitir que a máquina efetue furações e recortes em materiais do tipo chapa ou semelhantes, de forma a reduzir o tempo de fabrico, assim como a melhoria da precisão de determinadas peças. O projeto aborda a integração de hardware e software, incluindo o uso de motores stepper, sensores de fim de curso, spindle e sinais luminosos, assim como o estudo de todas as ligações elétricas, protocolos de comunicação e respetiva segurança. Foi ainda estudado o uso do TwinCAT como elemento de lógica da CNC, bem como a exploração do software dos drivers dos motores de eixo. A solução desenvolvida procura alternativas de fresadoras CNC, aproveitando a tecnologia existente em stock na empresa beneficiária do trabalho, de forma a que o custo de implementação seja o mais baixo possível. Devido às dimensões da mesa, optou-se pela solução do TwinCAT, que oferece um pacote de funções dedicado ao uso de CNC, onde foram exploradas e melhoradas as soluções fornecidas. No entanto, a implementação apresenta alguns desafios, tais como a complexidade na exploração do pacote de funções e algumas falhas encontradas durante o desenvolvimento. Foi ainda explorado software Computer-Aided Design (CAD)/Computer-Aided manufacturing (CAM) para validar a execução de peças tridimensionais para um código G, de forma a comprovar o funcionamento destes códigos da máquina. Para efetuar a validação do sistema, foram realizados diversos testes para comprovar o funcionamento na máquina, permitindo testar os sensores e atuadores, bem como a comunicação entre os protocolos de comunicação e os requisitos de segurança elétrica e mecânica. Este projeto representa uma solução industrial viável, destinada ao uso interno na empresa, possuindo bases sólidas para melhorias futuras e incorporação de funcionalidades extras.
- Ambiente didático na nuvem para integração de dispositivos IoTPublication . Santos, Gabriele Soto; Leitão, João Miguel Queirós MagnoO progresso tecnológico está sempre em evolução, introduzindo uma diversidade de ferramentas e dispositivos que se integram cada vez mais à nossa rotina diária. A computação em nuvem e a Internet of Things (IoT) acompanham essa trajetória, abrindo novas oportunidades de conexão e armazenamento de dados. A computação em nuvem possui diversas aplicabilidades, sendo uma delas o auxilio da utilização destes dispositos. Empresas líderes nesse setor, como a Amazon Web Services (AWS) disponibilizam uma vasta gama de serviços em nuvem, incluindo recursos para IoT. Esta interconexão entre tecnologias e serviços na nuvem promove maior eficiência e flexibilidade nas aplicações, estimulando a inovação em diversos setores, desde corporativos até os contextos pessoal e educacional. Esta tese apresenta uma análise sobre a viabilidade da integração desses dispositivos com a plataforma da AWS, delineando de maneira concisa e minuciosa o procedimento para essa integração. Ela destaca a conexão com outros serviços disponíveis na plataforma, bem como diversos parâmetros de aplicabilidade desses serviços.
- Análise de diferentes estratégias de evacuação do Hotel Porto Royal Bridges usando simulaçãoPublication . FERREIRA, TOMÁS CARVALHO DE ABREU CORTEZ; Ferreira, Luís Carlos Ramos Nunes Pinto; Costa, Elga Cristina Vilela Viana Pereira daA eficiência e eficácia da evacuação de um local em caso de emergência é um fator importante a ter em conta relativamente à segurança dos ocupantes de um edifício. Na eventualidade de existir a necessidade de evacuar um local devido a algum tipo de ameaça, é necessário possuir um plano de evacuação capaz de assegurar que todos os ocupantes são removidos da zona de perigo de forma segura e rápida. O objetivo principal desta dissertação é a análise do plano de evacuação do Hotel Porto Royal Bridges, localizado no centro do Porto, através do apoio de simulação com recurso ao software, Pathfinder. Assim sendo, foi criado e validado um modelo computacional da estrutura do edifício em questão, de forma a possibilitar a simulação e análise do impacto de diversos fatores na eficiência e eficácia de uma evacuação, durante uma situação de emergência. Desta forma, foram analisadas 6 estratégias diferentes, variando o número de saídas disponíveis, meios de acesso aos pisos inferiores e respostas comportamentais dos ocupantes do hotel. A partir da análise dos resultados obtidos, avaliando a evacuação de 153 ocupantes a mover-se a 1,4 m/s, foi possível concluir que a opção com o tempo de evacuação inferior foi da estratégia 4, na alternativa em que todas as saídas estão disponíveis, a utilização de elevadores é permitida e o comportamento individual de cada ocupante é definido de acordo com a sua posição original e com o plano de evacuação desse piso, tendo sido obtido um valor final de 114,0 segundos. Concluiu-se, de um modo geral, que o fator que tem maior influência no resultado final de cada simulação, é a orientação dos ocupantes, e que após a sua configuração, a mitigação do impacto da criação de pontos de congestionamento é notória. O facto da estratégia 4 ser a opção com o melhor resultado justifica também a importância de estarem disponíveis todas as saídas do edifício, o que aumenta as opções de rotas para os ocupantes, aumentando a dispersão dos mesmos e diminui a criação de pontos de estrangulamento.
- Aplicação de algoritmos da inteligência artificial à otimização de painéis fotovoltaicos usando MPPTPublication . SOUSA, JOÃO PEDRO TEIXEIRA DE; Barbosa, Ramiro de SousaEsta dissertação aborda a aplicação de algoritmos de inteligência artificial na otimização de painéis fotovoltaicos através de algoritmos MPPT. Desenvolveram-se modelos de simulação no MATLAB/Simulink para sistemas fotovoltaicos, integrando várias abordagens de monitorização do ponto de máxima potência, com foco principal nas redes neuronais e Deep Reinforcement Learning, com o objetivo de maximizar a eficiência energética em diferentes condições de irradiância e temperatura. O sistema proposto incluiu o dimensionamento de um conversor DC/DC buck e a validação em diferentes cenários meteorológicos, com análises quantitativas baseadas em métricas de avaliação. Foram implementados e comparados diferentes algoritmos MPPT, incluindo métodos convencionais (Perturb and Observe, Incremental Conductance), lógica difusa (FLC), algoritmos genéticos (GA) e técnicas baseadas em inteligência artificial. Os resultados obtidos demonstraram que os métodos baseados em inteligência artificial, em particular as redes neuronais e o agente Deep Q-Network, apresentaram melhor desempenho em termos de eficiência média e tempo de convergência, especialmente em cenários com condições de sombra parcial (Partial Shading Conditions (PSC)). As conclusões reforçam a viabilidade da aplicação destas abordagens em sistemas fotovoltaicos, contribuindo para uma produção energética mais eficiente perante condições não uniformes.
- Aprendizagem por reforço robusta baseada em visão para navegação de UAVs em parques fotovoltaicosPublication . CAMPANHÃ, JOÃO FERREIRA; Malheiro, Maria Benedita Campos Neves; Pinto, Andry MaykolThis dissertation proposes and validates a robust Reinforcement Learning (RL) method for visual navigation of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) tasked to inspect floating photovoltaic panel arrays in the Alqueva reservoir, using simulation-based development and testing. Panel inspection requires low-altitude flights, and the dynamic nature of the floating environment renders waypoint-based planning ineffective, requiring the method to operate under varied conditions and resist visual disturbances. To address these challenges, the study compares two feature extraction architectures: a vision-based model and a multimodal data model that combines visual data with numerical inputs, including actions and velocities. The Soft Actor-Critic (SAC) policy was selected to process the latent state produced by the feature extractors. Following training with domain randomization, results showed that the multimodal model that combines visual and action inputs outperforms other variants in accuracy, control, and task completion. However, its robustness to visual perturbations remained somewhat limited. To address this shortcoming, the domain randomization was refined, the model retrained with appropriate regularization, and the hyperparameters tuned, significantly improving robustness at the cost of a slight reduction in overall performance. This work contributes with a modular simulation pipeline for training and validation, a comparative analysis between models exploring unimodal and multimodal data, and practical insights into the accuracy–robustness trade-off in Reinforcement Learning (RL). Domain randomization and data multimodality were fundamental to improving model performance and generalization.
- Automatização e otimização do processo de análise e apresentação de informaçãoPublication . RIBEIRO, HÉLDER ALEXANDRE CARDOSO; Malheiro, Maria Benedita Campos NevesNowadays, the world is advancing at a speed that transforms time into a fundamental asset. Every second that passes, millions of pieces of data are generated which, if not interpreted correctly, can lead to wrong decisions and unpleasant consequences. Thus, the automation and optimisation of information allows more information to be processed more quickly, enabling informed decisions to be made in less time. With the evolution of Business Intelligence tools, it is essential for a large organisation to invest in this type of solution in order to remain competitive in the market. In this project, EFACEC proposed a set of tools and improvements to address the automation and optimisation of information management and visualisation processes. Thus, the work carried out can be divided into two parts: the intervention in the Timesheets dashboard and the creation of the Unified Performance Metrics dashboard. The first consists of modifying a pre-existing solution and the second is a new solution that integrates Extract, Transform, Load processes with the presentation of important metrics in real time through Power BI. The implementation of both solutions involved modifying and developing new Python scripts, designing Structured Query Language commands, and creating dashboards in Power BI. The developed solution was successfully tested and adopted by the company, which considers the replacement of the previous manual, slow and inefficient processes with real-time updated metrics dashboards to be very advantageous.
- Avaliação do Processo de Operational Readiness: Uma Análise no Contexto da EuronextPublication . ARROJADO, DIOGO DA COSTA; Freitas, Carlos Jorge PereiraEsta Dissertação foi desenvolvida em contexto empresarial, nomeadamente no contexto da Euronext, a maior bolsa de valores da Europa, cuja atividade é fortemente orientada para a atividade de IT (Information Tecnhology). O crescimento da organização tem conduzido a um aumento significativo do número de projetos, que na sua maioria correspondem à entrega de soluções tecnológicas, como software, aplicações ou sistemas, com elevada complexidade técnica e operacional. Neste âmbito, destaca-se o departamento de Production Services, responsável por garantir que aquelas soluções estão prontas para serem utilizadas e que funcionam corretamente no dia a dia da empresa, tanto quando operadas por clientes como por funcionários da organização. No entanto, a diversidade de projetos, equipas e sistemas potencia riscos como falhas de comunicação, desalinhamento entre equipas, erros na execução e atrasos no desenvolvimento dos projetos. Com o objetivo de mitigar esses riscos, foi implementado o processo de Operational Readiness, que visa assegurar que todas as condições técnicas, procedimentais e organizacionais estão reunidas antes da entrega final de um projeto. Esta Dissertação tem como propósito documentar e avaliar esse processo na Euronext, analisando a sua relevância para a entrega de projetos no contexto da empresa. A investigação procurou compreender como o processo de Operational Readiness é percecionado pelas equipas que o aplicam diariamente, com especial enfoque no departamento de Production Services. Para tal, foi conduzida investigação baseada em inquérito, que procurou avaliar três dimensões principais: o impacto do processo, a sua eficiência e o contributo do mesmo para a comunicação entre equipas.
- Computer Vision for Image-Based Automated Analogue Gauge ReadingPublication . ABREU, DIOGO PAUPÉRIO ANTÓNIO DE; Viana, Paula Maria Marques Moura GomesAnalogue gauges display physical quantities through a needle over a marked scale and remain common in vehicles, medical devices, and industrial systems. In practice, readings are often recorded on site by a human operator. Replacing all gauges with networked sensors is possible but typically costly and disruptive. We developed a lightweight on-device system based on computer vision and machine learning. The pipeline operates in two stages. First, it detects the gauge within an image. Second, it estimates the value using ellipse and needle geometry combined with optical character recognition (OCR) and a robust angle-to-value mapping. The system runs fully offline on a mobile device, following a privacy-by-design approach: images remain on the device, no raw frames or identifiers are transmitted, and intermediate data are kept only for local inference. All quantitative results presented here refer to the desktop pipeline. The mobile application demonstrates on-device feasibility but is not benchmarked for accuracy or latency in this work. Two complementary datasets were used for evaluation. The Tailored Test Set contains controlled images with known pose, where the needle is rotated through fixed angles, and is used to stress-test the reading stage under standardised conditions. The Unfiltered Test Set contains real and heterogeneous images with unknown orientation and scale, and is used to evaluate the complete pipeline under unconstrained conditions. For detection, YOLOv5-Lite-S was trained on the largest dataset used in this research compared to prior work, combining about ten thousand synthetic images with more than seven hundred real ones. This mixed training improved performance on a real-world benchmark of 568 images from mAP0.50:0.95 = 30.2% to 36.8%, with mAP0.50 = 82.7%. In task-based evaluation, the model achieved a mean detection rate of Rdetection = 91.3% on the Unfiltered Test Set and 100% on the Tailored Test Set. On a shared subset from a prior benchmark, the detector reached 100% detection versus 98.6% previously reported. For reading, the end-to-end pipeline completed 91.8% of cases on the Tailored set and 82.7% on the Unfiltered set. Within the Unfiltered set, 46.3% of all images — corresponding to 56.0% of completed reads — were within ±5% of full scale. On matched gauges, the system outperformed prior results in most metrics, including black-dial cases that are typically difficult due to low contrast and sparse labels, although unconstrained reading accuracy did not exceed the best published results in every scenario. The system is deployable, privacy-preserving, and has a low computational footprint, which is valuable where processing, connectivity, or data governance constraints limit cloud-based solutions. We also explored large multimodal models to assess their potential for understanding scale limits and units. Without any fine-tuning, the model correctly identified minimum and maximum values and units in 81.8% of gauges, though it was not integrated into the pipeline, final readings still rely on classical computer vision. In summary, a fully automatic detector–reader can be built with modest computational resources. Mixing synthetic and real data improves detection on real images. Reading is reliable under standardised conditions and feasible under unconstrained ones, with accuracy mainly limited by OCR quality and label sparsity. Future work should focus on on-device benchmarking, increased robustness, and integration of more advanced OCR or multimodal models.
- Contratos Inteligentes para a Gestão Automatizada de Direitos MusicaisPublication . PINHEIRO, MARIANA QUINTAS; Malheiro, Maria Benedita Campos NevesA presente dissertação propõe o desenvolvimento de uma plataforma designada SoundSlice, que visa automatizar a gestão de direitos de autor em conteúdos musicais reutilizados e na criação de mixes, através da integração de tecnologias blockchain e contratos inteligentes. O sistema permite o registo de obras originais, reutilizações parciais, a combinação de múltiplas faixas em novas composições (mixes) e a atribuição automática de compensações aos titulares de direitos, assegurando transparência e rastreabilidade em todo o processo. A solução combina uma infraestrutura centralizada, suportada por uma base de dados MongoDB e armazenamento de ficheiros GridFS, com uma camada descentralizada baseada em Ethereum, responsável pela execução dos contratos inteligentes que formalizam a partilha de royalties. A nível prático, foi implementado um frontend web que permite o upload, análise, reutilização e criação de mixes musicais, bem como um backend Node.js que gere a lógica de negócio e a comunicação com a blockchain. O desenvolvimento da plataforma baseou-se nos conceitos teóricos e modelos de integração propostos pelos padrões Smart Contracts for Media (SC4M) e Interactive Music Application Format (IMAF), os quais orientaram a estruturação de metadados, a modelação de contratos e o desenho da arquitetura da plataforma. Por fim, foram conduzidos testes funcionais, de desempenho e de usabilidade que demonstraram o correto funcionamento da plataforma, a eficiência na execução de transações e a aceitação positiva por parte dos utilizadores, validando a viabilidade e o contributo da abordagem proposta.
- Control of a heat diffusion system using Fuzzy LogicPublication . MENDES, RUI PEDRO SILVA; Jesus, Isabel Maria de Sousa deHeat di usion systems are typically controlled by Proportional Integral Derivative (PID) controllers but other approaches, such as Fuzzy Logic Controller (FLC), can o er better results. This technique transforms qualitative and imprecise information (expressed linguistically), into quantitative data which allows a more precise and adaptive control. In this thesis, it is proposed a Fuzzy Logic based control strategy for a heat di usion system, comparing its performance with traditional PID control. The methodology includes system modeling, design the fuzzy inference system, and simulation using MATLAB with additional tests using Anti-Windup compensation and Smith Predictor to improve transient response and time-delay handling. The nal validation introduces simulated environmental noise representing real-world disturbances, (e.g. sudden temperature changes from opening the door) to evaluate controller robustness. Results demonstrate that Fuzzy Logic improves response accuracy, disturbance rejection, and adaptability to varying operating conditions, highlighting its potential for thermal systems with complex dynamics.