ISEP - DM – Engenharia Informática

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http://hdl.handle.net/10400.22/364

O curso de mestrado encontra-se dividido em três áreas de especialização em Engenharia Informática: Tecnologias do Conhecimento e Decisão; Arquitecturas, Sistemas e Redes e Sistemas Gráficos e Multimédia. 1. ÁREA TECNOLOGIAS DO CONHECIMENTO E DECISÃO - Esta área desenvolve competências que permitem o salto qualitativo da Sociedade da Informação para a Sociedade do Conhecimento e posteriormente para a Sociedade da Decisão. Os diplomados desta área para além de saberem lidar com os dados em sistemas de armazém de dados e fazer o respectivo processamento analítico, são também capazes de planear, desenhar e implementar o desenvolvimento de Sistemas de Apoio à Decisão, Sistemas Baseados em Conhecimento e, em particular, os Sistemas Periciais. Nesta área são também fornecidos aos alunos conhecimentos para o desenvolvimento de sistemas através do paradigma de programação Agentes Inteligentes e Sistemas Multi-agente. É dado ênfase à usabilidade de sistemas e ambientes através de tecnologias de conhecimento e aprendizagem automática; são estudadas, meta-heurísticas, optimização combinatória, métodos gerais de pesquisa, computação evolucionária e abordagens híbridas para optimização de problemas. São estudados os principais algoritmos de Data Mining para extracção do conhecimento implícito em grandes repositórios de dados; é também proporcionado um conjunto de conhecimentos teóricos e práticos no âmbito da simulação discreta e contínua e finalmente são dotados aos alunos conhecimentos e competências teóricas e práticas fundamentais sobre engenharia de ontologias e a sua aplicação a sistemas de informação e de conhecimento distribuídos, heterogéneos e abertos, nomeadamente no contexto da World Wide Web e da Web Semântica. 2. ÁREA ARQUITECTURA, SISTEMAS E REDES - A área de Arquitecturas, Sistemas e Redes visa dotar os alunos de conhecimentos transversais relativamente à integração de sistemas computacionais, com particular atenção em arquitecturas avançadas, interligando sistemas heterogéneas e distribuídos. Abordam-se por isso os conceitos necessários ao desenvolvimento de sistemas distribuídos e heterogéneos (incluindo sistemas embebidos e móveis), tanto ao nível da concepção de software como ao nível das plataformas computacionais (sistemas operativos, máquinas virtuais, linguagens). De igual forma, são abordados os conceitos, requisitos e métodos inerentes à interligação de aplicações e sistemas heterogéneos, e os conhecimentos em segurança e gestão de sistemas que permitam colocar em funcionamento aplicações complexas, heterogéneas e distribuídas com elevados graus de fiabilidade. Em paralelo são leccionadas competências transversais e estruturantes, como, por exemplo, processos de gestão da inovação, empreendedorismo e desenvolvimento de negócio. 3. ÁREA SISTEMAS GRÁFICOS E MULTIMÉDIA - Aborda os processos de concepção, desenvolvimento e aplicação avançada de sistemas gráficos interactivos e multimédia. As competências transmitidas incluem a aplicação de metodologias e processos de concepção, autoria e desenvolvimento destes sistemas em ambientes de Engenharia e a utilização de ambientes e de ferramentas padronizadas que lhe estão associadas. Transversalmente a estas áreas de desenvolvimento são apresentados os conceitos gerais como a usabilidade e acessibilidade, bem como metodologias de construção de interfaces com o utilizador, numa perspectiva de sensibilização dos alunos para o papel fundamental que os processos de interacção entre o utilizador e a máquina desempenham no sucesso das aplicações informáticas. São também considerados aspectos ligados ao planeamento, gestão e implementação em equipa destes sistemas e respectivo plano de negócio. É dado especial relevo à aplicação destas capacidades ao contexto específico de concepção e especificação, implementação e avaliação de conteúdos digitais de carácter educativo como software educativo, bem como produção de conteúdos de imagem, áudio e vídeo.

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Ecossistema Web3 habilitado com UEFI para DaaS
Publication . MENDONÇA, RUI PEDRO FERREIRA; Maio, Paulo Alexandre Fangueiro Oliveira
The growing digitalization of sectors such as education, healthcare, and public administration has driven Device-as-a-Service (DaaS) models. In the Portuguese educational context, the "Escola Digital" program is a clear example of this transformation, scaling the distribution and remote management of devices. With the massification of computer systems, risks of theft, misuse, and unauthorized configurations arise, exacerbated by profiles with low digital literacy (e.g., primary school students). Therefore, an agile and secure mechanism is needed to prevent or mitigate these issues before the operating system boots. Despite several proposals in the literature for device management and protection, existing solutions typically operate after boot, leaving a window open for attackers to exploit. This dissertation addresses this gap by introducing a UEFI module capable of querying and validating (cryptographically) the device’s state on a blockchain infrastructure before boot, reducing the attack surface and simplifying operational response. This dissertation investigates the feasibility of integrating a component into the UEFI firmware capable of communicating with a blockchain infrastructure to enhance device security and control during pre-boot. Specifically: (i) design a module that interacts with the blockchain before the operating system boots; and (ii) explore cryptographic mechanisms to verify the authenticity and integrity of received information.A UEFI module (EDK II) that queries the blockchain to obtain device status and enforce pre-boot lock/unlock policies is proposed and prototyped. The solution utilizes lightweight cryptographic mechanisms (authentication and anti-replay) and a key management and temporal lease scheme. The evaluation considers the impact on boot time, network latency, and on-chain cost. The results demonstrate technical feasibility, with modest boot overhead and reliable enforcement of control policies before the operating system boots.
2025-10-24Master thesis Embargoed access Show more
Uso de Retrieval-Augmented Generation para Auxílio em Atividades de Suporte Técnico
Publication . RIBEIRO, RUI PEDRO TELES; Carvalho, Piedade Barros Lopez
Esta dissertação investiga o uso de Retrieval-Augmented Generation (RAG) para apoiar atividades de suporte técnico em contexto empresarial, onde a rotatividade de elementos, o volume de incidentes e a dispersão do conhecimento di cultam o acesso rápido à informação. Seguindo a metodologia Design Science Research (DSR), foi concebido e implementado um protótipo composto por uma SPA em React e uma API em Spring Boot/Spring AI, suportada por uma base de dados vetorial Qdrant e uma base de dados relacional Microsoft SQL Server. A solução integra-se com o Con uence através de webhooks, para sincronização em tempo real (indexação, reindexação e exclusão), e inclui um processo periódico de extração de dados históricos do Control-M, desenvolvido em Java, publicando relatórios estruturados no Con uence para posterior recuperação. A avaliação adotou o modelo Goal Question Metric (GQM) e métricas LLM-based para medir correção, relevância e consistência das respostas em cenários de documentação geral e de dados do Control-M. Os resultados evidenciam: (i) melhor relação desempenho-custo em modelos de chat de menor dimensão (gpt-4.1-mini e gpt-4o-mini); (ii) superioridade do modelos de embedding de grande dimensão (text-embedding-3-large); (iii) impacto negativo de similarity thresholds acima de 40% e ganhos com top-k mais elevados; (iv) melhoria na recuperação de dados do Control-M com reescrita de queries, embora aquém da meta de precisão de 90% de nida. Complementarmente, o código apresentou boa qualidade técnica e o feedback dos utilizadores foi maioritariamente favorável. Conclui-se que o protótipo é e caz para documentação geral e tecnicamente viável, sugerindo como trabalhos futuros a exploração da recuperação híbrida, de estruturas alternativas de armazenamento do conhecimento e a realização de testes operacionais.
2025-10-31Master thesis Open access Show more
Aplicação de Machine Learning na identificação de clusters com cancro do reto em função de alterações metabólicas
Publication . GOMES, SIMÃO PEDRO PEREIRA; Tavares, José Antonio Reis; Pereira, Isabel Cecília Correia da Silva Praça Gomes
O cancro colorretal, o terceiro mais comum no mundo e a segunda principal causa de morte por cancro (Fernandes, Gollub e Brown 2022), apresenta uma resposta terapêutica bastante variável ao tratamento neoadjuvante (Roeder et al. 2020). Neste contexto, os perfis metabólicos têm sido alvo de estudo, revelando-se promissores como potenciais preditores da resposta terapêutica (F. Xu et al. 2023). O presente trabalho analisou técnicas de aprendizagem não supervisionada para identificar padrões em perfis metabólicos de aminoácidos e acilcarnitinas, com o objetivo de melhorar a estratificação de doentes com cancro colorretal. Foram analisadas 4052 amostras de aminoácidos e 865 de acilcarnitinas da Unidade Local de Saúde de Santo António, organizadas em três conjuntos: população geral, doentes com cancro colorretal (CRC) e doentes CRC em estádio M0. Os resultados demonstraram a capacidade de identificar clusters bem delimitados para os três conjuntos de dados. Observou-se uma associação moderada entre clusters e diagnósticos nos perfis de aminoácidos e uma associação forte nos perfis de acilcarnitinas. Adicionalmente, foram identificados metabólitos mais discriminantes em cada cluster. Contudo, a análise longitudinal realizada em doentes com múltiplas amostras não revelou associações significativas entre clusters e progressão clínica, sugerindo a necessidade de estudos futuros com amostras mais robustas. Em suma, este trabalho reforça o potencial dos perfis metabólicos como ferramentas complementares de apoio ao diagnóstico e à estratificação de doentes com cancro colorretal.
2025-10-27Master thesis Open access Show more
Sistema Multiplataforma de UI Adaptativa
Publication . MACHADO, TIAGO SILVA; Pinto, Hélder Rodrigo Soares
This 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.
2025-10-23Master thesis Open access Show more
Assistente pessoal para apoio à saúde mental com análise de sentimento
Publication . OLIVEIRA, RODRIGO DIAS CORREIA DE; Martins, António Constantino Lopes
Perturbações 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.
2025-10-23Master thesis Embargoed access Show more
Immersive Technologies for Augmented Visual Control in Smart Manufacturing
Publication . ALMEIDA, MARIANA RODRIGUES; Viana, Paula Maria Marques Moura Gomes; Carvalho, Pedro Miguel Machado Soares
O avanço tecnológico tem vindo a transformar os processos industriais, abrindo caminho para a automatização de tarefas críticas, como a inspeção visual no controlo de qualidade. Este trabalho insere-se neste contexto, ao explorar o potencial da Realidade Aumentada (RA) como ferramenta de apoio à deteção de defeitos em embalagens plásticas, contribuindo para práticas de sustentabilidade industrial. Desenvolvido em colaboração com a empresa Neutroplast, no âmbito do projeto Sustainable Plastics, o protótipo proposto integra alertas multimodais e modos de validação ajustáveis, com vista à automatização do processo de inspeção. A aplicação foi concebida para ser utilizada com óculos de RA, promovendo uma interação intuitiva e adaptada ao contexto industrial. A avaliação envolveu vinte e um participantes e combinou métodos quantitativos e qualitativos. Os resultados revelam uma aceitação positiva, com destaque para a clareza dos alertas e a simplicidade da interação. Foram igualmente apontadas limitações ao nível do conforto visual e da consistência da experiência entre diferentes formas de interação. No conjunto, os dados confirmam o potencial da abordagem proposta e evidenciam oportunidades de melhoria para futuras versões do protótipo.
2025-10-29Master thesis Open access Show more
Gestão de Dados para a Produção Documental de Seguros
Publication . FERNANDES, PEDRO NUNO FERRAZ; Silva, Bruno Miguel Fernandes da
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de uma nova solução para o módulo de recolha e envio de dados de uma organização do setor segurador, concebida para superar as limitações da arquitetura anterior, caracterizada por elevado acoplamento entre componentes, custos elevados de manutenção, tempos de processamento excessivos e di culdades de compatibilidade com múltiplos formatos de documentos. A solução proposta assenta numa arquitetura modular e exível, suportada por template engines e serviços internos otimizados, permitindo a geração de documentos em diferentes formatos e a adaptação a novos requisitos de negócio. O desenvolvimento foi suportado por uma revisão do estado da arte segundo a metodologia PRISMA, garantindo alinhamento com as melhores práticas e tecnologias relevantes, e pela adoção de um processo inspirado na metodologia Scrum, adaptado a um projeto individual. A validação da solução envolveu testes funcionais e de desempenho realizados em ambiente controlado, comparando a nova implementação com a solução anterior. Os resultados demonstraram a manutenção da integridade e consistência dos dados gerados, bem como uma redução signi cativa nos tempos médios de processamento, eliminando a necessidade de chamadas remotas e melhorando a agilidade de construção de novos templates. Questões éticas e regulamentares, nomeadamente a proteção de dados e a conformidade legal, foram consideradas ao longo de todo o projeto. As conclusões obtidas con rmam o cumprimento integral dos objetivos de nidos, estabelecendo uma base sólida para evolução futura, que inclui a nalização de todos os templates, a otimização adicional das consultas à base de dados e a integração do frontend nas plataformas internas da organização. A solução desenvolvida contribui para reforçar a competitividade da organização no setor segurador, proporcionando um sistema mais rápido, exível e preparado para os desa os tecnológicos do futuro.
2025-10-29Master thesis Open access Show more
Generating presentation documents from procedural resources
Publication . PACHECO, PEDRO RAFAEL FERREIRA; Azevedo, Isabel de Fátima Silva
The creation of presentation slides from procedural documents is a repetitive and time consuming task that typically requires substantial manual e ort. This dissertation presents the design and development of a system that automates this process by converting procedural documents into structured and visually coherent presentation slides. The proposed solution integrates Natural Language Processing (NLP) techniques, text and image extraction and the use of local Large Language Model (LLM)s to perform summarization and content structuring. The system follows a modular pipeline composed of three main stages, extraction of textual and visual elements from Portable Document Format (PDF) documents, processing and structuring of the extracted content using LLMs based summarization and organization strategies and automatic generation of presentation slides in PowerPoint Open XML Presentation (PPTX) format, enriched with customizable themes. The implementation leverages open-source tools such as PyPDF2, pdfminer.six and python-pptx, while ensuring exible integration with di erent LLMs through the Ollama framework. Evaluation was carried out through unit, integration, functional and non-functional testing. The results con rmed that the system ful lls its functional requirements, reliably importing documents, generating coherent slides, supporting customization and export features. Nonfunctional testing highlighted strengths in usability and maintainability, while also exposing limitations in performance when using larger models, reliability under heavy load and the need for improved security hardening. This work proves the concept of value and feasibility in semi-automatic transformation of procedural documents into presentations. The proposed system reduces the time and e ort required for preparing presentations, o ering an accessible, modular and extensible solution that can be further optimized and scaled in future research. The source code is publicly available as open source for testing, improvement and continued development (Pacheco, 2025).
2025-10-31Master thesis Open access Show more
Automatização da Entrega do Produto ao Cliente
Publication . PISCO, PETRA LOPES; Sousa, Paulo Alexandre Gandra de
A presente dissertação investiga o processo de deployment manual do PlexHub, um sistema modular e orientado a microsserviços desenvolvido pela PlexIT para o setor vinícola. O modelo atual, inteiramente manual, envolve tarefas repetitivas e configurações personalizadas, como modificações de configurações por cliente, migrações de bases de dados e instalação direta em máquinas virtuais, o que resulta em ineficiência, morosidade e alta vulnerabilidade a erros. Com isso, propõe-se uma solução baseada em práticas de DevOps, com foco na automação através de pipelines de CI/CD, utilizando ferramentas amplamente adotadas, como GitHub Actions, Docker e Docker Compose. O objetivo é aumentar a fiabilidade, reduzir o tempo de instalação e garantir maior consistência entre os ambientes. Para validar a abordagem proposta, foi desenvolvido um ambiente de testes que simula as condições reais das máquinas virtuais dos clientes. Os resultados demonstram uma melhoria significativa no tempo de deployment. Este estudo visa não apenas otimizar os processos internos da PlexIT, mas também oferecer uma contribuição valiosa para a investigação e aplicação de práticas DevOps em contextos empresariais com recursos limitados.
2025-10-27Master thesis Open access Show more
Development of a mass drug administration monitoring system for a Humanitarian NGO
Publication . RIBEIRO, RAFAEL ALMEIDA; Sousa, Paulo Manuel Baltarejo de
Mass drug administration is the process of distributing medication to people who are in areas with risk of neglected tropical diseases. The monitoring of this process is supported by the application of forms in the communities, which are then sent to the headquarters, where they are manually entered into governmental health information systems. This dissertation aims at finding a solution for automating the process, making it more efficient and less error-prone. Optical Character Recognition (OCR) is a technology that converts different types of documents into searchable data. By reviewing the literature, it is possible to conclude that the application of OCR is feasible for accurate text extraction. The literature also suggests that AWS Textract is the tool with higher accuracy when extracting handwritten text. A system composed of a Backend, an Android Application and a Backoffice web application was designed and implemented. This solution was evaluated with two experiments. Text extraction tests were performed using 8 example test forms filled with fake data. Different effectiveness metrics where calculated, resulting in mean values of 0.8%, 2.5% and 3.7% for the Character Error Rate (CER), Word Error Rate (WER) and Field Error Rate (FER), while a mean value of 96.2% was achieved for the Precision, Recall and F1 score. It was possible to conclude that forms filled in English and forms filled with print handwriting style had better accuracy than forms filled in Portuguese and forms filled with cursive handwriting style, respectively. The other experiment performed was user testing, in which two testers used official forms filled with fake data to test the application. The feedback was positive, with some improvements being suggested, such as the order of the fields in the form response details screen and the size of the numeric fields. A mean value of 7.9% incorrectly extracted fields was achieved during the user testing.
2025-10-30Master thesis Open access Show more

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