ISEP - DM – Engenharia Informática

URI permanente para esta coleção:

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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Sistema inteligente para análise de atenção visual baseado em eye tracking e inteligência artificial focado em UI/UX
Publication . GONÇALVES, DIOGO FERREIRA; Teixeira, Ana Rita Assunção; Marreiros, Maria Goreti Carvalho
The rapid growth of e-commerce has intensified the need for personalised and engaging user experiences. Understanding users’ visual attention and emotional responses while interacting with digital interfaces is essential for designing adaptive, effective, and user-centered websites. However, current approaches often address visual attention, emotional analysis, or interface adaptation separately, lacking a unified intelligent system that integrates these components. A systematic literature review following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) methodology was conducted to identify existing research on attention metrics, interface design, emotion recognition, and Artificial Intelligence (AI)-driven adaptation. The review revealed a gap that this thesis explores, as few studies link gaze patterns to explicit user preference in a way that could enable adaptive interface personalisation. The proposed solution is built around two complementary eye-tracking experiments and a multimodal predictive pipeline. The first experiment investigated how spatial position and presentation style influence visual attention within structured product grids. The second, choice-based experiment required participants to select their preferred product from competing alternatives, producing a labelled dataset that combines behavioural, oculomotor, physiological, and contextual features. Five predictive models were trained and evaluated on the resulting dataset, Random Forest, Extreme Gradient Boost Classifier, Support Vector Machine, Multilayer Perceptron, and Extreme Gradient Boost Ranker. Among these, Random Forest achieved the highest overall performance, correctly identifying the selected product as the top-ranked item in approximately 78% of choice tasks, while the Extreme Gradient Boost Ranker also demonstrated strong ranking performance. These findings demonstrate that eye-tracking data, combined with machine learning, can accurately infer user preferences, providing a foundation for adaptive and personalised e-commerce interfaces.
2026-07-23Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Design e implementação de um conector seguro e escalável compatível com MCP para acesso de agentes de IA a dados de Business Intelligence
Publication . GRAÇA, DANIEL ALEXANDRE RIBEIRO; Duarte, Fernando Jorge Ferreira
The increasing adoption of Large Language Models (LLMs) and agent-based systems in enterprise environments has intensified the need for secure, scalable, and standardized mechanisms that allow Artificial Intelligence (AI) to interact with structured business data. In the retail domain, Business Intelligence (BI) systems play a central role in supporting operational and strategic decision-making, yet their integration with autonomous AI agents remains fragmented and largely ad hoc. This dissertation addresses this gap by designing, implementing, and evaluating a secure and scalable integration layer that enables AI agents within Watson (the AI decision-support platform developed by Omnium:retail) to access enterprise data through declarative tools and governed enterprise services. The solution is MCP-compatible in contract and architecture: enterprise capabilities are exposed with JSON Schema contracts and validated before execution, following the declarative tool-integration model promoted by the Model Context Protocol (MCP). Watson does not implement an MCP server or client; interoperability is achieved through an internal registry-based connector and OpenAI function calling rather than MCP transport. The work combines a systematic literature review (PICOCS and PRISMA) with architectural modeling and an empirical consistency study. Across 390 independent executions covering menu navigation, stock lookup, and product-information scenarios, 98.2% of responses were semantically correct and grounded in tool outputs. Mean end-to-end latency (∼9 s), however, remained well above the two-to-three-second interactive target envisaged at project ideation, reflecting the cost of multi-stage LLM orchestration in a planner–executor pipeline. The state-of-the-art analysis and evaluation demonstrate that an MCP-compatible integration layer can support reliable agent access to enterprise data in a multi-tenant setting when complemented with appropriate architectural patterns, access control, and action validation. This work contributes to the practical understanding of MCP-aligned integration in enterprise contexts and provides an empirically grounded foundation for future optimization within production retail environments.
2026-07-09Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Security Command HUB: Automação da gestão de vulnerabilidades e planeamento de testes de segurança integrados com a CMDB da Euronext
Publication . DUARTE, ANDRÉ FILIPE DA SILVA; Nogueira, Luís Miguel Pinho
Atualmente, organizações de grande dimensão gerem múltiplos ativos tecnológicos, como aplicações, instâncias e bases de dados, através de Configuration Management Databases (CMDBs) corporativas, como o Jira Service Management. A equipa de segurança da Euronext é responsável pela validação e proteção desses ativos, assegurando a execução periódica de testes conforme a criticidade definida para cada um. Contudo, os processos de planeamento de testes de segurança e de atualização de inventário eram ainda conduzidos manualmente, recorrendo a folhas Excel, o que originava erros, atrasos e perda de rastreabilidade. Em simultâneo, a informação sobre vulnerabilidades encontrava-se dispersa por várias fontes, exigindo agregação e qualidade de dados para suportar decisões de mitigação eficazes, conforme estabelecido no Digital Operational Resilience Act (DORA). O problema central consistia na automação e orquestração da recolha de inteligência de vulnerabilidades e o planeamento de avaliações de segurança de forma integrada com a CMDB, garantindo precisão, escala e redução de esforço manual. Neste contexto, foi concebido e implementado o Security Command Hub, um sistema composto por dois módulos complementares: o Security Automation Service (SAS), responsável pela integração e enriquecimento de vulnerabilidades provenientes de múltiplas fontes, e o Resilience Testing Framework (RTF), orientado à gestão e planeamento automatizado de ativos e avaliações de segurança. A solução adotou uma arquitetura moderna e escalável, baseada em microserviços, contentores e pipelines de CI/CD, com integração nativa com o Jira Service Management. A abordagem foi validada através de uma prova de conceito em ambiente controlado, em colaboração com a equipa de segurança da Euronext. A avaliação experimental demonstrou melhorias estruturais no fluxo operacional, na qualidade dos dados consolidados, na coerência do planeamento automático e na rastreabilidade entre ativos, vulnerabilidades e assessments, contribuindo para o cumprimento dos requisitos de conformidade definidos pelo DORA.
2026-07-20Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Inteligência artificial para otimização de rotas e recursos em apoio ao domicílio
Publication . TEIXEIRA, ANDRÉ FILIPE SERRA; Rodrigues, Maria de Fátima Coutinho; Pinto, Hélder
Os serviços de apoio ao domicílio assumem um papel crescente nos sistemas de saúde, respondendo ao envelhecimento populacional, ao aumento de doenças crónicas e à preferência social por cuidados prestados no lar. Estes serviços dependem fortemente de profissionais que realizam visitas programadas a diferentes locais, o que requer uma coordenação exigente de horários, rotas e competências. No entanto, a gestão destas operações apresenta desafios significativos para os quais os métodos de planeamento existentes podem ser insuficientes, sobretudo face à complexidade crescente do setor. A ineficiência destes métodos origina problemas operacionais significativos, nomeadamente tempos excessivos de deslocação, desequilíbrios na distribuição da carga de trabalho, dificuldades em responder a alterações de última hora e aumento dos custos globais, com impacto direto na qualidade e pontualidade dos cuidados prestados. O problema de investigação emerge da dificuldade em articular, de forma coerente e eficiente, variáveis logísticas, clínicas e humanas, incorporando múltiplos fatores como janelas temporais, prioridades clínicas, disponibilidade dos profissionais e restrições geográficas. Neste contexto, a presente dissertação tem como objetivo analisar de que forma a Inteligência Artificial pode ser utilizada para otimizar o planeamento de rotas e a alocação de recursos humanos em serviços de apoio ao domicílio. Para tal, é proposta uma abordagem integrada que combina modelos preditivos de procura, baseados em aprendizagem automática, com algoritmos de otimização inspirados em variantes do Vehicle Routing Problem, materializada no desenvolvimento de um protótipo funcional. A solução proposta é avaliada em cenários simulados, recorrendo a dados públicos, permitindo analisar ganhos em termos de eficiência operacional, equilíbrio da carga de trabalho e qualidade do serviço prestado, contribuindo para a aplicação prática de sistemas inteligentes no contexto dos cuidados domiciliários.
2026-07-21Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Policy-as-code enforcement in DevSecOps pipelines
Publication . RESENDE, ALICE MIRANDA; Nogueira, Luís Miguel Pinho
The increasing adoption of DevOps and Continuous Integration and Continuous Delivery (CI/CD) pipelines has significantly accelerated software development and deployment processes. However, this acceleration has also intensified challenges related to security governance and regulatory compliance, particularly in cloud-native and infrastructure-as-code environments. DevSecOps has emerged as a response to these challenges by promoting the integration of security throughout the software delivery lifecycle, yet many security and compliance controls remain manually enforced, inconsistently applied, or introduced too late in the pipeline. Policy-as-Code (PaC) has gained attention as a promising approach for formalising security and compliance requirements as executable, machine-readable policies that can be automatically enforced. Despite growing industrial adoption, the scientific literature reveals a lack of systematic, lifecycle-oriented frameworks for integrating PaC into DevSecOps pipelines in a consistent, auditable, and scalable manner. This dissertation investigates how Policy-as-Code can be effectively integrated into DevSec- Ops environments, with a particular focus on early enforcement within CI/CD pipelines. The work analyses the current state of the art, identifies methodological and architectural gaps, and proposes a structured approach for defining, managing, and enforcing policies across different stages of the pipeline. The proposed approach is evaluated through a proof of concept implemented using controlled scenarios and synthetic Kubernetes workload manifests, considering detection effectiveness, integration feasibility, and performance overhead. The results aim to contribute to a clearer understanding of Policy-as-Code as a foundational governance mechanism for secure software delivery and to provide practical guidance for its adoption in modern DevSecOps workflows.
2026-07-28Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Monolítico Modular: Análise do desempenho, da manutenibilidade e da eficiência energética
Publication . MARMELEIRO, NUNO JOSÉ ÁLVARO; Azevedo, Isabel de Fátima Silva
This study investigates how modularity affects software maintainability, performance, and energy efficiency, supporting modular monolithic design as a middle ground step between the migration from monolithic design to a microservice design. A controlled experiment was conducted, comparing the values from several metrics of maintainability, performance and energy efficiency in applications featuring varying degrees of modularity. This work has results that show how different levels of modularity affect software, such as increasing maintainability and performance, but having more energy consumption. This paper gives evidence for the modular designs and their subjective contribution to maintainability and performance, but also the trade-offs in terms of energy efficiency. This work helps in the architectural structure decision process, providing information for developers and organisations which desire to transition from non-modular to modular architectures. Future work includes extending the analysis to additional request types, quality attributes, more application contexts, and larger software systems.
2026-01-23Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Explainable AI para Confiança e Transparência
Publication . RODRIGUES, CARLOS MANUEL DA SILVA PEREIRA; Santos, Joaquim Filipe Peixoto dos; Marreiros, Maria Goreti Carvalho
Esta dissertação explora o desenvolvimento de sistemas de recomendação no âmbito do projeto EARS, que combina Federated Learning e Explainable AI, tentando tanto promover a privacidade e a transparência. O trabalho aborda desafios como a falta de explicabilidade nos sistemas tradicionais. Foi realizada uma análise abrangente das técnicas existentes para melhorar a transparência dos sistemas tradicionais. Este estudo destaca como a integração de XAI pode fornecer explicações claras sobre as recomendações, aumentando a confiança dos utilizadores. Neste estudo foi implementado um protótipo de sistema de recomendação baseado num modelo de Random Forest, ao qual foi aplicado métodos de Explainable AI, nomeadamente o LIME e o SHAP, para a geração de explicações juntamente com as recomendações feitas pelo modelo. Os resultados obtidos demonstram como a integração de técnicas de Explainable AI pode contribuir para a melhor compreensão das recomendações pelos utilizadores, permitindo identificar variáveis mais influentes nas sugestões. Estes resultados mostraram como cada ferramenta se adapta às especificidades do domínio de e-commerce. Assim, este trabalho reforça o potencial ganho em termos de transparência e confiança com a integração de técnicas do XAI.
2026-01-23Dissertação de mestrado Acesso embargado Ver mais
Deteção de Leishmânia usando Machine Learning
Publication . MONTEIRO, EDUARDO JOSÉ SECA; Gomes, Elsa Maria De Carvalho Ferreira
A Leishmaniose é uma doença tropical negligenciada, causada por parasitas protozoários, que infetam maioritariamente as populações mais pobres do mundo. Globalmente, há cerca de 700.000 a 1 milhão de novos casos de Leishmaniose humana por ano. Devido às alterações climáticas e a viagens com companhias caninas para regiões endémicas, está-se a identificar, respetivamente, uma expansão para norte do habitat do parasita, e o surgimento da doença em locais não endémicos no norte da Europa. O objetivo principal deste trabalho é desenvolver um modelo baseado em machine learning capaz de identificar Leishmânia em imagens microscópicas, facilitando a deteção automática da Leishmaniose in vitro. Pretende-se também comparar esta abordagem com as existentes no estado da arte. O trabalho engloba a procura de conjunto de dados relevantes, o préprocessamento, tratamento de dados, arquitetura de modelos, e a sua otimização. O modelo com melhores resultados alcançou uma accuracy de 98%, um valor de loss de 0.06, e um f1- score de 0.98 no conjunto de teste.
2026-02-02Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Simulador de Carreiras Inteligente
Publication . NOYA, MIGUEL FREITAS; Matos, Telmo Manuel Sampaio Pinto
Choosing the right career is one of the most important decisions within anyone’s life. This moment is also often clouded by doubt, uncertainty and a general lack of adequate guidance. The main goal of this project is to solve this problem, by developing the "Intelligent Career Simulator". This tool is a cutting-edge, data-driven system created to assist users in researching job possibilities and coming to wise decisions. The simulator takes advantage of hundreds of thousands of past student decisions by utilizing data from the EDULOG and Brighter Future Foundations to provide customized recommendations based on each user’s distinct interests and objectives. This dissertation was developed in partnership with Business to Future (B2F). B2F is a company specialized in the field of Business Intelligence (BI) that was challenged by EDULOG to develop an Artificial Intelligence (AI) solution to be integrated into their ecosystem. This tool is designed to assist students who are about to finish their studies, students who want to choose a study area or just someone who wants to change their field of expertise and wishes to transition smoothly into the new market. EDULOG is a think tank of the Belmiro de Azevedo Foundation focused on the field of education, dedicated to the research, analysis, and discussion of the Portuguese education system. The project’s mission is to contribute to the strategic planning of education in Portugal, aiming for excellence in education. To organize this study, a state-of-the-art analysis was conducted to select the best approaches and technologies. Based on this analysis, two scenarios for the ICS were created and tested: in Scenario 1 the AI Bot queries the standard database (developed for other analytical needs), in scenario 2 the bot queries a database optimized specifically for an AI agent. To analyze the results, both qualitative and quantitative measures were used. The results show that using the optimized database allows the bot to be more accurate and provide better results in most of the cases. The general improvements in response quality were calculated to be around 18% on average, and, in terms of financial viability, the optimized solution saves around 0.002$ per query on average, demonstrating a payback period of around five months. This study brings new insights on how to optimize the usage of data for smart AI agents, and their respective limitations. With the ICS, the goal is to empower users, by providing detailed instructions for those pursuing specific careers, offering clear steps to achieve individual goals.
2026-01-23Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais
Curadoria Digital em dados: proposta de um modelo de preservação digital em dados na área da saúde
Publication . FREITAS, ANA PAULA RABELO DE; Escudeiro, Nuno Filipe Fonseca Vasconcelos
Este trabalho tem como objetivo propor um modelo de preservação de dados digitais na área da saúde, com foco na preservação dos registros médicos. A gestão eficaz de dados de saúde tornou-se uma prioridade devido ao avanço tecnológico e à importância do acesso seguro e preservação de informações médicas. No entanto, o setor ainda enfrenta desafios significativos, como a rápida obsolescência tecnológica e as regulamentações de sigilo médico. Diante da diversidade dos dados e das exigências legais, é crucial desenvolver abordagens proativas para garantir a integridade e disponibilidade dessas informações ao longo do tempo. A pesquisa adotará uma abordagem indutiva qualitativa, utilizando a observação, coleta e análise de dados para identificar princípios, normas e diretrizes que orientarão o desenvolvimento do modelo proposto. Além disso, buscará compreender as relações existentes na curadoria e preservação digital na área da saúde, a fim de oferecer um plano de ação fundamentado e eficaz para a preservação de informações médicas na era digital.
2025-09-09Dissertação de mestrado Acesso aberto Ver mais

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