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- Máquinas se tornando humanos: Criação de uma rede neuronal artificial utilizando uma abordagem integrativa para prever o risco de diabetesPublication . Maicula, Madalena Domingos Francisco Sentimento; Souza, José António Menezes Felippe de; Pombo, José Álvaro NunesA presente dissertação centra-se na exploração da temática "Máquinas agindo como Humanos" com um enfoque específico na investigação de tópicos de Inteligência Artificial (IA) utilizados por este fim. A dissertação visa compreender os avanços que possibilitam máquinas a replicarem ações humanas. Em um subtema específico, o foco direciona-se para a criação de uma rede neuronal artificial, que é uma temática de IA utilizando uma abordagem integrativa. O estudo prático propõe a aplicação desta rede neuronal artificial no contexto da saúde, mais precisamente na previsão do risco de diabetes na população da Covilhã, com base nos fatores multidimensionais. A integração de variáveis abrangentes permitirá uma avaliação mais precisa, contribuindo para uma compreensão mais profunda dos padrões e fatores de risco associados à diabetes. Ao investigar a interação entre Inteligência Artificial e saúde, a dissertação procura não apenas expandir o conhecimento científico, mas também oferecer uma ferramenta prática para avaliação de risco de diabetes, com potencial impacto positivo na saúde pública.
- Comunicação de Ciência: Boas práticas para a transferência de conhecimento e tecnologia entre a academia e a indústria – o caso EMaDeSPublication . Sousa, Carla Sofia Barreira de; Alves, Anabela Maria Gradim; Serra, Joaquim Mateus PauloNos últimos anos, a transferência de conhecimento entre a universidade e a empresa tem vindo a intensificar-se devido à revolução tecnológica que provocou a rápida desatualização de produtos e processos. Porém, nem sempre esta interação é pacífica e vão surgindo dificuldades na relação entre estas duas instituições, resultado, essencialmente, das suas diferenças culturais. Em pleno século XXI, às universidades e aos seus investigadores é exigido que promovam uma interação com a sociedade, consequência da ideia da “universidade empreendedora”, e que comuniquem com outros públicos para além dos seus pares. Contudo, os investigadores continuam a ter algumas dificuldades em comunicar com públicos não especializados, onde se incluem as empresas. Assim sendo, a nossa investigação procurou compreender de que forma os investigadores que participaram no Projeto de Investigação EMaDeS - Energia, Materiais e Desenvolvimento Sustentável comunicaram para o tecido empresarial da Região Centro de Portugal os resultados da sua investigação científica. No decurso da investigação, avaliou-se o processo de comunicação estabelecido entre os investigadores do EMaDeS e as empresas da Região Centro e identificaram-se mais-valias, motivações, dificuldades e facilitadores da transferência de conhecimento. A metodologia utilizada foi o estudo de caso e os métodos de recolha de dados foram a entrevista semidirigida aos coordenadores de cada linha de investigação do projeto EMaDeS e o inquérito por questionário aos investigadores do EMaDeS. O tratamento de dados foi feito com recurso aos programas SPSS e NVivo. Os resultados demonstram que os investigadores do EMaDeS comunicam o resultado da sua investigação científica para as empresas sobretudo através de canais formais, como as publicações científicas, já que este é o meio mais valorizado pelo modelo universitário português para efeitos de progressão na carreira. Já o estabelecimento da relação de transferência de conhecimento acontece através de canais de comunicação informais, como trocas coloquiais em fóruns, workshops, conferências, relatórios e projetos colaborativos em Investigação e Desenvolvimento. O meio mais importante para o estabelecimento do contacto com as empresas foi o contacto por reunião/encontro presencial. Os investigadores ainda apresentam dificuldades para comunicar com públicos não especializados, como as empresas. As mais-valias e motivações para a transferência de conhecimento com as empresas estão relacionadas com a produção, disseminação e intercâmbio de conhecimento. As maiores dificuldades prendem-se com as diferenças culturais entre as duas instituições. Aspetos como o financiamento, interesses e ganhos em comum, confiança, relações interpessoais e instensificação da comunicação poderão facilitar a transferência de conhecimento entre universidade e empresa. Esta investigação contribuiu para fornecer dados adicionais sobre o processo comunicacional no decorrer da transferência de conhecimento entre universidade e empresa. Também levanta novas questões sobre a transferência de conhecimento, através de uma metodologia que pode ser replicável em futuros estudos.
- Combining Text and Visual Modalities for Enhanced Portuguese Image RetrievalPublication . Duarte, Rodrigo Manuel Teixeira; Campos, Ricardo Nuno Taborda; Proença, Hugo Pedro Martins CarriçoThe availability of digital images on the Internet has grown exponentially in recent years. This has made it challenging for users to find relevant images in the context of Information Retrieval IR tasks, as search engines are often unable to understand their content accurately. This challenge becomes even greater when searching for images in languages other than English - especially low-to-mid resource languages like Portuguese, which often lack the necessary linguistic resources. To address these issues, several approaches have been proposed, such as using multimodal language models that attempt to understand both image content and associated textual information. However, most of these models are fine-tuned primarily for the English language. Another common strategy involves language translation models, where queries in a target language are translated into English before being processed. However, such a solution is also not perfect as the meaning of the query can be lost in translation, leading to suboptimal results. This MSc thesis tackles this challenge by developing and evaluating multimodal approaches for Portuguese image retrieval, with a specific focus on understanding the limitations and opportunities of current vision-language models. Our hypothesis is that combining text-based and image-based retrieval modalities through innovative score adjustment mechanisms will lead to more effective results than individual approaches alone. The primary objective of this research is to develop an effective image IR system for Portuguese queries and establish performance baselines for this domain. To achieve this, we created a Portuguese image retrieval evaluation dataset comprising 80 queries and 5,201 annotated images from the Portuguese Presidency website. We developed a novel hybrid retrieval algorithm that combines text-based and image-based retrieval through mathematical score adjustment mechanisms, utilizing K-Nearest Neighbors (KNN) algorithms for similarity matching. Our comprehensive evaluation encompassed traditional text-based IR methods, commercial search engines, Portuguese-specific language models, and state-of-the-art vision-language models. The results revealed that multilingual visionlanguage models, particularly OpenCLIP xlm-roberta-base, substantially outperformed traditional text-based approaches by 62% in MRR scores, achieving 71% better performance with shorter queries compared to longer descriptive formulations. Surprisingly, fine-tuning experiments showed decreased performance across all metrics, with degradations ranging from 16% to 28%, suggesting that pre-trained multilingual representations are more valuable than domain-specific adaptations. The proposed hybrid algorithm achieved meaningful improvements, with a 1.8% enhancement in Mean Reciprocal Rank over the best baseline approach.
- Effects of Clobetasol on Human Skin Lipids: An Ex Vivo Study - Insights into barrier disruption and regenerative potentialPublication . Ramos, Ana Carolina da Silva; Oliveira, Rita Manuela Palmeira de; Paraskevopoulou, AnnaThe skin is the largest organ of the body, playing a vital role in the protection of the human organism. The stratum corneum (SC) is the outermost layer, composed of corneocytes embedded in a lipid matrix. Lipid ratio disruptions lead to an increase in water loss and a weaker skin barrier, causing different skin diseases. One of them, atopic dermatitis (AD), is a chronic inflammatory skin condition, impacting 15% to 20% of children and 1% to 3% of adults worldwide. As a common treatment for AD, glucocorticosteroids are used, but their transient efficacy and non-specific action often requires additional treatments, increasing the risks for adverse effects. In this project, the effect of glucocorticosteroids on the lipids of SC was investigated. To achieve this, donated human skin from plastic surgery (abdomen) was cultivated for 10 days, while applying topically clobetasol 0.05% in a suitable vehicle (propylene glycol:ethanol (7:3)) for 7 consecutive days. The viability of skin explants was tracked by the TTC assay. To gain a better understanding of the skin barrier and lipid alterations, the skin and the SC lipids were analysed using various methods, including transepidermal water loss measurement, infrared spectroscopy, alongside Liquid Chromatography with Mass Spectrometry. The results showed an increase in transepidermal water loss after treatment with clobetasol. In terms of skin viability, lipid composition, and lipid arrangement, the skin remained mostly stable. This demonstrates that short-term clobetasol treatment does not markedly alter the lipid composition of the SC. Overall, these findings help us understand how corticosteroids alter the skin barrier and SC lipids, and may inform future studies focused on creating safer, more targeted approaches to treating AD.
- Combustion Characteristics of Oxygen-Hydrogen MixturesPublication . Domingos, Diogo Soares; Magalhães, Leandro Barbosa; Silva, André Resende Rodrigues daThe search for more efficient rocket propulsion systems has driven the aerospace engineering industry to innovate combustion chambers to withstand extreme conditions, including high pressure and temperature (up to 20 MPa and 3300 K). However, testing and optimising these systems through trial-and-error techniques is inefficient and costly. In response, and with the increased availability of computational resources, there has been a massive shift towards the development of numerical codes that facilitate the simulation and investigation of combustion events in liquid rocket engines. This dissertation aims to contribute to that effort by developing a robust and flexible numerical combustion model that can analyse different kinetic mechanisms. The model employs an Arrhenius parametrisation to estimate reaction rates and Lindemann or Troe methods to represent fall-off behaviour in pressure-dependent reactions. Importantly, the model is formulated to operate exclusively with gaseous-phase combustion, assuming that all reactants and products are fully vaporised before participating in the reaction. The numerical solver draws upon the SUNDIALS suite in the form of the CVODE solver using the Backward Differentiation Formula method suitable for stiff problems. The use of this method requires a non-linear (Newton method) and a linear (scaled, preconditioned GMRES) methods to efficiently deal with the initial value problem. The model possesses the ability to simulate isobaric and adiabatic flow reactor configurations, which offer flexibility in dimensionless analysis of combustion performance. Given the central role of hydrogen in the operation of liquid rocket engines, this fuel is adopted as the primary focus throughout the dissertation. Due to the importance of hydrogen in the operation of liquid rocket engines, this fuel is considered through the dissertation. To confirm its reliability, the model was compared with an extensive experimentally available dataset of species concentration profiles and ignition delay times, specially concerning hydrogen-oxygen mixtures. The validation set has a wide range of conditions with pressure ranging from 0.3 to 15.7 atm, initial temperature ranging from 880 to 935 K, and initial equivalence ratio ranging from 0.27 to 1.0. The results show that the model can accurately predict the evolution of species concentrations over time, in agreement with the experimental data used for validation. Therefore, the model establishes a solid foundation for future developments, including reactive environments involving more complex species such as hydrocarbons. Additionally, the model can be further enhanced by incorporating turbulent combustion and high-pressure reactive flows, which are typical of combustion chambers in liquid rocket engines.