A monitorização inteligente de redes móveis beneficia de uma metodologia inovadora e adaptativa para a deteção de anomalias coletivas em séries temporais de KPIs, baseada na seleção automática e dinâmica do algoritmo mais adequado ao comportamento de cada indicador através de técnicas de Inteligência Artificial. A abordagem assenta na caracterização estatística e comportamental dos KPIs, permitindo a sua organização em clusters homogéneos e a aplicação de algoritmos especializados ajustados às diferentes dinâmicas temporais, aumentando a precisão e robustez da deteção. A solução é ainda tecnologicamente agnóstica, sendo aplicável a redes 4G, 5G e futuras 6G, e apresenta elevada escalabilidade ao operar em tempo quase real sobre grandes volumes de dados. A validação com dados reais de um operador móvel europeu demonstrou a eficácia da metodologia, alcançando um F1-score global de 0.90 na deteção de anomalias. Paralelamente, a proposta contribui para a evolução dos Centros de Operação de Rede para paradigmas zero-touch, ao permitir a deteção precoce e automática de degradações de desempenho e ao apoiar a tomada de decisões operacionais inteligentes, alinhando-se com os paradigmas emergentes de gestão autónoma e inteligente das redes móveis.
A gestão de Comunidades de Energia Renovável pode beneficiar de um modelo de simulação integrado que combina, num único ambiente, a simulação energética, a otimização económica e a análise de cenários de partilha de energia entre diferentes participantes, tendo como contexto de aplicação a Universidade de Évora. A proposta integra algoritmos de simulação elétrica e térmica com parâmetros económicos e tarifários dinâmicos, permitindo uma avaliação global do desempenho técnico e financeiro das comunidades energéticas. Simultaneamente, funciona como uma ferramenta de apoio à decisão, possibilitando testar diferentes estratégias de partilha e autoconsumo coletivo, promovendo soluções mais eficientes e sustentáveis para instituições e gestores energéticos. Apesar de desenvolvido para o campus da Universidade de Évora, o modelo apresenta elevada adaptabilidade a outros contextos urbanos e institucionais, contribuindo para a disseminação de boas práticas associadas à transição energética e à gestão descentralizada de energia. Esta abordagem representa um avanço face às metodologias convencionais de dimensionamento e gestão de sistemas de autoconsumo, oferecendo uma solução com forte aplicabilidade prática e potencial de escalabilidade para futuras comunidades energéticas em Portugal.
Consulte o trabalho aqui.
A utilização de betões avançados reforçados com fibras, como HPFRC e UHPFRC, pode ser significativamente ampliada através do desenvolvimento de metodologias de cálculo claras e soluções estruturais inovadoras aplicáveis ao projeto de pontes e outras estruturas de engenharia civil. A proposta integra de forma coerente as propriedades dos materiais, os modelos mecânicos e as soluções estruturais, permitindo uma utilização segura e racional destes betões em contexto profissional. O trabalho apresenta modelos mecânicos para descrever o comportamento à tração e ao corte de elementos estruturais reforçados com fibras, incluindo a interação entre fibras e armaduras convencionais, conduzindo à formulação de regras práticas de dimensionamento compatíveis com os métodos correntes de projeto estrutural. As metodologias desenvolvidas foram validadas experimentalmente através de ensaios de grande escala em vigas pré-fabricadas e ligações estruturais inovadoras produzidas em ambiente fabril, demonstrando a sua fiabilidade e aplicabilidade prática. A aplicação das soluções propostas ao dimensionamento de um tabuleiro ferroviário contínuo evidenciou melhorias no controlo da fissuração, redução das quantidades de armadura e simplificação construtiva, incluindo a eliminação de soluções mais complexas como a pós-tensão, confirmando o potencial destes métodos para tornar a utilização dos betões reforçados com fibras mais acessível, eficiente e segura na prática da engenharia civil.
MENÇÃO HONROSA
O estudo da aprendizagem associativa pode ser significativamente aprofundado através de uma plataforma experimental integrada desenvolvida para o condicionamento clássico em larvas de peixe-zebra, permitindo combinar controlo temporal rigoroso, análise comportamental quantitativa e acesso à atividade neuronal distribuída em todo o cérebro in vivo. Através da apresentação precisamente temporizada de estímulos condicionados e incondicionados, foi demonstrado que este modelo consegue adquirir tanto delay conditioning como trace conditioning, possibilitando o estudo de associações entre eventos simultâneos ou separados no tempo. A aprendizagem foi quantificada com base numa métrica contínua do vigor do movimento da cauda durante a apresentação do estímulo condicionado, permitindo uma caracterização sensível e temporalmente precisa da resposta comportamental. O carácter inovador do trabalho resulta ainda da integração de hardware, software, protocolos experimentais e análise quantitativa numa única plataforma coerente, criando novas condições para investigar os mecanismos neuronais da memória, da temporização e da aprendizagem associativa. Paralelamente, a utilização da larva de peixe-zebra confere elevado potencial translacional à abordagem, nomeadamente para screenings farmacológicos orientados à avaliação de efeitos cognitivos e à identificação de compostos com interesse no tratamento de perturbações neurológicas e psiquiátricas, tornando a aprendizagem associativa observável, quantificável e manipulável à escala de todo o cérebro.
Consulte o trabalho aqui.
