Ricardo Daniel Santos Faro Marques Ribeiro
217650570 (Ext. 220627)
Gabinete D6.21
Cacifo 292
Projetos de Investigação
Artificial Intelligence & Data Science for Public Administration Portugal Innovation Hub
Os objetivos estratégicos e o plano de ação do AI4PA Portugal têm um claro alinhamento com as principais áreas de foco do Plano de Ação para a Transição Digital:    Pilar I — Capacitação e inclusão digital das pessoas    Pilar II — Transformação digital do tecido empresarial    Pilar III — Digitalização do Estado    A atividade do Polo irá prosseguir seis objetivos estratégicos, alinhados com o Plano de Ação para a Transição Digital, a saber: a otimização das políticas públicas nas várias áreas da governação com base na Inteligência Artificial e na promoção de soluções tecnológicas digitais inovadoras; a melhoria da interação dos serviços públicos com os cidadãos e as empresas; a avaliação dos impactos sociais e das implicações éticas das tecnologias, incluindo da Inteligência Artificial; o aumento das competências digitais das entidades públicas e das pequenas e médias empresas (PME) que lhes prestam serviços; a disseminação de boas práticas e soluções reutilizáveis de origem nacional e internacional; e a melhoria da governação para a transição digital nas várias escalas de intervenção do Estado.    O AI4PA Portugal alinha a sua intervenção com o modelo estabelecido na rede europeia de polos de inovação digital visando os serviços prioritários dos Polos de Inovação Digital descritos o Plano de Ação para a Transição Digital,    1- Experimentação e teste de tecnologias digitais na fase prévia à decisão de investimento; 2- Qualificação e formação em competências digitais; 3- Apoio na procura de financiamento para investimento em tecnologias digitais; 4- Atuação como facilitador juntando diferentes atores.
Informação do Projeto
2023-01-01
2025-09-30
Parceiros do Projeto
kNOwing online HATE speech: knowledge + awareness = TacklingHate
Despite the Union’s effort to fight against online hate speech (OHS), several reports showed an increase in OHS during 2020-21. The current pandemic provided a context for increased scapegoating and stigmatization, and minority groups are disproportionally targets of hatred discourse. OHS is a persistent threat to the Union’s values and there is a need for more knowledge on its content, detection and countering, as highlighted in the current Call. Portugal, as other member states, has seen an escalation of hate speech against immigrants, racial/ethnic groups, and LGBTIQ communities. However, there is no systematized knowledge nor tools designed to detect, monitor and prevent OHS against these communities. Our project aims at addressing this need, offering a comprehensive, participatory and culturally sensitive approach to analyse, detect, and counter, direct and indirect OHS in Portuguese language. 
Informação do Projeto
2022-03-01
2024-08-31
Parceiros do Projeto
Mercado da contratação pública de inovação em Portugal
O objetivo central do projeto é obter uma estimativa do valor potencial do mercado da contratação pública de inovação (CPI) em Portugal, tendo como referência o ano de 2020. A nível mais específico, pretende-se ainda identificar os setores públicos mais relevantes, os principais tipos de produtos e serviços contratados em cada um dos sectores públicos, a evolução da CPI em Portugal num passado recente e as perspetivas de evolução futura neste domínio.
Informação do Projeto
2021-02-19
2022-02-19
Parceiros do Projeto
Inteligência Artificial na Gestão de Incentivos
O projecto, desenvolvido em colaboração com as agências públicas portuguesas IAPMEI e AICEP, pretende contribuir para a melhoria da gestão dos incentivos ao investimento empresarial, recorrendo a várias abordagens de aprendizagem automática que permitem identificar níveis de risco operacional e estratégico dos projectos, nas fases de análise de candidaturas e de verificação de pedidos de pagamento. O projecto deverá resultar na produção de scorings de risco que possam auxiliar as actividades de análise e verificação na gestão dos incentivos. Os principais tipos de risco a analisar incluem: • Risco de anulação do projecto (antes ou depois do contrato, por iniciativa do promotor ou das autoridades públicas) • Risco de devolução de incentivo (por anulação do projecto, incumprimento do contrato, não certificação de adiantamento, inconformidade da despesa ou outros motivos) • Risco de não-utilização do incentivo aprovado • Risco de inclusão de despesas inelegíveis (nos pedidos de adiantamentos contra-factura, na certificação pagamentos intercalares ou nos pedidos de reembolso) • Não cumprimento das metas contratualizadas
Informação do Projeto
2020-02-01
2021-12-31
Parceiros do Projeto
AppRecommender: Intelligent App Distribution towards an Optimised App Discover
A penetração dos dispositivos móveis na sociedade tem levado a que a maioria dos negócios vejam a componente mobile como imprescindível para estar em contacto próximo com os seus clientes. Porém, em 2017, a Google Play Store tinha 2.8 milhões de aplicações móveis disponíveis, a App Store da Apple tinha 2.2 milhões e a Aptoide, copromotora deste projeto, tem atualmente mais de 1 milhão de apps disponíveis, o que gera uma competição extremamente árdua entre apps. Em termos de transações, em 2016 ocorreram 149.3 mil milhões de downloads de apps, número que se espera que duplique em 2020. Porém, muitos destes downloads consistem em várias tentativas para encontrar a aplicação certa, muitas apps transferidas nunca chegam a ser utilizadas e, em 77% dos casos, as apps não voltam a ser utilizadas 72 horas após a sua instalação. Tal demonstra grande desalinhamento entre a oferta de apps por parte das app stores (serviços de distribuição) e a procura das mesmas por parte dos consumidores (descoberta). Devido a este desalinhamento e à muito elevada concorrência entre apps, previsões da Gartner apontam que no fim de 2018 menos de 0.01% dos developers neste mercado considerarão ter atingido sucesso comercial. Além disso, na era cada vez mais digital em que nos encontramos, 52% das apps são descobertas por passa-a-palavra entre conhecidos, amigos ou familiares, e apenas 40% são descobertas pesquisando em app stores. Estas ineficiências fazem da descoberta e distribuição de apps um desafio considerável e extremamente relevante, pois acontecem num mercado de penetração massiva nas sociedades e afetam seriamente a relação entre empresas e consumidores. Partindo deste problema, o projeto AppRecommender tem como objetivo estratégico investigar e desenvolver tecnologias capazes de oferecer a app certa, ao cliente certo, no momento certo, propondo para tal um sistema de recomendações multicritério e um motor de busca semântica. O intuito é otimizar os serviços de distribuição e descobe...
Informação do Projeto
2019-05-01
2021-09-30
Parceiros do Projeto