Lista de Projetos

O objetivo do financiamento por parte da Fundação Calouste Gulbenkian é fomentar a alteração dos comportamentos dos utilizadores do campus do ISCTE-IUL para reduzir o consumo de energia e melhorar a sustentabilidade ambiental do campus. Irá conjugar conhecimentos da Psicologia, Engenharia, Arquitetura e Informática, envolvendo toda a comunidade ISCTE-IUL e serão implementadas estratégias IoT, de economia comportamental e gamificação com a ligação aos modelos BIM. O projeto desenvolve-se ao longo de 4 fases sequenciais:   1ª fase: Diagnóstico da situação atual: a. Análise da perceção da comunidade ISCTE-IUL em matéria de sustentabilidade ambiental; b. Instalação de sensores com vista à medição dos comportamentos energéticos dos utentes do ISCTEIUL (e.g. temperatura, humidade, luminosidade, ruído e consumo de energia).  Objetivos: 1)  Diagnóstico da perceção da comunidade baseado em inquéritos à população alvo. Feedback recebido irá servir para identificar os principais requisitos e aproximações da nossa plataforma. Indicadores – Relatório com variáveis, recolha e análise de dados. Metas – Avaliar uma amostra representativa de pessoal não docente, docente, estudantes e visitantes. 2) Recolha em tempo real de dados de sensores e respetiva análise em plataforma de IoT para identificação de padrões e comportamentos. Indicadores – leitura dados em tempo real identificação padrões. Relatórios semanais, mensais, anuais. Informação em tempo real em dispositivos móveis. Metas – instalação de medições em 20 locais (leitura energia, qualidade ar, luminosidade, temperatura, ruído).    2ªfase: Definição de objetivos para a redução do consumo energético, tendo em conta o baseline quantitativo e qualitativo construído na 1ª fase do projeto relacionado com o cálculo da pegada ecológica (consumos) por indivíduo, sala, departamento, edifício.  Indicadores – métricas de consumos por pessoa, sala, departamento e edifício. Análise de comportamentos e respetiva quantificação Metas ...

This project, supported by Portugal 2020 funds, aims to support BRU-Iscte institutional capacities in submitting applications to European competitive funding, namely within the Horizon 2020 programme. With this support, BRU-Iscte has drafted a strategic plan for 2019-2022 with regards to the submission of applications to competitive European funding schemes in areas of key interest for BRU research activities.

No âmbito do projeto europeu OSIRIS (Interreg Baltic Sea), o estudo visa melhorar a capacidade dos atores de inovação em aplicar abordagens de especialização inteligentes para enfrentar o desafio do envelhecimento da sociedade na região dos Bálticos. Para o efeito, o projeto visa aumentar a aceitação do mercado e o dimensionamento de inovações tecnológicas orientadas para o utilizador, que atendam às necessidades e preferências específicas da idade e que permitam aumentar significativamente a qualidade de vida da população em envelhecimento, incluindo o seu ambiente de convivência, saúde, segurança e lazer. O consórcio do projeto consiste em 13 parceiros diretos e 8 parceiros associados da Dinamarca, Finlândia, Estónia, Letónia, Lituânia e Rússia. Entre os parceiros diretos, seis universidades públicas representam os atores da hélice da academia, duas empresas privadas e três organizações de apoio às empresas correspondem aos atores da hélice empresarial e uma autoridade local e uma agência pública de inovação são os atores da hélice do governo.

Economia prata é a parte da economia que se preocupa com a integração dos cidadãos mais velhos na sociedade. Inclui atividades económicas relevantes para as necessidades dos idosos e estuda o seu impacto em muitos setores (e.g., saúde e nutrição, lazer e bem-estar, finanças, transporte, habitação, educação e emprego). No âmbito do projeto europeu OSIRIS (Interreg Baltic Sea), o estudo visa melhorar a capacidade dos atores de inovação em aplicar abordagens de especialização inteligentes para enfrentar o desafio do envelhecimento da sociedade nos países da região dos Bálticos. O consórcio do projeto consiste em 13 parceiros diretos e 8 parceiros associados da Dinamarca, Finlândia, Estónia, Letónia, Lituânia e Rússia. Entre os parceiros diretos, seis universidades públicas representam os atores da hélice da academia, duas empresas privadas e três organizações de apoio às empresas correspondem aos atores da hélice empresarial e uma autoridade local e uma agência pública de inovação são os atores da hélice do governo.

O objetivo da candidatura submetida foi a apresentação de uma solução para um problema real com que a Administração Pública se debate, a deteção antecipada de irregularidades, sendo a mais grave a fraude. O projeto DAFIM (Desenvolvimento de algoritmos de deteção de padrões de fraude na verificação de incentivos), em parceria com a AICEP Portugal Global, pretende melhorar a eficiência e eficácia dos programas comunitários em Portugal e, por outro lado, garantir que apenas as empresas cumpridoras acedam aos incentivos financeiros provenientes da UE (União Europeia). Assim, a agilização de processos e a fiabilidade das decisões tomadas só se consegue recorrendo a ferramentas informáticas e a modelos de apoio à decisão que, de facto, permitam aos decisores, em tempo útil, tomar decisões informadas. Respondendo ao desafio levantado no passado dia 15 e de acordo com as criticas apresentadas pelo painel de avaliação da FCT, apresentamos os seguintes pontos relativos ao futuro: 1.         Aspetos do projeto amelhorar   1.1.             CritérioA 1.1.1.     “Não é esperado nenhum contributo importante para o avanço doconhecimento científico.” O estudo dos dados, a identificação de padrões e perfis utilizando algoritmos de data e text mining, já por si poderá dar ganhos de eficiência e eficácia para a administração pública prevenindo possíveis fraudes e contributos para o avanço do conhecimento científico, pois vai aplicar-se a uma nova área de atuação. Por outro lado, apesar de não se utilizarem técnicas analíticas novas, a sua fusão num único modelo também ainda não foi feito. Os diversos outputs do conjunto dos modelos e do modelo final, darão indicação das variáveis explicativas para prever as irregularidades e, consequentemente, a decisão vai estar suportada nos dados. Assim, iremos explicar e fundamentar melhor que a utilização de algoritmos de data e text mining e de auditoria de projetos poderá ser explorada em conjunto, por forma a criar conhecimento para a com...