Lista de Projetos

 O projecto visa medir as expectativas de inflação de preços e salários, modelando os agentes como sendo capazes de escolher entre diferentes regras de expectativas com base no seu desempenho passado. O estudo será conduzido por um grupo de dois investigadores nucleares (especializados em macroeconomia e econometria) e vários consultores de bancos centrais (que ajudarão com pareceres sobre o estudo e divulgação dos resultados).

To enhance SME competitiveness in the drone sector by developing a tailored business development curriculum, promoting youth entrepreneurship through innovative training and resources, and creating upskilling pathways via a comprehensive online platform, ultimately aligning with EU digital and green transitions.

O projeto NATURE-FUTURES visa integrar Soluções Baseadas na Natureza e Ciência Cidadã no ensino superior, melhorando a educação para a sustentabilidade, a colaboração interdisciplinar e a aprendizagem. Procura capacitar os alunos e educadores com ferramentas práticas, desenvolver o pensamento sistémico através de modelos digitais e criar roteiros estratégicos para a adoção institucional. O projeto fomenta o envolvimento com as partes interessadas, alinhando as universidades com a ação climática e as metas de sustentabilidade da UE.

A Modelação Bayesiana de Equações Estruturais (BSEM) tem recebido atenção significativa devido à sua capacidade de resolver problemas comuns encontrados nas abordagens frequentistas, como a não convergência, os casos de Heywood, as limitações do tamanho da amostra e as soluções inadmissíveis. Além disso, a BSEM pode estimar modelos complexos com os quais os métodos clássicos de máxima verosimilhança frequentemente se debatem. Um componente crucial da BSEM é a incorporação de conhecimento prévio através de distribuições a priori, o que oferece uma vantagem única sobre os métodos frequentistas, ao permitir que informações previamente conhecidas sejam incluídas de forma transparente nas especificações do modelo. A elicitação apropriada de priors é essencial para traduzir o conhecimento do domínio em distribuições de probabilidade, melhorando assim a precisão e a fiabilidade do modelo. Apesar disso, o desenvolvimento e a adoção generalizada de técnicas robustas de elicitação de priors em BSEM permanecem limitados. Este projeto visa avançar o campo da BSEM através de métodos computacionais inovadores e aplicações práticas, com foco no processamento por GPU e no seu potencial para aumentar a eficiência dos cálculos bayesianos. Ao aproveitar as capacidades de computação paralela fornecidas pelas unidades de processamento gráfico modernas, o projeto procura acelerar significativamente os processos computacionais envolvidos na BSEM. Adicionalmente, o projeto explorará o uso da BSEM no desenvolvimento de instrumentos psicométricos, empregando técnicas como o Markov Chain Monte Carlo (MCMC) utilizando o No-U-Turn Sampler (NUTS) para a estimação de modelos latentes. Estas inovações prometem oferecer insights mais profundos sobre a precisão da medição e melhorar a validade dos instrumentos psicométricos em diversas populações. Os resultados esperados deste projeto incluem uma melhor eficiência computacional, estimações de modelo otimizadas e uma maior adoção dos métodos bayesi...

  O projecto irá desenvolver e treinar um agente de IA na identificação de padrões relevantes de conflito e afeto durante a interação da equipa, em texto e vídeo, e na transmissão de feedback adequado em tempo real. Três estudos irão testar o papel do feedback conduzido pelo agente na dinâmica e nos resultados da equipa (desempenho, regulação dos afectos, engagement), bem como o papel das características do agente na sua aceitação pela equipa.