Um amplo ecossistema, caracterizado por fortes relações entre a ciência e os agentes económicos para promover o melhor da IA para a sociedade e para o desenvolvimento empresarial.
O AI Business Hub, pretende trazer o tema da Inteligência Artificial e a sua aplicabilidade ao mundo real, contribuindo para preparar as empresas e a sociedade para esta nova realidade. Pretende-se promover a fusão do conhecimento científico e as melhores práticas da indústria para que, de forma transversal, se possa tirar o melhor partido desta nova revolução tecnológica.
Da visão estratégica para aumentar a competitividade à escolha e adaptação das melhores soluções em cada contexto, o objetivo final é incentivar a implementação de casos de utilização prática e bem-sucedida, contribuindo para a modernização das empresas, do governo e da sociedade.
O AI Business Hub é um espaço aberto, tecnologicamente agnóstico, fomentando a cooperação e partilhando do conhecimento e da experiência. Esta é a maior motivação desta iniciativa, que, no final, pertencerá a todos os que para ela contribuírem a favor de uma sociedade mais competitiva e moderna, mas ao mesmo tempo mais inclusiva.
A nossa estratégia assenta em quatro eixos estratégicos:
Partilha do conhecimento, através das melhores experiências e casos para contribuir para a formulação estratégica empresarial.
Adequação de soluções a um contexto empresarial específico e a uma estratégia
Teste das soluções escolhidas para que se minimizem riscos
Capacitação das organizações para que de uma forma transversal se possa absorver com êxito esta nova revolução industrial.
Knowledge & Strategy
Solutions Matching
Paradigms Breaking
Competences & Resources
A indústria dos cuidados de saúde trata de uma variedade de dados que podem ser classificados em dados técnicos, dados financeiros, informação do paciente, informação sobre medicamentos e regras legais. Todos estes dados devem ser analisados de forma coordenada para produzir insights que economizem custos para todos os envolvidos.
Da saúde ao seguro automóvel, os padrões podem ser agrupados para uma melhor gestão do risco segurador. Dados internos e externos complexos poderiam ser processados usando algoritmos de IA para prever probabilidades de eventos para gerir a indústria seguradora de forma competitiva.
O risco financeiro é melhor analisado utilizando os hábitos passados do cliente, incumprimentos, outros compromissos financeiros e muitos indicadores socioeconómicos. Organizar dados em conjunto e obter informações sobre o perfil dos clientes precisa da ajuda da Data Science, minimizando as perdas para a organização financeira.
Quando o consumo de energia aumenta, as empresas produtoras de energia precisam de gerir de forma mais eficiente as várias fases da produção e distribuição de energia. Isto envolve otimizar os métodos de produção, os mecanismos de armazenamento e distribuição, bem como estudar os padrões de consumo do cliente. A recolha de dados via IoT está na moda para uma análise real.
A recolha em tempo real de dados de sensores e a sua análise na plataforma IoT podem identificar padrões e comportamentos. O Feedback recebido serve para identificar e antecipar as medidas necessárias, minimizando uma vasta categoria de problemas em muitos setores, desde a saúde à gestão das cidades.
O avanço no reconhecimento de imagem por computador envolve o processamento de grandes conjuntos de dados contendo vários objetos da mesma categoria. Por exemplo, para além do reconhecimento facial, a visão computacional pode ser usada para detetar e prevenir falhas de equipamentos em grandes instalações industriais.
A IA está a desempenhar um papel determinante no Processamento de Linguagem Natural, permitindo sistemas cada vez mais aperfeiçoados de reconhecimento da voz, tradução, análise de sentimentos e aplicações correlacionadas. Simulação de empatia e ironia são exemplos dentro dos recentes avanços neste campo para melhorar o suporte pós-venda e aumentar a experiência global do cliente nas Telecomunicações.
Adélia Andrade
Afonso Nascimento
Ana Isabel Moita
Ana Isabel Pinho
Ana Maria Simões
Ana Maria Simões
Ana Passos
Ana Rita Bessa
Ana Violante
António Martins Da Costa
António Almeida
António Gomes Mota
António Nascimento
António Rocha Lopes
Arlindo Oliveira
Bernardo Pinto
Bruno Horta Soares
Bruno Mateus Padinha
Carlos Alberto Mineiro Alves
Carlos Lisboa Nunes
Catarina Horta
César Araújo
Dulce Mota
Elza Pais
Fernando Moreira
Filipa Marques
Filipe Libório
Filomena Oliveira
Gonçalo Salazar Leite
Graça Pires de Oliveira
Hélder Rosalino
Isabel Rodrigues
Jamila Madeira
Joaquim Vale
Jorge Cruz Morais
Jorge Manuel Santos
José Crespo de Carvalho
José Gomes
José Manuel Gomes
José Pedro Silva
João Dias
João Madeira
João Mota
João Paulo Carvalho
João Paulo Domingos
João Paulo Girbal
Kiko Martins
Luís Filipe Gaspar
Luís Lamela
Luís Onofre
Luís Pedro Duarte
Luís Todo Bom
Luísa Marques
Mafalda Perdigão
Manuel Carlos
Manuela Veloso
Maria de Lurdes Rodrigues
Maria João Carioca
Maria Luís Albuquerque
Mariana Martins
Mariana Rodrigues
Mariza Motta
Markus Krammer
Marta Mendes Pires
Marta Silva
Miguel Maya
Miguel Salema Garção
Miguel Sobral
Nuno Fernandes Thomaz
Osvaldo Santos
Patrícia Matos
Paula Vicente
Paulo Amorim
Paulo Ferreira
Paulo Martins
Paulo Martins
Paulo Novais
Pedro Fortes
Ricardo Florêncio
Rita Anjos
Rita Veiga
Rudolf Gruner
Rui Leão Martinho
Rui Pereira
Rui Vinhas da Silva
Rui Vinhas da Silva
Sérgio Leal
Sónia Pilot Debienne
Tânia Dimas