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- Análise de incidentes em redes de distribuição de energia: uma abordagem com Power BIPublication . Carreira, António José Alves; Cavique, LuísA análise de ocorrências e indicadores de qualidade de serviço na rede de distribuição energética é fundamental para garantir a eficiência e a confiabilidade do fornecimento de energia elétrica. Este estudo aborda os principais desafios enfrentados nesse processo, incluindo a recolha e integração de dados de diversas fontes, a identificação e classificação de falhas, e a implementação de técnicas avançadas de análise de dados. Além disso, são discutidas as dificuldades na manutenção da qualidade do serviço em face de eventos imprevistos, como desastres naturais e sobrecargas na rede. A pesquisa também explora o uso de ferramentas de Business Intelligence, com ênfase no Power BI, para melhorar a visualização e interpretação dos dados, facilitando a tomada de decisões estratégicas. Com base na metodologia de Investigação-Ação, o estudo abordou as lacunas dos sistemas convencionais de forma colaborativa e iterativa, desenvolvendo um dashboard que aplica técnicas avançadas de transformação e validação de dados, no âmbito da gestão de incidentes, garantindo consistência e qualidade. O modelo criado permitiu a geração de indicadores chave, criados a partir dos principais indicadores de qualidade de serviço em comparação com o padrão definido pela Entidade Reguladora dos Serviços Energéticos. A ferramenta foi concebida para apresentar dados consolidados de forma visualmente intuitiva, proporcionando ao utilizador uma visão abrangente e detalhada. O dashboard desenvolvido visa ser eficaz na promoção da transparência, na agilidade da tomada de decisões e na modernização da gestão de incidentes nas redes de distribuição de energia, respondendo às exigências contemporâneas. Este estudo contribui para o avanço das práticas de gestão operacional no setor de energia, destacando o potencial do Power BI como uma solução transformadora que pode ser replicada noutros contextos da distribuição energética.
- Doenças hereditárias da retina: aumento de dados, utilizando métodos generativos, para melhorar a deteçãoPublication . Machado, Jorge Miguel Filipe; Cunha , António Manuel; Marta, AnaAs doenças hereditárias da retina (IRDs) constituem um grupo de patologias raras e geneticamente heterogéneas, responsáveis pela perda progressiva da visão. A identificação do gene causador é essencial para o tratamento, mas requer testes genéticos extensos e dispendiosos. Neste contexto, a aplicação de técnicas de deep learning a exames de Autofluorescência de Fundo Ocular (FAF) surge como uma alternativa promissora para auxiliar a classificação genética destas doenças. Contudo, a raridade das IRDs traduz-se na falta de conjuntos de dados amplos e equilibrados, dificultando a representação adequada de todas as classes genéticas. Essa limitação pode afetar significativamente a capacidade dos modelos de deep learning aprenderem padrões representativos e generalizáveis. Esta dissertação teve como objetivo avaliar o desempenho de modelos de deep learning na classificação de IRDs e explorar o potencial de métodos generativos para o aumento de dados em conjuntos de imagens reduzidos e desbalanceados. Foram comparados três modelos do estado da arte (VGG19, Inception-V3 e ResNet-50) utilizando validação cruzada (5-fold). O modelo ResNet-50 apresentou o melhor desempenho, com acurácia de 56% e F1-score de 0,54, revelando boa capacidade discriminatória em classes com maior representatividade. Numa segunda fase, foi realizada uma revisão da literatura com o objetivo de identificar os métodos generativos utilizados para aumento de dados nas IRDs, bem como uma implementação da arquitetura DCGAN para gerar imagens FAF sintéticas e mitigar o desbalanceamento entre classes. Apesar de as imagens geradas não terem atingido a qualidade visual desejada, a implementação comprovou a viabilidade da abordagem generativa. Além disso, a revisão evidenciou o sucesso destas técnicas em outras doenças da retina, onde foram reportados resultados muito favoráveis.