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Costuma comprar iogurtes? Então, não pode deixar de ouvir este episódio do Science Bits, porque descodificamos, bit a bit, o impacto que a análise do consumidor pode ter no processo de tomada de decisão – decisão essa que pode contribuir para evitar o desperdício alimentar.



Na viagem entre a prateleira e o cesto das compras, tem por hábito verificar o prazo de validade dos iogurtes? A data que aparece na embalagem já o fez pensar se deveria deixá-los na prateleira ou levá-los para o seu frigorífico? Sabia que as decisões que tomamos, nessas alturas, isto é, o nosso comportamento enquanto consumidores, uma vez analisado, pode ajudar os retalhistas a definir, por exemplo, políticas de descontos, para garantir que o produto é escoado e não há desperdício?

Neste episódio do Science Bits, vamos conhecer o projeto BeFresh, que traz um contributo inovador para as comunidades científica e empresarial ao estudar e propor a flexibilização do critério MLOR (Minimum Life On Receipt). Que influência tem a validade dos alimentos na nossa tomada de decisão? Que impacto pode ter essa decisão no funcionamento das cadeias de abastecimento? Será possível, a partir da análise do comportamento dos consumidores, apoiar retalhistas e produtores na definição de estratégias que beneficiem toda a cadeia? É o que vamos descobrir nesta conversa com Sara Martins, investigadora do INESC TEC e docente na Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Politécnico do Porto.

 

Science Bits é um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia Rádio, que aborda as últimas tendências de ciência e tecnologia. Neste episódio, embarcamos numa conversa que nos vai levar para debaixo de água, rumo ao mar profundo – mas não só!



Antes de mergulharmos, vamos a alguns números sobre o mar português? Temos uma linha de costa de cerca de dois mil e quinhentos quilómetros; uma das maiores zonas económicas exclusivas do mundo, a quinta a nível europeu, que se estende por 1,7 milhões de quilómetros quadrados e que representa 95% do território nacional; o triângulo marítimo que se situa entre Portugal continental e os arquipélagos da Madeira e dos Açores constitui 48% de todas as águas marinhas adjacentes ao continente europeu. Mais: temos em análise, pelas Nações Unidas, a possibilidade de alargar a plataforma continental para uma área superior a quatro milhões de quilómetros quadrados — o correspondente a quase 90% do mar da União Europeia e que, a receber parecer positivo, colocaria Portugal na décima sexta posição a nível mundial.

Se por um lado, temos pela frente, literalmente, um mar de possibilidades, por outro, temos também a responsabilidade de conhecer, defender, preservar e usar de forma sustentável o mar e os seus recursos. E, aqui, a ciência e tecnologia podem ter um papel fundamental. De acordo com a Estratégia Nacional para o Mar 2021-2030, “O mar apresenta um enorme potencial para promover avanços no conhecimento científico. A investigação científica permite-nos identificar formas de proteger espécies e ecossistemas vulneráveis, de salvaguardar o património cultural e otimizar atividades económicas, funcionando como motor da inovação, que é fundamental para o desenvolvimento económico e a geração de emprego”.

Vamos descobrir de que forma? Neste episódio, Diana Viegas, investigadora do INESC TEC, explica-nos que soluções temos vindo a desenvolver, nomeadamente de robótica, para aumentar o nosso conhecimento acerca do mar, responder a desafios ambientais, promover o uso sustentável dos recursos e alavancar setores de atividade ligados ao mar, nomeadamente, setores emergentes, como são a aquacultura, as energias marinhas ou a monitorização ambiental.

Science Bits é um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia Rádio, que aborda as últimas tendências de ciência e tecnologia. Neste episódio, descodificamos, bit a bit, o uso de tecnologia para identificação de informação não confiável.



Porque, se fosse clickbait, provavelmente teríamos escrito algo como: Não vai acreditar no que um grupo de investigadores portugueses descobriu. Já se cruzou com títulos deste género, quando navega nas redes sociais? O que costuma fazer? Clica ou continua o scroll? Neste episódio vamos, bit a bit, perceber como é que a tecnologia nos pode ajudar a identificar informação não confiável, em contexto de redes sociais (clickbait pode encaixar naquilo que é considerada informação não confiável – explicamos de que forma neste episódio do Science Bits).

Em 2018, um grupo de investigadores do MIT deu a conhecer os resultados de um estudo sobre a propagação de notícias falsas através das redes sociais, em particular, no Twitter. Os investigadores concluíram que, nesta rede social, as notícias falsas circulavam mais rapidamente do que as notícias verdadeiras. Segundo este estudo, teriam mesmo mais 70% de probabilidade de serem retweetadas do que as histórias reais. Além disso, os investigadores perceberam que, na origem desta disseminação, estavam sobretudo contas geridas por pessoas e não pelos chamados bots.

Alguns meses após a divulgação deste estudo, o Eurobarómetro revelou que menos de metade dos inquiridos portugueses – 46% – se afirmava capaz de identificar notícias que deturpam a realidade ou são mesmo falsas – um número abaixo da média da União Europeia, que era, na altura, de 58%. Numa edição de 2022 do Eurobarómetro, questionados sobre se estariam confiantes em identificar a desinformação e as notícias falsas, 12% dos inquiridos portugueses disse sentir-se muito confiante – 6% nada confiante.

Certo é que termos como desinformação, fake news ou clickbait fazem hoje parte do nosso vocabulário. E, mesmo conscientes daquilo a que se referem e da facilidade com que nos podemos cruzar com relatos, notícias, artigos que não correspondem à realidade, nem sempre parece ser tarefa fácil concluir sobre a veracidade da informação. É neste contexto que investigadores do INESC TEC têm vindo a trabalhar no desenvolvimento de soluções que visam apoiar os cidadãos na identificação de desinformação. Será que as máquinas nos podem ajudar a perceber por que determinadas informações, notícias ou fontes são não confiáveis?

Science Bits é um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia Rádio, que aborda as últimas tendências de ciência e tecnologia. Neste episódio, descodificamos, bit a bit, o diagnóstico médico apoiado por Inteligência Artificial.



 

Arrancamos 2024 a descodificar, bit a bit, o diagnóstico médico apoiado por Inteligência Artificial.

Antes disso, vamos numa viagem rápida ao século XIX? Estamos no dia 8 de novembro de 1895, no laboratório de Wilhelm Conrad Röntgen – o primeiro Prémio Nobel da Física e também conhecido como o pai da Radiologia. Röntgen descobre – acidentalmente, diz-se – aquilo que apelida de Raios X, por lhes desconhecer a natureza, enquanto estuda raios catódicos. A partir de uma série de experiências, este físico alemão percebe que os Raios X são capazes de atravessar a pele e o músculo, mas não o osso, e que podem ser fotografados. Esta descoberta passa, pouco tempo depois, a ser utilizada para efeitos de diagnóstico médico – até aos dias de hoje.

Passados quase 130 anos, o comummente conhecido Raio-X permanece uma técnica de exame frequentemente utilizada – nalguns hospitais, entre os quais hospitais portugueses, já aliando tecnologias de Inteligência Artificial. De que forma? É o que vamos descobrir nesta conversa com João Pedrosa, investigador do INESC TEC e professor auxiliar convidado na Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto.

Science Bits é um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia Rádio, que aborda as últimas tendências de ciência e tecnologia. Neste mês, vamos falar sobre a utilização de modelos de inteligência artificial para reconhecimento facial.



Em agosto de 2023, chegavam-nos notícias do outro lado do Atlântico que davam conta de que uma mulher de 32 anos, chamada Porcha Woodruff, havia sido erradamente detida, devido a um erro na tecnologia de reconhecimento facial da polícia de Detroit. Segundo a imprensa norte-americana tratava-se da sexta pessoa a ser detida de forma indevida por falhas nos modelos de inteligência artificial – todas pessoas negras. Certo é que vários estudos indicam que existe um problema de viés na utilização desta tecnologia. Um dos exemplos é o estudo “Gender Shades” de 2018, que avaliou três algoritmos de classificação de género, incluindo modelos desenvolvidos pela IBM e pela Microsoft. Os três algoritmos apresentaram um pior desempenho em mulheres com tom de pele escuro. Já em homens com tom de pele claro, o erro ficou abaixo de um por cento.

No início deste mês, a Europa alcançou um acordo para regular a Inteligência Artificial. Depois de uma maratona de negociações que durou mais de 30 horas, os colegisladores da União Europeia, Conselho e Parlamento Europeu convergiram para avançar com aquela que será a primeira lei do mundo a ditar as regras para a utilização de IA. A AI Act prevê, entre outras, a proibição de sistemas de categorização biométrica que utilizem caraterísticas sensíveis, nomeadamente “convicções políticas, religiosas, filosóficas, orientação sexual ou etnia”. A exceção vai para o recurso a sistemas de vigilância biométrica para identificação de vítimas ou em casos de crimes considerados graves, por exemplo.

Mas, porque se verifica este viés? Qual poderá ser a solução? É o que vamos descobrir na conversa com Pedro Neto, Investigador do INESC TEC.

Recentemente, o artigo “Compressed Models Decompress Race Biases: What Quantized ModelsForget for Fair Face Recognition” da autoria de Pedro Neto, Eduarda Caldeira, Jaime Cardoso e Ana Sequeira, investigadores do INESC TEC, foi distinguido na edição de 2023 da International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG). O trabalho de investigação conclui que a utilização de modelos de inteligência artificial comprimidos para reconhecimento facial pode resultar num viés racial. O estudo identifica também uma potencial estratégia para resposta a esta problemática, através do uso de dados sintéticos. Mais informação aqui.

Science Bits é um podcast produzido pelo INESC TEC e Engenharia Rádio, que aborda as últimas tendências de ciência e tecnologia. Um episódio gravado no rescaldo de mais uma Black Friday e, por isso, dedicado a um tema que não podia ser mais pertinente: cadeias de abastecimento.



 

À conversa com Ricardo Zimmermann e Pedro Senna, investigadores do INESC TEC, recuamos ao período pandémico – altura em que se começaram a verificar várias alterações de cariz ambiental, social e económico que levaram a uma transformação das cadeias de abastecimento. Quem não se recorda, por exemplo, da escassez, a nível global, de semicondutores? Uma escassez que ainda não se encontra completamente ultrapassada e que impacta diversos setores de atividade, como é o caso do setor automóvel.

E, é neste contexto, que surge o ReSChape, um projeto europeu que está a analisar o impacto destas alterações e que vai propor estratégias e modelos de gestão, visando uma maior sustentabilidade e resiliência das cadeias de abastecimento. O projeto pretende ainda garantir que as pessoas passam a estar no centro dos negócios.

Mas, afinal, que transformações são estas? Que fatores impactaram as cadeias de abastecimento? O que são cadeias de abastecimento sustentáveis e resilientes? O que significa resiliência? É o que vamos descobrir neste episódio.