ÁREAS DE INTERESSE DA GALP:
1. Captura de carbono:
soluções na área da utilização (e.g. combustíveis sintéticos), armazenamento, transporte e captura direta no ar de carbono.
2. Hidrogénio verde e combustíveis sustentáveis:
para aplicação em setores nos quais é difícil a descarbonização, por exemplo, aviação, transportes marítimos, transportes pesados de mercadorias ou indústria de base.
3. Biocombustíveis:
soluções para conversão de suprodutos em energia, por exemplo, energia a partir de biomassa florestal; resíduos agrícolas, pecuários ou agroindustriais; agroalimentares, como óleos alimentares usados; ou resíduos urbanos.
4. Cadeia de valor das baterias:
soluções na exploração de minerais estratégicos, como o lítio; de reciclagem de baterias; de armazenamento de energia.
5. Otimização do consumo e do custo da energia junto da indústria e dos consumidores:
soluções de eletrificação de energia livre de carbono; otimização com base em soluções de inteligência artificial; soluções para consolidação e flexibilização da produção e consumo de energia, por exemplo, para apoio à utilização de recursos energéticos distribuídos ou à constituição de comunidades locais de energia.
6. Mobilidade:
soluções que facilitem a massificação de veículos elétricos; soluções de carregamento, por exemplo, de carregamento inteligente; soluções para utilização dos veículos para armazenamento de energia e aplicação do conceito V2X (Vehicle to Everything/ veículo para tudo); soluções de troca de baterias; soluções para massificação e carregamento de baterias de 2ª vida.
7. Energia renovável:
soluções para energia solar fotovoltaica, incluindo sistemas agrovoltaicos, hibridização, otimização de desempenho e manutenção preditiva; soluções para energia eólica (onshore e offshore)
ÁREAS DE INTERESSE DO ITAU:
1. Alimentação Sénior;
2. Aceleração digital;
3. Sustentabilidade alimentar;
4. Atrair, Motivar, Aproximar e Reter pessoas;
5. Produção centralizada de refeições. Exemplos de áreas de intervenção:
- a. eficiência energética;
- b. robótica;
- c. extensão de prazos de validade
ÁREAS DE INTERESSE DA SOJA DE PORTUGAL:
1. Soluções em alimentos compostos para Aquacultura, Animais de Companhia, Avicultura e Pecuária. Exemplos de áreas de intervenção:
- a. Desenvolvimento de alimentos adaptados a RAS (Recirculating Aquaculture Systems): obter consistência fecal em peixes de água salgada e doce;
- b. Gorduras customizadas: como aumentar a retenção de n-3 PUFA manipulando o perfil de ácidos gordos das dietas;
- c. Desenvolvimento de critérios objetivos de desempenho das dietas para pet food;
- d. Otimização de fórmulas para as primeiras fases de desenvolvimento (avicultura, cunicultura, suínos, ruminantes);
- e. Estudo de novas matérias-primas na alimentação animal (avicultura, cunicultura, suínos, ruminantes);
- f. Formulação de ruminantes com recurso a aminoácidos: impacto na produtividade.
- g. Formulação em Avicultura com base em fibra ácido detergente.
2. Soluções em carne de Aves. Exemplos de áreas de intervenção:
- a. Estudo do impacto das quebras de frio ao longo da vida do produto (da produção à distribuição) na qualidade do frango;
- b. Avaliação de metodologias de extensão do tempo de vida útil da carne de aves;
- c. Maximização do rendimento de carcaça (preferencialmente peito) em frangos de carne e a sua rentabilidade económica;
- d. Estudo da integridade intestinal e da melhor estratégia nutricional em perus.
ÁREAS DE INTERESSE DA SYMINGTON:
1. Propostas que contribuam para a incorporação da sustentabilidade nas operações de negócios. Exemplos de áreas de intervenção:
- a. Garantir que a sustentabilidade esteja profundamente integrada em todas as dimensões das operações e processos de tomada de decisão da Symington (compras sustentáveis, gestão de recursos, redução de resíduos, eficiência energética ou marketing responsável).
- b. Identificar um conjunto de competências de sustentabilidade para alimentar o programa de formação da Symington para ajudar os funcionários a desenvolver conhecimentos, habilidades e atitudes que promovam maneiras de pensar, planear e agir com empatia, responsabilidade e cuidado com nosso planeta e saúde.
- c. Conceber sistema de competências para a sustentabilidade, contendo domínios de capacitação; imperativos organizacionais; ferramentas de avaliação, reporte, monitorização e gestão.
- d. Rever os KPI – Key Performance Indicators, de forma a garantir que todas as áreas da empresa tenham seus próprios KPIs alinhados e contribuindo para o progresso da organização em direção às metas de sustentabilidade.
2. Propostas que contribuam para programa de sustentabilidade da empresa. Exemplos de áreas de intervenção:
- a. Mapear a cadeia de valor e construir ferramenta de avaliação, com base em padrões internos, ferramentas do setor vitivinícola e programas de certificação de terceiros, para que possamos controlar e garantir que nosso ecossistema (por exemplo, fornecedores) atenda às expectativas da Symington em matéria de sustentabilidade;
- b. Plataforma digital para mapeamento de fornecedores, com base no seu desempenho em sustentabilidade.
ÁREAS DE INTERESSE DA SONAE MC:
Criação de um score avaliador do perfil nutricional da alimentação.
ÁREAS DE INTERESSE DA SMARKIO S.A.:
1. Propostas na área da Inteligência Artificial e da Automação que contribuam para o desenvolvimento do Orquestrador.
Palavras-Chave: IA, Machine Learning, Redes Neuronais, Processamento de Linguagem Natural, Agentes Autónomos, Orquestração de Processos, Automação Inteligente, Gestão de Tarefas, Coordenação de Agentes
Exemplos de áreas de intervenção:
- Conceber e construir um sistema de orquestração eficaz, responsável por selecionar e coordenar os AutoGPAs em tarefas específicas.
- Implementar lógica de tomada de decisão que assegure a escolha adequada dos agentes para cada contexto, tendo em conta a sua especialização e disponibilidade.
2. Propostas na área do Blockchain e Criptografia que contribuam para o desenvolvimento de Smart Contracts na Blockchain.
Palavras-Chave: Blockchain, Contratos Inteligentes, Segurança da Informação, NFTs, Tokenização, Tecnologia de Blockchain, Contratos Inteligentes, Registo Distribuído, Criptomoedas
Exemplos de áreas de intervenção:
- Implementar smart contracts que regulem o registo e a gestão dos AutoGPAs como NFTs na blockchain.
- Assegurar a integridade e a segurança das transações, assim como a transparência no que diz respeito à remuneração dos proprietários de AutoGPAs.
3. Proposta fundamentada em benchmarking de um business model e governance de um marketplace de aplicações generative AI tendo por base smart contracts ( blockchain + NFTs) com os produtores de Software e o cliente final (empresa ou consumidor).
ÁREAS DE INTERESSE DA 2045 DIGITAL HEALTH:
1. Propostas que contribuam para desenvolvimento de soluções de análise e sistematização de método de treino:
- Analisar o atual método de treino Papayya e identificação de melhorias
- Definir algoritmo para adequação dos parâmetros de treino às métricas recolhidas (exemplo: adequação de repetições/tempo/velocidade à frequência cardíaca)
- Estudo comparativo de resultados entre o método de treino Papayya e outros métodos.
- Estudo das possibilidades de proteção de propriedade intelectual do método de treino Papayya
Palavras-Chave:
- Exercicio físico, fitness, workout, personal training, functional training, digital health,
- Wearables, Data processing, Análise de Dados, Estatísticas, Dashboards, Mineração de Dados
2. Propostas que contribuam para desenvolvimento de soluções de Melhoria da experiência do cliente
- Desenvolvimento de critérios para designar o personal trainer adequado a cada cliente
- Estudo e desenvolvimento de sugestões/técnicas de comunicação para melhoramento da satisfação do cliente no treino e humanização da relação no contexto de 1 PT treinar N clientes simultaneamente
Palavras-Chave:
- AI, IA, Machine Learning, Redes Neuronais, Processamento de Linguagem Natural, Text to Speech, Speech to Text, Processamento de imagem, Processamento de Vídeo, Generative AI
- Interacção Humano-Máquina, UX Design, Design Centrado no Utilizador, Human-Computer interaction
- Comportamento e experiência do consumidor, Neuromarketing, comportamento do consumidor, comunicação com cliente, psicologia cognitiva, psicologia do desporto
- AI, Avatar, geração de vídeo em escala
3. Propostas que contribuam para desenvolvimento de soluções de Personal Trainer Assistant
• Análise de vídeo para
o Deteção de início de execução de exercício
o Contagem de repetições
o Sugestão de correções
Palavras-Chave:
- AI, IA, Machine Learning, Redes Neuronais, Processamento de imagem, Processamento de Vídeo, Text to Speech, Generative AI
- Interacção Humano-Máquina, UX Design, Design Centrado no Utilizador, Human-Computer interaction
Desafio GALP
Explorar o Nexus IA–Cibersegurança: Proteção, Risco e Governança
· Área de atuação da empresa:
A Galp é uma empresa global de energia presente nove países e três continentes. Apostamos num crescimento sustentável ao longo da cadeia de valor da energia. Os nossos negócios incluem: Upstream, Industrial e Midstream, Comercial, e Renováveis e Novos Negócios.
· Objetivo do desafio:
Identificar e explorar soluções inovadoras que apliquem IA para reforçar a cibersegurança na Galp, incluindo deteção automática de ameaças, resposta a incidentes e análise de risco. Em paralelo, investigar riscos emergentes como Adversarial AI e propor abordagens para uma governança segura da IA, assegurando que os próprios sistemas inteligentes não se tornem vetores de ataque ou vulnerabilidade.
· Contexto do desafio:
A Galp encontra-se atualmente entre os 5% das melhores empresas do Sector Energético Global no que toca a cibersegurança. No entanto, em 2023, a ENISA reportou mais de 200 ciberincidentes no setor energético, sendo mais de metade na Europa, reforçando a necessidade contínua de reforço da nossa resiliência.
· Oportunidade do desafio:
Procuramos investigação aplicada que una Cibersegurança e Inteligência Artificial para reforçar a proteção, análise e resposta a ameaças em infraestruturas críticas.
· Áreas pretendidas:
Threat Intelligence, AI-driven Security, Machine Learning for Cybersecurity, Risk Assessment, Adversarial AI, Secure AI, Automated Threat Detection, AI Governance, Explainable AI (XAI) in Security.
Desafio Smarkio
1. Ontologias & Knowledge Graph Dinâmico (RAG Multi‑Tenant)
. Área de atuação da empresa:
SaaS B2B em IA generativa (https://autogpa.com); motores RAG multi‑tenant; knowledge graphs; marketing digital; automação de conteúdo; vector databases; orquestração cloud‑native.
. Objetivo do desafio:
Desenhar uma ontologia corporativa OWL para documentos e conversas de suporte, construir pipeline de ingestão (RDFLib) e sincronizar incrementalmente este knowledge graph com embeddings em vector DB, permitindo consultas híbridas KG + RAG.
. Contexto do desafio:
O produto precisa de contexto semântico de alto nível para reduzir “alucinações” e melhorar ranking de respostas. Atualmente só existe RAG estático com flat embeddings.
. Oportunidade do desafio:
Precisamos de apoio académico em modelação ontológica e avaliação de recall/latência vs baseline.
. Áreas pretendidas:
Knowledge Graph, Ontology Engineering, RDF/OWL, SPARQL, Incremental ETL, Vector DB, RAG híbrido, IA Generativa.
2. Captura Estruturada de Informação Documental
. Área de atuação da empresa:
SaaS de IA documental corporativa (https://autogpa.com); especialização em OCR, NER e extração de dados estruturados de PDFs e imagens.
. Objetivo do desafio:
Desenvolver método genérico para processar documentos (faturas, contratos, relatórios), aplicar OCR e análise de layout para identificar o tipo e extrair apenas os campos-chave (valores, datas, identificadores, tabelas), gerando saídas JSON ou modelos relacionais sem componentes de automação extra.
. Contexto do desafio:
A extração manual de dados documentais é lenta e imprecisa. É necessário um sistema de extração focado exclusivamente em capturar informação estruturada de múltiplos formatos.
. Oportunidade do desafio:
Buscamos expertise em OCR avançado, extração de tabelas e entidades e NER para garantir extração fiel e alta precisão.
. Áreas pretendidas:
OCR, Document AI, Layout Analysis, Table Extraction, NER, Structured Data Capture, JSON Schema, Data Extraction.
3. Personalization & Forecasting Intelligence
. Área de atuação da empresa:
SaaS para automação e inteligência de marketing digital (https://autogpa.com), com foco em IA aplicada à personalização de campanhas, análise de feedback de utilizadores e previsão estratégica com integração de dados comportamentais e séries temporais.
. Objetivo do desafio:
Desenvolver uma arquitetura inteligente que integre: (1) personalização de conteúdo via clustering dinâmico e análise de sequências comportamentais; (2) previsão de impacto de reviews com análise de sentimentos e regressão multivariada neural; (3) previsão de cenários económicos/sociais com modelos híbridos (Transformers + inferência causal), com outputs explicáveis.
. Contexto do desafio:
A plataforma visa antecipar padrões de consumo e ajustar ações em tempo real com base em dados complexos. O desafio será base para novas funcionalidades core com impacto direto na performance de campanhas e decisões estratégicas.
. Oportunidade do desafio:
O projeto permite validar arquiteturas avançadas de IA em ambiente real, e contribuir para a evolução de modelos de previsão e personalização com aplicações comerciais e institucionais escaláveis.
. Áreas pretendidas:
Deep Learning, Recommender Systems, Sentiment Analysis, Time Series Forecasting, Causal Inference, Transformers, XAI, Clustering Dinâmico, Reinforcement Learning, GDPR.
Desafio ITAU
O ITAU pretende recolher ideias para reformulação do seu parque de cozinhas, soluções de robotização para novas cozinhas e conhecer soluções que permitirão tornar as novas cozinhas mais sustentáveis.
- Soluções para Cozinhas Industriais (eficiência energética, robótica, logística, etc.
- Soluções de aceleração digital na produção e distribuição de refeições
- Soluções para embalagens sustentáveis e de fácil utilização para distribuição de refeições
Desafio Soja Portugal
Desenvolvimento de estratégias para monitorização, controlo e/ou minimização da contaminação da carne de aves por Campylobacter.
Principais áreas técnicas/científicas identificadas: Microbiologia alimentar; Higiene, qualidade e segurança alimentar; Tecnologia alimentar; Bioinformática; Tecnologias de monitorização e controlo.
Palavras-chave sobre competências procuradas: Estudo de patogénicos alimentares (métodos para deteção e quantificação); Boas práticas de higiene; Protocolos de segurança alimentar; HACCP; Tecnologias de descontaminação; Tecnologias de processamento de alimentos; Análise de dados genómicos e metagenómicos; Modelagem computacional para prever pontos críticos; Sensores para deteção e/ou monitorização em tempo real.
IJUP2021-SOJA DE PORTUGAL-14- One Health in practice: studying the persistence of Enterobacteriaceae with zoonotic potential in poultry farms using ITM or OTM feed to prevent their transfer into the human food chain
IJUP2021-SOJA DE PORTUGAL-15- BioWO: Improving fish stress resilience with natural BIOactives from fermented Wine and Olive oil wastes
IJUP2021-SOJA DE PORTUGAL-22- TIDES4DOGS – pepTIDES as nutraceutical ingredients of accessible premium formulae FOR DOGS
IJUP2021-SOGRAPE- 23- POMACE4Wounds-Valorization of grape pomace by-products as antibiotic resistance modifiers to counteract biofilms-associated chronic wound infections
IJUP2021-SOGRAPE- 24- Less headaches for the wine growers. Application of common aspirin® as a cheaper and environmental-friendly way to increase grape yield and quality
IJUP2021-GALP-17- Power2Biofuel ? Storing Renewable Energy in Liquid Biofuels through Microalgae
IJUP2021-ITAU-12- NOBEL – seNiOr meals towards high nutrient BioaccEssibiLity / Refeições para idosos com elevada bioacessibilidade nutricional
IJUP-IMPETUS TEXTEIS-6- Avaliação de Sustentabilidade Aplicada a Produtos e Processos da Indústria Têxtil – IMPETUS
IJUP-IMPETUS TEXTEIS-16- Gestão ambiental na IMPETUS