A Secção Portuguesa do IEEE lançou, em 2020,  o“IEEE Outstanding MSc Thesis Award” com o objetivo de distinguir as melhores dissertações de mestrado realizadas em instituições de ensino superior portuguesas. De entre as 56 candidaturas submetidas à primeira edição do galardão, foram escolhidas e premiadas 6 dissertações nas diferentes categorias. Entre o lote de trabalhos distinguidos, 4 são rubricados por mestres do Técnico: Pedro Trindade, Pedro Moreira, Hemaxi Narotamo e Miguel Ferreira.

A distinção da Secção Portuguesa do IEEE não é a primeira que o antigo aluno de Engenharia Aeroespacial, Pedro Trindade, recebe uma vez que o valor da sua tese já tinha sido, anteriormente, reconhecido pela Sociedade Portuguesa de Robótica (SPR).  Volvidos alguns meses após a distinção, a honra e o orgulho repetem-se com esta distinção da seção portuguesa do IEEE.  “É um prazer ser distinguido com mais este prémio, que encaro como uma revalidação da qualidade da minha dissertação. É um privilégio ser reconhecido pelo meu trabalho, algo que me motiva a continuar a investigar nesta área”, frisa o alumnus.

Intitulada “Distributed Formation Control of Double-Integrator Vehicles in the Presence of Unknown Constant Disturbances”, a dissertação de mestrado de Pedro Trindade foi distinguida na categoria “Robotics & Control”. Contando com a orientação do professor Pedro Batista e da professora Rita Cunha, este trabalho aborda o tópico de controlo de formações de veículos, mais precisamente o desenvolvimento de algoritmos distribuídos para o controlo de formações. “Ao abordar este tema, identifiquei um problema relevante, que consiste em controlar estas formações quando os veículos são afetados por perturbações externas”, explica o antigo aluno. Para resolver este problema, Pedro Trindade propôs um novo algoritmo que, ao contrário das soluções já existentes, é capaz de corrigir o efeito destas perturbações. “Para mostrar que o algoritmo proposto consegue levar os veículos para a formação desejada, optei por utilizar uma técnica pouco usual, que me permitiu apresentar contribuições inovadoras”, salienta.

Através de várias experiências, que pretendiam complementar os resultados obtidas do ponto de vista teórico, Pedro Trindade conseguiu validar com sucesso o algoritmo proposto e demonstrar os benefícios das soluções teóricas propostas aplicadas à robótica aérea.  “Apesar de as experiências terem sido executadas com quatro multirotores, os resultados são escaláveis qualquer número de veículos”, evidencia o antigo aluno.

Um novo método para a segmentação de núcleos celulares em imagens de microscopia

A tese de Hemaxi Narotamo, reconhecida como a melhor na categoria “Engineering in Medicine and Biology”, consistiu no “desenvolvimento de uma abordagem baseada em deep learning para a segmentação de núcleos celulares, e ainda de uma técnica baseada em machine learning para o estadiamento do ciclo celular a partir de núcleos corados com DAPI.  “Dada a relevância da segmentação de núcleos, que tem inúmeras aplicações na área da biomedicina, é importante o desenvolvimento de métodos rápidos e robustos para o processamento de imagens em larga escala”, clarifica a antiga aluna.

Ciente dessa importância, neste trabalho, orientado pela professora Maria Margarida Silveira e pelo professor João Sanches, Hemaxi Narotamo desenvolveu um novo método, baseado em deep learning, para a segmentação de núcleos celulares em imagens de microscopia. “Os resultados mostraram que a abordagem desenvolvida atinge um desempenho comparável aos modelos do estado da arte para a segmentação de núcleos”, refere. No entanto, o método proposto é muito mais rápido e computacionalmente mais eficiente, fatores que são importantes quando o método vai ser usado na prática clínica”, sublinha, em seguida.

A preponderância desta investigação refletiu-se num artigo científico que descreve a abordagem proposta para a segmentação dos núcleos, apresentado oralmente pela antiga aluna e publicado na conferência internacional IbPRIA 2019.

Ainda que sem conseguir precisar o que distinguiu o seu trabalho dos outros concorrentes diretos nesta categoria, a aluna acredita que a importância que este terá na prática clínica poderá ter pesado na decisão final do júri. “Em particular, os métodos propostos na minha tese vão ter grande valor na linha de investigação focada no diagnóstico do cancro hereditário com base em imagens de microscopia”, vinca.  “Adicionalmente, os métodos que foram desenvolvidos são automáticos, rápidos e computacionalmente eficientes”, adiciona.

O sucesso da tese e os comentários que foram feitos durante a conferência e durante a defesa da tese, motivaram Hemaxi Narotamo a continuar a trabalhar na área da investigação. Assim, e após ter terminado o curso de Engenharia Biomédica, continua a fazer investigação na área de análise de imagens de microscopia usando deep learning.  “Logicamente, o próximo passo é o doutoramento onde vou continuar a desenvolver o meu trabalho nesta área. Comecei com imagens em 2D, mas agora vou trabalhar com dados em 3D, que tem toda uma nova dimensão de desafios”, partilha.

A resolução de um problema fundamental na área do encaminhamento de redes

A dissertação de Miguel Ferreira, antigo aluno de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, distinguiu-se como o melhor trabalho a concurso na categoria “Communications”, e  enquadra-se “na área do encaminhamento em redes de computadores, a qual estuda algoritmos distribuídos, ditos protocolos, que calculam caminhos na rede de acordo com um critério definido pelos operadores da rede e guiam pacotes-de-dados ao longo destes caminhos”, começa por explicar o antigo aluno.

Com o título “Encaminhamento em Múltiplos Critérios de Otimalidade: Teoria e Protocolos”, o trabalho, supervisionado e desenvolvido em conjunto com o Professor João Luís Sobrinho, aborda “o problema do encaminhamento ótimo e concorrente para múltiplos critérios de otimalidade, cujo objetivo é enviar cada fluxo de pacotes-de-dados da sua fonte para o seu destino pelo caminho ótimo para o critério mais adequado para esse fluxo”, tal como realça o jovem distinguido.

De acordo com Miguel Ferreira, “a principal novidade da investigação conduzida por mim e pelo Professor Sobrinho é uma solução para o problema do encaminhamento em múltiplos critérios de otimalidade”. Além do desenvolvimento de uma nova teoria, que permite transformar uma coleção de critérios de otimalidade que não satisfazem boas propriedades matemáticas num critério de dominância que as satisfaz, esta solução compreende ainda, “o desenho de novos protocolos de encaminhamento, que encontram o conjunto de caminhos dominantes de cada fonte para cada destino e possibilitam o envio de pacotes-de-dados por qualquer caminho deste conjunto”, como sublinha o antigo aluno.  Além disso, inclui ainda “a avaliação por simulação dos protocolos desenhados, que atesta o seu bom funcionamento”,  estaca ainda.

Apesar de “sensibilizado e grato por receber esta distinção do IEEE Portugal”, Miguel Ferreira confessa que esta não “é uma completa surpresa”. “No passado mês de agosto, um artigo científico resultante deste meu trabalho conjunto com o Professor Sobrinho recebeu um dos dois Prémios de Melhor Artigo na SIGCOMM 2020, a principal conferência na área das redes de computadores”, partilha.  Para o antigo aluno, este trabalho “sobressai pela simplicidade e generalidade com que resolve um problema elementar na área do encaminhamento em redes, potenciando desta forma melhores e mais flexíveis escolhas de encaminhamento para os futuros operadores da rede”. “Por fim, quero referir que este reconhecimento premeia também duas décadas de investigação fundacional e original do professor Sobrinho, à qual tive prazer de me associar e para ela contribuir”, colmata.

Pedro Moreira, o antigo aluno de Engenharia Eletrotécnica e de Computadores, foi distinguido na categoria “Energy and Power”. Intitulada “Bobina de Petersen Eletrónica: Análise do Regime Transitória e Validação Experimental”, a dissertação foi orientada pela professora Sónia Ferreira Pinto e pelo professor José Alves da Silva.