Currículo
Sistemas Inteligentes e Robótica SIR
Contextos
Groupo: LEAlim 2023-2024 > 1º Ciclo > Unidades Curriculares
ECTS
6.0 (para cálculo da média)
Objectivos
Esta UC visa dotar os estudantes de conhecimento teórico e capacidade elementar de desenvolvimento de sistemas inteligentes e de robótica aplicados aos sistemas agrícolas, florestais, zootécnicos e ambientais. São abordados fundamentos de sensorização, Internet das Coisas, infraestruturas de dados, Inteligência Artificial (machine learning e IA generativa), realidade aumentada/virtual e robótica, numa abordagem de aprendizagem baseada em projetos. No final da UC, o estudante deverá ser capaz de: identificar os módulos de um sistema robótico (perceção, navegação, decisão e execução); descrever as forças motrizes da automação agroambiental; identificar e aplicar princípios de gestão de dados; selecionar sensores e protocolos de comunicação para uma aplicação; aplicar noções básicas de controlo e planeamento de movimento; desenvolver protótipos simples com recurso a IA; e comunicar, por escrito e oralmente, sobre o desenvolvimento e aplicação destes sistemas.
Programa
1. Introdução: sistemas inteligentes e robótica nas ciências agronómicas, florestais e ambientais. 2. Internet das Coisas: sensores, processadores (Arduino) e atuadores. 3. Sistemas de sensorização: sensores óticos, eletroquímicos, biológicos, remotos e de posicionamento (GPS, LiDAR, câmaras 3D). 4. Dados de sensores: características, processamento, fusão e análise; introdução ao machine learning. 5. Infraestruturas de dados: computação na cloud, repositórios, serviços e princípios FAIR. 6. Inteligência Artificial: machine learning e IA generativa aplicadas à robótica; agentes inteligentes. 7. Robótica: drones aéreos e terrestres, robots móveis e manipuladores para agricultura; noções de cinemática e dinâmica; introdução ao ROS. 8. Realidade aumentada e virtual: sistemas imersivos e não imersivos e aplicações no ensino. 9. Projeto criativo integrador: geração e seleção de ideias, prototipagem, experimentação e comunicação.
Método de Avaliação
A avaliação compreende duas componentes: (i) componente individual (30% da nota final) — conjunto de assignments individuais realizados ao longo do semestre, associados aos tópicos lecionados nas aulas práticas; (ii) componente de grupo (70% da nota final) — projeto criativo integrador, desenvolvido em grupo, avaliado através do protótipo, do relatório e da apresentação e discussão oral. A nota final resulta da média ponderada das duas componentes, exigindo-se classificação mínima de 9,5 valores em cada uma.
Carga Horária
Carga Horária de Contacto -
Trabalho Autónomo - 0.0
Carga Total -
Bibliografia
Principal
- Prototyping Augmented Reality. O'Reilly Media.: Mullen, T. 2018
- Agricultural Robotics: Mechanisms and Practice. CRC Press: Kondo, N., Duckett, T. & Mizushima, T. 2020
- Artificial Intelligence: A Guide for Thinking Humans. Farrar, Straus and Giroux. : Mitchell, M. 2019
- Internet of Things: Principles and Paradigms. Morgan Kaufmann. : Buyya, R. & Dastjerdi, A.V. 2016
- Handbook of Modern Sensors (5th ed.). Springer : Fraden, J. 2016
- Biblioteca digital colaborativa da UC (livros, artigos e documentação de software e hardware) e repositório GitHub dos projetos dos estudantes. : - -