Engenharia da Digitalização

Doutoramento

doutoramento disponível no Instituto Politécnico de Leiria, no Instituto Politécnico do Cávado e do Ave e na Technological University of the Shannon, em Limerick, República da Irlanda

O Doutoramento em Engenharia da Digitalização tem como principais objetivos a formação de recursos humanos, altamente qualificados na vanguarda dos domínios científicos específicos da área tecnológica e da transformação digital das empresas e instituições, nomeadamente estudando, desenvolvendo e implementando soluções inovadoras com tecnologias digitais.

O curso, baseado na criação de conhecimento através de cooperação internacional integrada na universidade europeia RUN-EU, visa proporcionar formação adequada para o exercício de atividades técnico científicas, integrando conhecimento e desenvolvendo inovação em ambientes profissionais multidisciplinares, com elevados níveis de ética, consciência ambiental e de elevada exigência e competitividade, criando, assim, profissionais capazes de contribuir para o desenvolvimento económico e industrial em diferentes regiões do espaço europeu.

Ministrado pela Escola Superior de Tecnologia e Gestão do Politécnico de Leiria, em associação com o Instituto Politécnico do Cávado e do Ave e com a Technological University of the Shannon, da República da Irlanda, o Doutoramento em Engenharia da Digitalização integra-se no projeto educativo das três instituições, visando contribuir para objetivos comuns, nomeadamente para o desenvolvimento e consolidação de polos de competitividade e inovação em tecnologias digitais, alinhando o seu programa com as áreas de especialização inteligente das regiões onde se inserem as instituições.

Escola

ESTG

Cidade

Leiria

Idioma

Inglês, Português

Regime

Diurno

Duração

3 anos

Vagas

Registo DGES

Informação de registo

Objetivos

Pretende-se que os estudantes desenvolvam os seguintes conhecimentos, aptidões e competências:

Domínio do estado da arte das tecnologias digitais com aplicação na automação de processos e serviços;
Capacidade para analisar e investigar desafios complexos e propor soluções novas incorporando conhecimento em tecnologias digitais;
Capacidade para conceber, projetar e desenvolver produtos e/ou processos inovadores para a digitalização industrial e de
serviços;
Capacidade de liderar e colaborar em projetos interdisciplinares e internacionais, bem como organizar, sintetizar, comunicar e
divulgar o conhecimento científico gerado, respeitando a ética e os métodos de investigação científica.

Plano curricular

ECTS: 180

1. Ano
Opção I e Opção II – Unidades Curriculares disponíveis
2. e 3. Anos

1. Ano
Código	Nome	Semestre	ECTS	Duração
	Metodologias de Investigação	1S	5	30 h
Conhecimento e desenvolvimento do conhecimento: definição de conhecimento, tipos de conhecimento e ciclo de conhecimento Pressupostos subjacentes a cada paradigma: Filosofia, Ontologia, Epistemologia e Metodologia Inter-relações entre paradigmas: geração de teorias e teste de hipóteses Metodologia para revisão da literatura Pensamento crítico e pensamento científico Metodologia e métodos: método experimental, quase experimental e não experimental, métodos qualitativos e métodos mistos Desenvolvimento de projetos e propostas de pesquisa
	Integridade na Investigação	1S	5	30 h
Responsabilidades éticas no processo de investigação Desafios éticos no decorrer de projetos de investigação Estratégias para lidar com pressões e situações difíceis Políticas e diretrizes locais e profissionais sobre integridade na investigação Identificação de condutas impróprias na investigação e procedimentos a seguir em caso de má conduta
	Opção I	1S	5	30 h
O estudante deve escolher uma das seguintes unidades curriculares . Para mais informação, consultar quadro “Opção I e Opção II – Unidades Curriculares disponíveis”. Análise de Dados e Aprendizagem Computacional Antenas, Propagação e Deteção Remota Bases de Dados e Visualização de Dados Cibersegurança Controlo Inteligente Digitalização de Sistemas de Produção Fusão Inteligente de Dados Processamento, Análise e Codificação de Informação Digital Robótica Sistemas Ciberfísicos e IoT Inteligentes Transformação Energética Competências Complementares em Engenharia da Digitalização I
	Opção II	1S	5	30 h
O estudante deve escolher uma das seguintes unidades curriculares . Para mais informação, consultar quadro “Opção I e Opção II – Unidades Curriculares disponíveis”. Análise de Dados e Aprendizagem Computacional Antenas, Propagação e Deteção Remota Bases de Dados e Visualização de Dados Cibersegurança Controlo Inteligente Digitalização de Sistemas de Produção Fusão Inteligente de Dados Processamento, Análise e Codificação de Informação Digital Robótica Sistemas Ciberfísicos e IoT Inteligentes Transformação Energética Competências Complementares em Engenharia da Digitalização II
	Seminário	2S	5	30 h
Elaboração de um artigo científico ou um plano de investigação detalhado. Submissão de um artigo a uma conferência. Preparação e realização de apresentação pública do trabalho.
	Planeamento de Tese	Anual	35	60 h
O conteúdo dependerá do tópico escolhido pelo aluno, mas consistirá no estudo de aspetos considerados relevantes para o tópico de investigação no qual o aluno prepara o seu plano de tese, incluindo a identificação de problemas, nomeadamente em contexto industrial, a avaliação prévia de soluções existentes, um levantamento do estado da arte e a planificação do trabalho a efetuar durante o doutoramento. Os estudantes também deverão adquirir conhecimento acerca do método científico e das diferentes abordagens tecnológicas ao desenvolvimento de trabalho de investigação.

Opção I e Opção II – Unidades Curriculares disponíveis
Código	Nome	Semestre	ECTS	Duração
	Análise de Dados e Aprendizagem Computacional	Semestral	5	30 h
Conceitos de Análise de Dados e Aprendizagem Computacional Metodologias de análise de dados; Recolha, geração e desdobramento de dados; Exploração de dados; Pré-processamento de dados; Técnicas de aprendizagem computacional; Avaliação e seleção de modelos. Análise de séries temporais Process Mining Gestão de processos de negócio; Pré-processamento de dados; Descoberta, conformidade e melhoria de processos de negócio. Técnicas de Big Data: Armazenamento e processamento de dados em larga escala. Técnicas avançadas de Análise de Dados e Aprendizagem Computacional Aprendizagem por Reforço; Deep Learning; Generative AI; Explainable AI; Fair AI; Edge AI; Treino de redes neuronais profundas recorrendo a métodos determinísticos. Questões éticas e de privacidade relacionadas com Data Analytics e Aprendizagem Computacional
	Antenas, Propagação e Deteção Remota	Semestral	5	30 h
Fundamentos da Teoria Eletromagnética Equações de Maxwell; Propagação de ondas; Teoria de antenas; Interpretações físicas de fenómenos eletromagnéticos. Métodos Numéricos Métodos FDTD, FEM e MoM; Métodos de alta frequência; Ferramentas de software de simulação. Modelagem de Antenas Fundamentos de antenas; Tipos, arrays e otimização de design. Propagação Eletromagnética Propagação de ondas; Espalhamento e aplicações em comunicações/radar. Deteção Remota Introdução aos princípios de deteção remota; SAR; Deteção remota por microondas; Radar passivo; Diversas aplicações. Técnicas de Medição Medições de campo próximo/distante; Caracterização de antenas; Parâmetros de espalhamento; Medições de campo; Sistemas de radar. Tópicos Especiais Metamateriais; Simulações multiphysics; Problemas inversos.
	Bases de Dados e Visualização de Dados	Semestral	5	30 h
Arquitetura DBMS Distribuída Projeto de banco de dados distribuído Processamento e decomposição de consultas Otimização de consulta distribuída Gestão de transações Fiabilidade do SGBD Distribuído Sistemas de bases de dados paralelas Sistemas de gerenciamento de banco de dados de objetos distribuídos Modelo de dados orientado a objetos Visualização de dados Ferramentas para visualização de dados
	Cibersegurança	Semestral	5	30 h
Segurança da informação e cibersegurança Segurança em redes Análise digital forense Análise de software malicioso Análise de risco de sistemas de informação Ética, conformidade e fator humano Casos práticos
	Controlo Inteligente	Semestral	5	30 h
Introdução aos Sistemas de Controlo Inteligentes Visão Geral dos Sistemas de Controlo; Introdução ao Controlo Inteligente; Perspetiva Histórica e Aplicações; Desafios e oportunidades do controlo inteligente. Aprendizagem máquina para controlo Regressão e Classificação para Controlo; Aprendizagem e Controlo por Reforço; Aprendizagem profunda para aplicações de controlo; Estudos de caso: controlo usando aprendizagem máquina. Algoritmos Evolutivos para Controlo Algoritmos Genéticos para Otimização; Programação Genética para Controlo; Estratégias Evolutivas para Controlo; Estudos de Caso: Técnicas de Controlo Evolutivo. Redes Neuronais para Controlo Introdução às Redes Neuronais Artificiais (RNAs); Perceptores multicamada (MLPs) para controlo; Redes Neuronais Recorrentes (RNNs) para Controlo; Estudos de Caso: Sistemas de Controlo Baseados em Redes Neuronais. Aplicações do mundo real e estudos de caso Aplicações reais de controlo.
	Digitalização de Sistemas de Produção	Semestral	5	30 h
Sistemas de Produção Inteligentes Conceito; Requisitos; Relacionamento com Indústria 4.0 Fundamentos sobre Sistemas de Execução da Produção Introdução ao segmento digital e tecnologias para a Indústria 4.0 Abordagem ao fabrico digital (desenho 3D, simulação de elementos finitos e desenho generativo); Fabrico aditivo; Simulação em produção e logística; Instruções digitais, realidade virtual e aumentada; Digital Twin; Maquinação inteligente; Sistemas ciberfísicos de produção. Conceitos organizacionais para a Indústria 4.0 Trabalho 4.0; Operador 4.0; Impacto da Indústria 4.0.
	Fusão Inteligente de Dados	Semestral	5	30 h
Introdução à fusão de informação sensorial Informação sensorial; Arquiteturas de redes de sensores; Protocolos de comunicação. Aspetos gerais com a fusão de dados Alinhamento de dados – espacial, temporal, semântico e normalização; Processos de calibração; Erros: inconsistência, ruído, falta de informação, outliers. Fusão de dados baseado em métodos estatísticos Fundamentos; Representação comum de dados em Análise de Componentes Principais (PCA) e Análise Linear Discriminante (LDA); K-Means Cluster; Kalman e Extended Kalman Filter; Mistura de gaussianas. Fusão de dados baseado em aprendizagem computacional e inteligência artificial Fundamentos; Criação de base de dados; Árvores de Decisão; Redes Neuronais; Deep Learning. Estratégias de avaliação do desempenho
	Processamento, Análise e Codificação de Informação Digital	Semestral	5	30 h
Modelos de representação digital de informação visual em diferentes modalidades Multi-vista, 3D, plenóptico, holográfica, nuvens de pontos, omnidirecional; Dermoscópico, light-sheet, MRI, PET, CT; Térmicas (infravermelho), multiespetral. Algoritmos de segmentação, identificação e classificação de informação muldimensional Soluções de visão computacional baseadas em redes neuronais convolucionais profundas; Desempenho, otimização e ferramentas de software; Algoritmos de codificação de imagem, vídeo e sinais multidimensionais Técnicas avançadas para compressão de imagem, vídeo e sinais multidimensionais em normas internacionais; Avanços recentes no domínio da compressão de imagem e vídeo usando regiões de interesse; Novos paradigmas de codificação baseada em aprendizagem computacional. Inovação tecnológica em aplicações e sistemas integrados de digitalização Codificação, comunicação, processamento e análise de informação visual.
	Robótica	Semestral	5	30 h
Introdução Conceitos gerais de robótica Inteligência Artificial em Robótica Projetos nas unidades de I&D das instituições parceiras Arquiteturas para Agentes Robóticos Reativa, Deliberativa, Híbrida; Crença, desejo e intenções; Arquiteturas cooperativas. Perceção em robótica Sensores propriocetivos e exterocetivos; Visão artificial e sensores de profundidade aplicados à robótica; Técnicas de fusão sensorial. Localização e Mapeamento Representação, criação e atualização do modelo do mundo; Técnicas de Localização e Mapeamento; Exploração do mundo. Atuação e controlo em robótica Cinemática e dinâmica; Atuadores e parâmetros físicos associados; Robôs e a sua simulação Navegação Algoritmos de navegação em ambientes conhecidos / desconhecidos; Segurança. Robôs Colaborativos Controlo por impedância; Recursos de segurança do robô; Programação de um robô colaborativo.
	Sistemas Ciberfísicos e IoT Inteligentes	Semestral	5	30 h
Visão geral da Internet das Coisas Conceitos; Arquitetura; Casos de uso. Sistemas de hardware embebidos para aquisição de dados Sensores; Atuadores. Infraestrutura e protocolos de comunicações sem fio de baixo consumo de energia Integração do sistema com a nuvem Interfaces; Protocolos de transferência de dados. Processamento e análise de dados para IoT Segurança e privacidade em IoT Arquiteturas distribuídas em Sistemas IoT Serviços IoT AnyTime AnyWhere Ecossistemas IoT Inteligentes Métricas de caracterização e avaliação de soluções IoT inteligentes
	Transformação Energética	Semestral	5	30 h
Enquadramento e motivação Evolução dos sistemas energéticos; Segurança de aprovisionamento; Ambiente e clima; Sustentabilidade e Economia Circular. Organização dos Sistemas de Energia Os mercados monopolistas clássicos; Fomento da produção independente; Processo de liberalização dos mercados energéticos; Funções e agentes do mercado. Fileiras energéticas Combustíveis fósseis; Fontes renováveis; Energia nuclear. Tecnologias de armazenamento de energia Introdução e evolução histórica; Baterias de Iões de Lítio e Supercondensadores; Previsão e otimização do desempenho dos sistemas; Modelação e simulação computacional; Limitações, aplicações avançadas, desafios e tendências futuras. Gestão da procura e flexibilidade Gestão da procura; Gestão dinâmica de carga como fonte de flexibilidade; Comunidades de energia e novas formas de transação. Digitalização e redes inteligentes Monitorização avançada; Controlo; Gestão proativa.
	Competências Complementares em Engenharia da Digitalização I	Semestral	5	30 h
Esta UC só está disponível na Opção I São utilizados como elementos de formação: Missões técnico-científicas com a duração mínima de duas semanas (2,5 ECTS) Rotações laboratoriais com a duração mínima de 2 semanas em instituições vocacionadas para inovação digital e criação de conhecimento (2,5 ECTS) Summer / Winter Schools realizadas. Diploma com ECTS, máximo de 5 ECTS, caso contrário, mediante avaliação da Comissão de Coordenação do Programa Doutoral (2,5 ECTS) Realização de cursos avançados “RUN SAP – Short Advanced Program” no âmbito da RUN-EU, correspondendo a 1 ECTS por cada SAP de uma semana Publicação de artigos científicos – 5 ECTS para artigos publicados em revistas indexadas no SCI ou patente internacionais, e 2,5 ECTS para artigos publicados em outras revistas ou patente nacional Participação com apresentação (oral ou em painel) de comunicações em congressos nacionais e internacionais (2,5 ECTS) Outras atividades consideradas relevantes pela Comissão de Coordenação do Programa Doutoral poderão ser também consideradas, com o máximo de 5 ECTS
	Competências Complementares em Engenharia da Digitalização II	Semestral	5	30 h
Esta UC só está disponível na Opção II São utilizados como elementos de formação: Missões técnico-científicas com a duração mínima de duas semanas (2,5 ECTS) Rotações laboratoriais com a duração mínima de 2 semanas em instituições vocacionadas para inovação digital e criação de conhecimento (2,5 ECTS) Summer / Winter Schools realizadas. Diploma com ECTS, máximo de 5 ECTS; caso contrário, mediante avaliação da Comissão de Coordenação do Programa Doutoral (2,5 ECTS) Realização de cursos avançados “RUN SAP – Short Advanced Program” no âmbito da RUN-EU, correspondendo a 1 ECTS por cada SAP de uma semana Publicação de artigos científicos – 5 ECTS para artigos publicados em revistas indexadas no SCI ou patente internacionais, e 2,5 ECTS para artigos publicados em outras revistas ou patente nacional Participação com apresentação (oral ou em painel) de comunicações em congressos nacionais e internacionais (2,5 ECTS) Outras atividades consideradas relevantes pela Comissão de Coordenação do Programa Doutoral poderão ser também consideradas, com o máximo de 5 ECTS

2. e 3. Anos
Código	Nome	Semestre	ECTS	Duração
	Tese	Plurianual	120	244 h
No âmbito da UC “Tese” o estudante deverá realizar trabalho de investigação sobre temas ligados às áreas da Engenharia da Digitalização. O aluno desenvolverá o seu trabalho de investigação, que deverá resultar num contributo original, de modo a aprofundar o conhecimento e formular novas hipóteses, produtos, processos ou serviços. O estudante deverá desenvolver o seu trabalho de forma autónoma, de acordo com o Plano de Tese aprovado e com apoio da equipa de orientação. Os conteúdos programáticos específicos dependerão do tópico escolhido pelo estudante. Durante este período, o estudante produzirá artigos científicos, a publicar em revistas científicas e conferências da especialidade, o qual será completado com a escrita de uma tese de doutoramento que integra todo o trabalho de investigação realizado e os resultados alcançados.

Condições de acesso

Podem candidatar-se ao ciclo de estudos:

Titulares do grau de mestre ou equivalente legal;
Titulares de um grau académico superior estrangeiro, conferido na sequência de um 2º ciclo de estudos organizado de acordo com os princípios do Processo de Bolonha por um Estado aderente ao Processo;
Titulares de um grau académico superior estrangeiro que seja reconhecido como satisfazendo os objetivos do grau de mestre pelo Conselho Técnico-Científico da Escola;
Os titulares de grau de licenciado, detentores de um currículo escolar ou científico especialmente relevante que seja reconhecido como atestando capacidade para a realização deste ciclo de estudos pelo Conselho Técnico-Científico da Escola onde efetuou a candidatura;
Detentores de um currículo escolar, científico ou profissional, que seja reconhecido como atestando capacidade para a realização do ciclo de estudo pelo Conselho Técnico-Científico da Escola onde efetuou a candidatura.

Edital

Edital 2024

Acreditação

Estado: Acreditado
Nº de anos de acreditação: 6
Data da publicação: 23/07/2024
Acreditação A3ES

Mais informações

Calendário	1.ª Fase	2.ª Fase	3.ª Fase
Candidatura	27/09/2024 a 14/10/2024	28/10/2024 a 03/12/2024	02/01/2025 a 31/01/2025

Para mais informações, contactar:

Professor Doutor Sérgio Manuel Maciel de Faria
sergio.faria@ipleiria.pt

Candidatura

Depois de escolheres o curso confirma no botão como me candidato a opção que se adequa ao teu perfil.

Como me candidato

Taxa de candidatura

Contingente geral: 60€

Contingente internacional: 60€

Taxa de matrícula/inscrição

Contingente geral: 50€

Contingente internacional: 100€

Propina anual

Contingente geral: 2750€

Contingente internacional: 4000€