1 (uma) Bolsa de investigação científica (BI) no âmbito do projeto “Getty's Seismic Retrofitting”, financiado pelo Getty Conservation Institute, EUA, de duração de 12 meses, com início previsto em abril de 2023, em regime de exclusividade, conforme regulamento de formação avançada de Recursos Humanos da Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT). O contrato de bolsa poderá ser eventualmente renovado até ao limite máximo permitido pela regulamentação aplicável.

Requisitos de admissão: Os(As) candidatos(as) à Bolsa de Investigação Científica (BI) deverão preferencialmente satisfazer os seguintes requisitos:

• Mestrado em Engenharia Civil ou área afim;
• Inscrito no 3.º ciclo de estudo na área de Engenharia Civil;
• Experiência em machine learning, com um mínimo de 2 artigos publicados em revistas listadas no Web of Science (tipo Article ou Review);
• Excelente domínio da língua inglesa.

(1) Os documentos comprovativos da titularidade de graus académicos e diplomas, ou do respetivo reconhecimento quando tenham sido atribuídos por instituições de ensino superior estrangeiras, podem ser dispensados em fase de candidatura, sendo substituídos por declaração de honra do candidato, ocorrendo a verificação dessa condição apenas em fase de contratualização da bolsa. Nas situações de divergência entre a informação constante da declaração e a documentação entregue para efeitos de contratualização de bolsa, apenas será considerada a informação constante nesta última. Caso se verifique que os documentos comprovativos da titularidade do grau académico e diploma, ou do respetivo reconhecimento nos termos do Decreto-Lei n.º 66/2018, de 16 de agosto, não correspondam às classificações atribuídas na avaliação do percurso académico e possam, consequentemente, alterar a seriação do candidato, não será efetivada a contratualização da bolsa. 

(2) À data da respetiva contratação, deverão os candidatos comprovar que estão inscritos em curso conferente ou não conferente de grau académico, integrado no projeto educativo de uma instituição do ensino superior, na área ou área afim à solicitada em edital (por ex.: pós-graduações, estudos avançados, formação especializada).

Experiência em machine learning, com um mínimo de 2 artigos publicados em revistas listadas no Web of Science (tipo Article ou Review).

 ANÚNCIO PARA A ATRIBUIÇÃO DE BOLSA DE INVESTIGAÇÃO CIENTíFICA

Encontra-se aberto concurso para a atribuição de 1 (uma) Bolsa de investigação científica (BI) no âmbito do projeto “Getty's Seismic Retrofitting”, financiado pelo Getty Conservation Institute, EUA, nas seguintes condições:

1. Área Científica:  Engenharia civil.

2. Requisitos de admissão: Os(As) candidatos(as) à Bolsa de Investigação Científica (BI) deverão preferencialmente satisfazer os seguintes requisitos:

• Mestrado em Engenharia Civil ou área afim;
• Inscrito no 3.º ciclo de estudo na área de Engenharia Civil;
• Experiência em machine learning, com um mínimo de 2 artigos publicados em revistas listadas no Web of Science (tipo Article ou Review);
• Excelente domínio da língua inglesa.

(1) Os documentos comprovativos da titularidade de graus académicos e diplomas, ou do respetivo reconhecimento quando tenham sido atribuídos por instituições de ensino superior estrangeiras, podem ser dispensados em fase de candidatura, sendo substituídos por declaração de honra do candidato, ocorrendo a verificação dessa condição apenas em fase de contratualização da bolsa. Nas situações de divergência entre a informação constante da declaração e a documentação entregue para efeitos de contratualização de bolsa, apenas será considerada a informação constante nesta última. Caso se verifique que os documentos comprovativos da titularidade do grau académico e diploma, ou do respetivo reconhecimento nos termos do Decreto-Lei n.º 66/2018, de 16 de agosto, não correspondam às classificações atribuídas na avaliação do percurso académico e possam, consequentemente, alterar a seriação do candidato, não será efetivada a contratualização da bolsa. 

(2) À data da respetiva contratação, deverão os candidatos comprovar que estão inscritos em curso conferente ou não conferente de grau académico, integrado no projeto educativo de uma instituição do ensino superior, na área ou área afim à solicitada em edital (por ex.: pós-graduações, estudos avançados, formação especializada).

3. Plano de trabalhos:

Tópico: Sistema de inspeção visual baseado em inteligência artificial para monitorização de integridade estrutural do património cultural

A machine learning, a visão em computador e outras tecnologias digitais podem ajudar a monitorizar e preservar sítios do Património Mundial. As bases de dados para deteção de defeitos e fendas em betão estão bem estabelecidas e estão disponíveis nas bases de dados Mendeley para download e uso por outros investigadores. No entanto, não existem bases de dados para quantificar defeitos em estruturas de alvenaria e poucos modelos de deep learning podem aprender com essas imagens de defeitos. Portanto, há uma necessidade de investigar a aplicação de monitorização estrutural assistida por visão computacional para edifícios históricos.

Tarefa 1: Existe a necessidade de desenvolver modelos de deep learning que possam aprender com os defeitos em estruturas históricas e auxiliar o profissional de inspeção na inspeção visual. Isso criará um registo digital de danos cuja progressão pode ser monitorizada e registada com o tempo usando esses modelos de machine learning. A pesquisa será feita em técnicas de deep learning, como R-CNN, Resnet, YOLO, etc., usando feed de imagem, mas falta localização em tempo real e/ou defeito usando feed de vídeo.

Tarefa 2: Uma base de dados de defeitos precisa de ser melhorada, incluindo várias tipologias danificadas existentes em muitos monumentos para estabelecer uma base de dados mais holística. Isso é necessário, pois os modelos de machine learning só podem aprender com as imagens anteriores e melhorar suas previsões. Serão consideradas mais categorias de defeitos, como eflorescência, crescimento de fungos e componentes ausentes.

Tarefa 3: Um protótipo de sistema de inspeção usando deteção de danos em tempo real baseado em drone precisa ser construído especificamente para danos em edifícios históricos. Isso ajudará na identificação de anomalias estruturais que precisam de reparações urgentes. Esses protótipos existem para outras estruturas, como pontes e edifícios, mas precisam ser construídos para estruturas históricas.

Tarefa 4: Segmentação de imagens para defeitos de alvenaria, para que a quantidade de remoção de reboco, etc. (avaliação de gravidade e quantificação de defeitos), possa ser calculada além de identificá-los a partir de modelos de deep learning.

4. Legislação e regulamentação aplicável: Lei n.º 40/2004, de 18 de Agosto (Estatuto do Bolseiro de Investigação Científica), alterada e republicada pelo Decreto-Lei n.º 202/2012 de 27 de agosto, com as atualizações introduzidas pelo Decreto-Lei n.º 233/2012 de 29 de outubro, Lei n.º 12/2013 de 29 de janeiro, Decreto-lei n.º 89/2013 de 9 de julho e Decreto-Lei n.º 123/2019, de 28 de agosto; Regulamento de Bolsas de Investigação da FCT, I. P., aprovado pelo Regulamento n.º 234/2012 de 25 de junho de 2012, alterado e republicado pelo Regulamento n.º 326/2013 de 27 de julho de 2013 e alterado pelo Regulamento n.º 339/2015 de 17 de junho de 2015, pelo Regulamento n.º 137-A/2018 de 27 de fevereiro de 2018 e Regulamento n.º 950/2019, de 16 de dezembro.

5. Local de trabalho: O trabalho será desenvolvido no Instituto para a Sustentabilidade e Inovação em Estruturas de Engenharia da Universidade do Minho, sob a orientação científica do Professor Paulo B. Lourenço.

6. Duração da bolsa: A bolsa terá a duração de 12 meses, com início previsto em abril de 2023, em regime de exclusividade, conforme regulamento de formação avançada de Recursos Humanos da Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT). O contrato de bolsa poderá ser eventualmente renovado até ao limite máximo permitido pela regulamentação aplicável.

7. Valor do subsídio de manutenção mensal: O montante da bolsa corresponde a 1.144,64€, conforme tabela de valores das bolsas atribuídas diretamente pela FCT, I.P. no País (http://alfa.fct.mctes.pt/apoios/bolsas/valores).

Outros benefícios: Reembolso do Seguro Social Voluntário (SSV), correspondente ao 1º Escalão da base contributiva (para bolsas com duração igual ou superior a 6 meses) e Seguro de Acidentes de Trabalho.

8. Métodos de seleção: O método de seleção a utilizar será a avaliação curricular, com a respetiva valoração de 100%.

9. Composição do Júri de Seleção:

Presidente: Paulo B. Lourenço, Prof. Catedrático

Vogais Efetivos: Daniel Oliveira, Prof. Associado

              Graça Vasconcelos, Prof. Associada

              Paula Dias, Técnica Superior

Vogais Suplentes: Jorge Branco, Prof. Auxiliar

              José António Matos, Prof. Auxiliar

10. Forma de publicitação/notificação dos resultados: Os resultados finais da avaliação serão publicitados através de ata de seriação, anexa à notificação enviada aos candidatos via e-mail.

11. Prazo de candidatura e forma de apresentação das candidaturas: O concurso encontra-se aberto no período de 13 a 26 de janeiro de 2023.

As candidaturas devem ser formalizadas, obrigatoriamente, através do envio dos seguintes documentos: Curriculum Vitae, certificado de habilitações, tese de mestrado e outros documentos considerados relevantes.

O investigador responsável pelo projeto reserva-se ao direito de não atribuir a Bolsa de Investigação Científica em concurso em função do resultado de avaliação das candidaturas e da sua adequação aos objetivos do projeto.

As candidaturas deverão ser submetidas no site da TecMinho, (TecMinho->Oportunidades) através do seguinte endereço https://www.tecminho.uminho.pt/tecminho/oportunidades  identificado no mesmo com a referência: ref. 002/TT/2023.

Guimarães, 13 de janeiro de 2023