Bolsa de Investigação para Licenciado ou Mestre | Transformer 4p0
O INESC TEC abre concurso para atribuição de uma Bolsa de Investigação para Licenciado ou Mestre em Engenharia Eletrotécnica, Informática, Software, Ciência dos Dados ou similar, no âmbito do projeto Transformer 4p0: Digital Revolution of Power Transformers, financiado através do Fundo Europeu de Desenvolvimento Regional (FEDER), da União Europeia através do POCI - Programa Operacional Competitividade e Internacionalização (COMPETE 2020), do Portugal 2020.
Período da candidatura: O concurso encontra-se aberto de 28 de dezembro de 2022 a 10 de janeiro de 2023.
Requisitos de admissão: Licenciado ou mestre em Engenharia Eletrotécnica, Informática, Software, Ciência dos Dados ou similar. Será dada preferência a candidatos com grau de mestre e só serão contratados candidatos com grau de licenciado caso não se candidatem mestres, ou no caso de se candidatarem, que estes últimos não sejam da área de formação pretendida e/ou não possuam experiência que se refere acima. A atribuição da bolsa pressupõe que o candidato é estudante de um ciclo de estudos ou de um curso não conferente de grau, lecionado numa Instituição de Ensino Superior.
Fatores de preferência:- Inscrição num programa de doutoramento em Engenharia Eletrotécnica, Informática, Software, Ciência dos Dados ou similar;
- Experiência em participar de projetos de desenvolvimento;
- Experiência em Machine Learning, Data Mining, Transformadores de Potência.
Requisitos mínimos: Fluência em inglês (falado e escrito).
Plano de trabalhos:
OBJETIVOS DA BOLSA:
- Desenvolver modelos avançados (Machine Learning) de comportamento elétrico e mecânico de transformadores de potência;
- Desenvolver um serviço orientado a dados (descrição, diagnóstico, previsão e recomendação) para um transformador de potência;
- Desenvolver um sistema de antecipação de defeitos na impressão 3D de peças de transformadores de potência.
SÍNTESE DO PLANO DE TRABALHOS E DE FORMAÇÃO:
- Análise de casos de uso e definição de metas e requisitos específicos (por exemplo, quais são os dados que devem ser usados)
- Coletar dados e realizar pré-processamento (por exemplo, remover ruídos, dados danificados, ... )
- Descrever os dados dos sensores instalados nos transformadores de potência (por exemplo, através de descritores estatísticos)
- Estudar os modelos físicos subjacentes (por exemplo, dados de DGA)
- Criar modelos empíricos usando Redes Neuronais ou métodos mais adequados.
- Combinar modelos físicos com modelos empíricos e desenvolver modelos híbridos.
- Criar / adaptar os modelos híbridos para operações incrementais e fluxos de dados.
- Adaptar esses modelos de comportamento aos serviços orientados a dados.
Local de trabalho e Orientação científica: O trabalho será desenvolvido no INESC TEC, Porto, Portugal, sob a orientação científica do Professor Doutor Ricardo Teixeira Sousa.
Duração da bolsa: 3 meses, com início previsto para 2023-02-01, eventualmente renovável até fim do projeto.