IPN/LIS/2025/CON33
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Reference
IPN/LIS/2025/CON33 -
Unit
Laboratório de Informática e Sistemas -
Scientific Area
Engenharia Electrotécnica e Informática -
Place of Performance
Instituto Pedro Nunes -
Documents
Modelo de contrato de bolsa
Modelo de relatório final
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Support
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Advisor
Marília Curado -
Advisor Institution
Departamento de Engenharia Informática da FCTUC -
Advisor category
Professor catedrático -
Goals
O objetivo principal desta bolsa é investigar, desenvolver e implementar modelos de Inteligência Artificial para a simulação precisa de corridas automobilísticas e para a geração de sugestões de estratégias de corrida eficazes. O(A) bolseiro(a) irá explorar diferentes abordagens de modelação e algoritmos de otimização, com foco na sua aplicação prática no contexto do projeto RaceEngineerAI.
As tarefas incluem:
- Desenvolver modelos capazes de simular o comportamento de veículos em corrida, considerando diversas variáveis (e.g., desgaste de pneus, consumo de combustível, condições da pista).
- Implementar algoritmos que, com base nas simulações e dados disponíveis, consigam identificar e sugerir as melhores estratégias de corrida (e.g., momentos ideais para paragens nas boxes, gestão do ritmo de corrida).
- Integrar os modelos desenvolvidos com as restantes componentes da plataforma do projeto, assegurando a sua interoperabilidade e desempenho.
- Avaliar a performance dos modelos e algoritmos desenvolvidos utilizando métricas relevantes e cenários de teste realistas.
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Work Plan Area
Desenvolvimento de Modelos de Inteligência Artificial para Simulação e Otimização de Estratégias em Desporto Automóvel -
Work Plan
O projeto será composto pelas seguintes fases de desenvolvimento:
1) Análise do estado da arte: Investigação de técnicas de simulação de corridas, modelação de desempenho de veículos e algoritmos de IA aplicados à otimização de estratégias no desporto automóvel. Estudo de plataformas e ferramentas existentes.
2) Levantamento de requisitos: Definição detalhada dos parâmetros para os modelos de simulação, identificação das fontes de dados necessárias (telemetria, dados de simuladores), especificação dos critérios para avaliação de estratégias de corrida e dos requisitos funcionais e não funcionais para os modelos a desenvolver.
3) Protótipo: Desenvolvimento de protótipos para os modelos de simulação de corrida e para os algoritmos de sugestão de estratégias. Realização de testes iniciais com dados simulados ou históricos.
4) Implementação: Desenvolvimento e refinamento dos modelos de simulação de corrida e dos algoritmos de IA para geração e otimização de estratégias. Integração dos modelos com a infraestrutura de dados do projeto.
5) Testes: Validação rigorosa dos modelos de simulação e da eficácia das estratégias sugeridas através de múltiplos cenários de corrida. Otimização dos algoritmos com base nos resultados obtidos e correção de eventuais falhas.
6) Deploy: Preparação da solução para potencial integração na plataforma RaceEngineerAI.
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Type of Internship
BI - Bolsa de Investigação -
Amount
1040.98 € -
Renewable
Sim -
Payment method
Monthly -
Duration
6 meses -
Number of Internships
1 -
Recipients
Estudantes de mestrado, mestrado integrado, ou de outros cursos não conferentes de grau, que já tenham realizado os 180 créditos correspondentes aos primeiros 6 semestres curriculares de trabalho, na área de Engenharia Informática, Engenharia Física, Engenharia Electrotécnica e de Computadores, Física, ou áreas afins. -
Documentation to deliver
a) Cópia de documento de identificação válido (Cartão de Cidadão ou Passaporte);
b) Curriculum Vitae do candidato;
c) Certificados de habilitações de todos os graus académicos obtidos, com média final e com as classificações em todas as disciplinas realizadas;
d) Comprovativo de inscrição num ciclo de estudos conducente a grau académico ou comprovativo de inscrição em cursos não conferentes de grau académico integrados no projeto educativo de uma instituição de ensino superior. -
Announcement date
2025-09-04 -
Start date for applications
2025-09-19 -
Deadline for applications
2025-10-02
