Curricular training report: pharmaceutical industry & spin-off company

O presente relatório expõe as atividades desenvolvidas durante o estágio curricular, frequentado na Bluepharma - Indústria Farmacêutica S.A. e na TREAT U, Lda. uma Spin-off da Universidade de Coimbra, no âmbito do Mestrado em Biomedicina Farmacêutica da Universidade de Aveiro. Esta foi uma experiência de 6 meses que teve duas componentes, uma multidisciplinar e outra monodisciplinar, as quais me permitiram desenvolver os conhecimentos e aptidões adquiridas ao longo do curso de mestrado e de as aplicar ao mundo real. Para além do desenvolvimento de competências profissionais, esta experiência possibilitou também a aquisição e desenvolvimento de várias aptidões, quer a nível pessoal como social. Nos primeiros dois meses desta minha experiência adquiri um conhecimento essencialmente teórico em várias áreas da indústria farmacêutica (financeira, desenvolvimento de negócio, assuntos regulamentares, investigação e desenvolvimento de medicamentos, garantia da qualidade, etc.) através da minha passagem pela Bluepharma. De seguida, na minha experiência de quatro meses na TREAT U, foi-me dada a oportunidade de realizar de forma mais independente, as funções inerentes ao cargo de assistente da gerência, com especial enfoque para atividades de gestão de projeto (incluindo assuntos regulamentares), tais como, apoio na preparação do plano de desenvolvimento não clínico e na preparação do pedido de aconselhamento científico. Este relatório começa assim por descrever os objectivos do estágio e uma breve descrição das instituições que me acolheram para a sua realização. De seguida, os conhecimentos adquiridos na vertente multidisciplinar do estágio e depois as atividades desenvolvidas no âmbito monodisciplinar. Por fim, apresenta uma análise das dificuldades e desafios encontrados bem como os esforços realizados para os ultrapassar.

Navigation in dynamic environments taking advantage of moving agents

Esta tese propõe uma forma diferente de navegação de robôs em ambientes dinâmicos, onde o robô tira partido do movimento de pedestres, com o objetivo de melhorar as suas capacidades de navegação. A ideia principal é que, ao invés de tratar as pessoas como obstáculos dinâmicos que devem ser evitados, elas devem ser tratadas como agentes especiais com conhecimento avançado em navegação em ambientes dinâmicos. Para se beneficiar do movimento de pedestres, este trabalho propõe que um robô os selecione e siga, de modo que possa mover-se por caminhos ótimos, desviar-se de obstáculos não detetados, melhorar a navegação em ambientes densamente populados e aumentar a sua aceitação por outros humanos. Para atingir estes objetivos, novos métodos são desenvolvidos na área da seleção de líderes, onde duas técnicas são exploradas. A primeira usa métodos de previsão de movimento, enquanto a segunda usa técnicas de aprendizagem por máquina, para avaliar a qualidade de candidatos a líder, onde o treino é feito com exemplos reais. Os métodos de seleção de líder são integrados com algoritmos de planeamento de movimento e experiências são realizadas para validar as técnicas propostas.