Titulo Estágio
Desenvolvimento de Interfaces Aplicacionais e Pipelines de Dados para Digital Twin Industrial
Áreas de especialidade
Engenharia de Software
Sistemas Inteligentes
Local do Estágio
Instituto Pedro Nunes, Coimbra (Laboratório de Informática e Sistemas)
Enquadramento
O E2E Digital Twin é um projecto co-financiado que visa revolucionar a produção de rolhas de cortiça natural através de gémeos digitais, modelos de Aprendizagem Computacional (AC) e Realidade Aumentada (RA). Uma das peças nucleares do sistema é a plataforma web integradora que permite:
• ingestão contínua de dados de imagem e profundidade provenientes da linha de produção;
• orquestração de pipelines de processamento e anotação;
• disponibilização de APIs para comunicação com módulos de reconstrução 3D, classificação automática e aplicações de RA;
• interfaces gráficas ergonómicas para vários perfis de utilizador (controlo de qualidade, I&D, produção).
O estagiário irá colaborar com a equipa do IPNlis na especificação, implementação e teste desta plataforma e dos pipelines de dados subjacentes, garantindo escalabilidade, segurança e interoperabilidade com o restante ecossistema do Digital Twin.
Objetivo
Conceber, desenvolver e validar a plataforma web e os pipelines de dados que suportam o fluxo end-to-end do digital twin, incluindo:
• Backend baseado em APIs REST/GraphQL que expõe funcionalidades de catálogo de rolhas, criação e gestão de produtos finais e a consulta de registos dos modelos de aprendizagem computacional;
• Frontend em Angular que reproduz, em ambiente web, as interfaces de visualização e anotação definidos no projeto;
• Pipelines de ingestão, limpeza e armazenamento (imagem, profundidade, metadados) com testes de integração contínua;
• Documentação técnica e manuais de configuração e instalação em ambiente de produção.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
F1 – Análise de estado da arte e tecnológica (25 %)
• Analisar frameworks para desenvolvimento web full-stack (Node.js, .NET Core, Angular) e pipelines de dados (Apache Kafka, AWS Glue), comparando desempenho, escalabilidade e segurança (RBAC, OAuth 2.0). Estudar casos de digital twins na Indústria 4.0, com foco na produção de cortiça, através de artigos científicos e documentação técnica.
• Conduzir uma revisão bibliográfica e benchmarks de ferramentas, alinhando com as especificações do consórcio. Entregar um relatório técnico com recomendações de tecnologias para a plataforma web e pipelines, garantindo interoperabilidade e escalabilidade.
F2 – Levantamento de requisitos e design de arquitetura (25 %)
• Análise do modelo de dados, fluxos de captura e especificações de segurança já definidas pelo consórcio.
• Prototipagem de workflow de ingestão (ETL) das imagens de rolhas, normalização e armazenamento em base de dados relacional e object storage.
F3 – Protótipo da plataforma web (40 %)
• Implementação inicial do backend (Node/.NET) e do frontend Angular com autenticação RBAC. Demonstração de listagem de rolhas e upload de dados.
F4 – Relatório intermédio (10 %)
• Elaboração e entrega do relatório intermédio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
F5 – Implementação avançada e integração (70 %)
• Completar APIs para classificação, blends e exportação para RA. Integração com serviços de AC do IPNlis.
F6 – Testes e otimização (20 %)
• Testes de carga, segurança, CI/CD e monitorização. Ajustes de performance no processamento em lote e em tempo-real.
F7 – Deploy piloto e relatório (10 %)
• Instalação em ambiente de produção Cork Supply, formação a utilizadores-chave e elaboração do relatório técnico final.
Condições
Este trabalho será integrado num projeto de investigação cofinanciado, sendo que o aluno poderá candidatar-se a uma bolsa de investigação para licenciado no âmbito deste projeto, nos termos da legislação aplicável e regulamentos do IPN. O valor da bolsa é de 1040,98€, em linha com a tabela de bolsas de investigação da FCT.
Observações
Áreas de especialidade:
Desenvolvimento Web Full-Stack
Engenharia de Dados e DevOps
Sistemas de Informação Industriais
Orientador
Carlos Lopes
clopes@ipn.pt 📩