Colocações MEI 2013/2014

DEI - FCTUC
Gerado a 2024-04-29 21:34:51 (Europe/Lisbon).
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Titulo Estágio

System of Automatic Recommendation an Prioritization of Tasks

Área Tecnológica

Inteligência Artificial

Local do Estágio

DEI-FCTUC

Enquadramento

A crescente quantidade e diversidade de tarefas, objectivos, responsabilidades e interesses de cada indivíduo tornam cada vez mais complexa a tomada de decisão sobre que tarefa executar no instante seguinte.
A possibilidade de ter calendários partilhados online, onde novos compromissos podem ser marcados por terceiros, obrigam a uma redistribuição de tempo para execução de tarefas e respectiva reprioritização em função do tempo disponível tornando ainda mais complexas e voláteis decisões anteriores.

O modelo “Getting Things Done” (GTD) [1] de gestão de tempo e de tarefas de David Allen tem sido a referência por excelência para a implementação de variadas aplicações de software de produtividade e de gestão de informação pessoal que auxiliam o utilizador na captura, processamento, organização, revisão e execução das tarefas.
Contudo, até hoje nenhuma dessas ferramentas faz uma efectiva re-prioritização dinâmica das tarefas alinhada com os valores e importâncias relativas do utilizador e ajustada às mudanças no(s) seu(s) calendário(s).
Existem outras ferramentas que auxiliam o utilizador na prioritização das suas tarefas, mas que não seguem o modelo GTD que é internacionalmente reconhecida como a mais eficaz metodologia de produtividade pessoal.

[1] — Allen, David (2001). Getting Things Done: The Art of Stress-Free Productivity. Penguin Books. ISBN 0-14-200028-0.

Objetivo

Desenvolver um sistema de produtividade pessoal consistindo numa aplicação auto-contida e multiplataforma de reprioritização dinâmica de tarefas, e recomendação da sua ordem de execução.
Os algoritmos de reprioritização a desenvolver deverão ter em linha de conta múltiplos critérios tais como: os valores de importância de cada tarefa para o utilizador (fornecidos pelo próprio utilizador); as eventuais restrições de precedência que possam existir entre algumas das tarefas; os prazos limite para a conclusão das tarefas; a duração de cada tarefa; as condições de contexto necessárias para a exequibilidade da tarefa, possivelmente dependentes das restrições impostas por eventos nos calendários do utilizador, localização, tempo disponível, ferramentas necessárias, entre outras.

A aplicação deverá ser capaz de integrar-se com outros sistemas e aplicações, tais como calendários (e.g., iCal, GoogleCalendar), clientes de mail (e.g., GMail), e aplicações de note-taking (e.g., Evernote).

Plano de Trabalhos - Semestre 1

- Análise do problema e leitura das documentações relevantes de GTD [Setembro-Outubro 2013]
- Análise do estado da arte das aplicações de GTD, análise de ferramentas e frameworks potencialmente utilizáveis nos projecto [Outubro 2013]
- Definição de objectivos intercalares e respectivos deadlines [Outubro 2013]
- Especificação de Requisitos e Desenho da Base de Dados [Novembro 2013]
- Desenho da arquitectura conceptual da aplicação [Novembro 2013]
- Concepção do algoritmo de re-prioritização dinâmica de acções [Novembro-Dezembro 2013]
Escrita de relatório intermédio [Dezembro 2013]

Plano de Trabalhos - Semestre 2

- Reflexão sobre a avaliação intermédia; integração das alterações sugeridas pelo júri [Janeiro 2014]
- Desenho da arquitectura detalhada da aplicação [Fevereiro 2014]
- Implementação da Base de Dados [Fevereiro 2014]
- Implementação do algoritmo de re-prioritização e das restantes funcionalidades [Março-Maio 2014]
- Integração e testes dos componentes da aplicação global [Março - Junho 2014]
- Escrita de Relatório Final [Fevereiro - Junho 2014]

Condições

O local de trabalho do estágio será o DEI-FCT-UC usando o aluno o seu própio laptop pessoal.

Observações

Os candidatos deverão cumprir os seguintes requisitos mínimos:
* Conhecimentos sólidos de Java e aplicações Web
* Bom sentido de organização de trabalho
* Interesse por problemas e algoritmos de optimização multi-critério

Orientador

Alexandre Miguel Pinto
ampinto@dei.uc.pt 📩