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Identificação

Identificação pessoal

Nome completo
Pedro José Costa de Oliveira

Nomes de citação

  • Oliveira, Pedro

Identificadores de autor

Ciência ID
7A1C-0C2F-E5BD
ORCID iD
0000-0001-7143-5413

Endereços de correio eletrónico

  • poliveira199208@gmail.com (Profissional)
  • poliveira199208@gmail.com (Pessoal)

Telefones

Telefone
  • 913408064 (Pessoal)

Domínios de atuação

  • Ciências da Engenharia e Tecnologias - Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática
  • Ciências Exatas - Ciências da Computação e da Informação - Ciências da Computação

Idiomas

Idioma Conversação Leitura Escrita Compreensão Peer-review
Português (Idioma materno)
Inglês Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1)
Espanhol; Castelhano Utilizador proficiente (C1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador independente (B1) Utilizador proficiente (C1) Utilizador independente (B1)
Formação
Grau Classificação
2021/02/01 - 2024/12/20
Em curso
 Programa Doutoral em Informática (Curso de doutoramento (conclusão de unidades curriculares))
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal
2010/09/20 - 2020/12/11
Concluído
 Engenharia Informática (Mestrado integrado)
Especialização em Sistemas Inteligentes, Machine Learning
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal
 15
2007/09/15 - 2010/07/15
Concluído
 Ciências e Tecnologias (Ensino secundário)
Escola Secundária D. Sancho II, Portugal
Percurso profissional

Ciência

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2020/02/01 - Atual Investigador (Investigação) Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal

Docência no Ensino Superior

Categoria Profissional
Instituição de acolhimento 		Empregador
2021/09/20 - Atual Assistente Convidado (Docente Universitário) Universidade do Minho, Portugal
Universidade do Minho Escola de Engenharia, Portugal
Projetos

Bolsa

Designação Financiadores
2023/01 - Atual Anomaly Detection Models to improve the Sustainability of Water Companies
PRT/BD/154311/2022
 Massachusetts Institute of Technology MIT Portugal Program
2020/04 - 2022/12 Predictive and Analytic Models for the Optimization of Multi-municipal Water Systems
DSAIPA/AI/0099/2019
 Fundação para a Ciência e a Tecnologia

Outro

Designação Financiadores
2019/03/01 - 2019/09/30 Risewise - RISE Women with disabilities in Social Engagement
690874
Investigador
European Union
Concluído
Produções

Publicações

Artigo em conferência
  1. Pedro Oliveira; Maria Salomé Duarte; Paulo Novais. "Applying Anomaly Detection Models in Wastewater Management: A case study of nitrates concentration in the effluent". Trabalho apresentado em Ibero-American Conference on Artificial Intelligence, 2022.
    Aceite para publicação
  2. Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Francisco Aguiar; Maria Alcina Pereira; Paulo Novais. "Evaluating Unidimensional Convolutional Neural Networks to Forecast the Influent pH of Wastewater Treatment Plants". Trabalho apresentado em 22nd International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL), ISBN: 978-3-030-91607-7, 2021.
    Publicado • 10.1007/978-3-030-91608-4_44
  3. Diogo Gigante; Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Frederico Lopes; Paulo Novais. "Unsupervised Learning Approach for pH Anomaly Detection in Wastewater Treatment Plants". Trabalho apresentado em 16th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS), ISBN: 978-3-030-86270-1, 2021.
    Publicado • 10.1007/978-3-030-86271-8_49
  4. Carlos Faria; Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Francisco Aguiar; Maria Alcina Pereira; Paulo Novais. "A Tree-Based Approach to Forecast the Total Nitrogen in Wastewater Treatment Plants". Trabalho apresentado em 18th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI), ISBN: 978-3-030-86260-2, 2021.
    Publicado • 10.1007/978-3-030-86261-9_14
  5. Silva, Carolina; Fernandes, Bruno; Oliveira, Pedro; Novais, Paulo. "Using Machine Learning to Forecast Air and Water Quality". 2021.
    10.5220/0010379312101217
  6. Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Francisco Aguiar; Maria Alcina Pereira; Cesar Analide; Paulo Novais. "A Deep Learning Approach to Forecast the Influent Flow in Wastewater Treatment Plants". Trabalho apresentado em 21st International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL); ISBN: 978-3-030-62361-6, 2020.
    Publicado • 10.1007/978-3-030-62362-3_32
  7. Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Cesar Analide; Paulo Novais. "Multi-step ultraviolet index forecasting using long short-term memory networks". Trabalho apresentado em 17th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI), ISBN: 978-3-030-53035-8, 2020.
    Publicado • 10.1007/978-3-030-53036-5_20
Artigo em revista
  1. Pedro Oliveira; Francisco S. Marcondes; Maria Salomé Duarte; Dalila Durães; Cristina Gonçalves; Gilberto Martins; Paulo Novais. "Incdualpathnet : a hybrid architecture proposal for predicting energy production in a wastewater treatment plants". Neural Computing and Applications (2025): https://doi.org/10.1007/s00521-025-11545-3.
    10.1007/s00521-025-11545-3
  2. Ribeiro, Tiago; Oliveira, Pedro; Rodrigues, Manuel. "Next-Generation Surveillance: Exploring the Intersection of Artificial Intelligence and Security". Lecture Notes in Networks and Systems (2024): https://publons.com/wos-op/publon/69744855/.
    10.1007/978-3-031-66428-1_33
  3. Oliveira, Pedro; Marcondes, Francisco S.; Duarte, M. Salome; Duraes, Dalila; Martins, Gilberto; Novais, Paulo. "Assessment of LSTM and GRU Models to Predict the Electricity Production from Biogas in a Wastewater Treatment Plant". Lecture Notes in Networks and Systems (2024): https://publons.com/wos-op/publon/69744893/.
    10.1007/978-3-031-60218-4_7
  4. Pedro Oliveira; M. Salomé Duarte; Paulo Novais. "Conception and evaluation of anomaly detection models for monitoring analytical parameters in wastewater treatment plants". AI Communications (2023): http://dx.doi.org/10.3233/aic-230064.
    10.3233/aic-230064
  5. M. Salomé Duarte; Gilberto Martins; Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Eugénio C. Ferreira; M. Madalena Alves; Frederico Lopes; M. Alcina Pereira; Paulo Novais. "A Review of Computational Modeling in Wastewater Treatment Processes". ACS ES&T Water (2023): http://dx.doi.org/10.1021/acsestwater.3c00117.
    10.1021/acsestwater.3c00117
  6. António Linhares Silva; Pedro Oliveira; Dalila Durães; Duarte Fernandes; Rafael Névoa; João Monteiro; Pedro Melo-Pinto; José Machado; Paulo Novais. "A Framework for Representing, Building and Reusing Novel State-of-the-Art Three-Dimensional Object Detection Models in Point Clouds Targeting Self-Driving Applications". Sensors (2023): https://doi.org/10.3390/s23146427.
    10.3390/s23146427
  7. Pereira, J.; Oliveira, P.; Duarte, M.S.; Martins, G.; Novais, P.. "Using Deep Learning Models to Predict the Electrical Conductivity of the Influent in a Wastewater Treatment Plant". Intelligent Data Engineering and Automated Learning - IDEAL: International Conference, Proceedings. Lecture Notes in Computer Science (14404) (2023): https://publons.com/wos-op/publon/73676960/.
    10.1007/978-3-031-48232-8_13
  8. Santos, Flavin A.; de Souza, Maynara Donato; Oliveira, Pedro; Matos, Leonardo Nogueira; Novais, Paulo; Zanchettin, Cleber. "Image Classification Understanding with Model Inspector Tool". Lecture Notes in Computer Science (2023): https://publons.com/wos-op/publon/69744869/.
    10.1007/978-3-031-40725-3_52
  9. Pedro Oliveira; Bruno Fernandes; Cesar Analide; Paulo Novais. "Forecasting Energy Consumption of Wastewater Treatment Plants with a Transfer Learning Approach for Sustainable Cities". Electronics 10 10 (2021): 1149-1149. https://doi.org/10.3390/electronics10101149.
    10.3390/electronics10101149
Capítulo de livro
  1. Gonçalo Medeiros; Francisco S. Marcondes; Pedro Oliveira; José Machado; Paulo Novais. "Efficiency of the Transformer Model in Time Series Forecasting: A Case Study in Wastewater Treatment Plants". 2025.
    10.1007/978-3-031-80366-6_25
  2. Pedro Oliveira; Francisco Franco; Afonso Bessa; Dalila Durães; Paulo Novais. "Employing Explainable AI Techniques for Air Pollution: An Ante-Hoc and Post-Hoc Approach in Dioxide Nitrogen Forecasting". 2025.
    10.1007/978-3-031-77731-8_30
  3. Pedro Oliveira; Antonio Díaz-Longueira; Francisco S. Marcondes; Dalila Durães; José Luis Calvo-Rolle; Esteban Jove; Paulo Novais. "A Deep Learning-Based Model to Predict Nitrogen Dioxide in Urban Environments". 2025.
    10.1007/978-3-031-83117-1_30
  4. Pedro Oliveira; Paula Arcano-Bea; Franciso S. Marcondes; José Luis Calvo-Rolle; Paulo Novais; Esteban Jove. "Geothermal Heat Exchanger’s Temperature Input Sensor Prediction Based on Deep Learning Modelling Technique". 2024.
    10.1007/978-3-031-73910-1_5
  5. Marcos A. S. da Silva; Pedro V. de A. Barreto; Leonardo N. Matos; Gastão F. Miranda Júnior; Márcia H. G. Dompieri; Fábio R. de Moura; Fabrícia K. S. Resende; Paulo Novais; Pedro Oliveira. "A Self-Organizing Map Clustering Approach to Support Territorial Zoning". 2024.
    10.1007/978-3-031-49018-7_20
  6. Armindo Lobo; Pedro Oliveira; Paulo Sampaio; Paulo Novais. "Cost-Sensitive Learning and Threshold-Moving Approach to Improve Industrial Lots Release Process on Imbalanced Datasets". 2023.
    10.1007/978-3-031-20859-1_28
Tese / Dissertação
  1. "Conflict Resolution in Clinical Treatments". Mestrado, Universidade do Minho, 2019.
Atividades

Apresentação oral de trabalho

Título da apresentação Nome do evento
Anfitrião (Local do evento)
2022/09/15 Machine and Deep Learning Models for Optimization of Wastewater Treatment Plants
Universidad A Coruña - Campus de Esteiro (Ferrol, Espanha)
2021/11/25 Evaluating Unidimensional Convolutional Neural Networks to Forecast the Influent pH of Wastewater Treatment Plants 22nd International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL)
(Manchester, Reino Unido)
2021/10/06 A Tree-Based Approach to Forecast the Total Nitrogen in Wastewater Treatment Plants 18th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI)
(Salamanca, Espanha)
2021/09/22 Unsupervised Learning Approach for pH Anomaly Detection in Wastewater Treatment Plants 16th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS)
(Bilbao, Espanha)
2020/11/04 A Deep Learning Approach to Forecast the Influent Flow in Wastewater Treatment Plants 21st Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL)
(Guimarães, Portugal)
2020/10/07 Multi-step ultraviolet index forecasting using long short-term memory networks 17th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI).
(L'Aquila, Itália)

Organização de evento

Nome do evento
Tipo de evento (Tipo de participação) 		Instituição / Organização
2022/01/01 - 2022/04/22 Local Organizing Committee of the 6th International School on Deep Learning. (2022/04/18 - 2022/04/22)
Outro (Membro da Comissão Organizadora)
2020/03/01 - 2020/11/06 Local Organizing Committee of the 21st International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL). (2020/11/04 - 2020/11/06)
Conferência (Membro da Comissão Organizadora)
 Universidade do Minho Centro ALGORITMI, Portugal

Participação em evento

Descrição da atividade
Tipo de evento 		Nome do evento
Instituição / Organização
2021/07/28 - 2021/07/28 Applied Artificial Intelligence: PAMWater's Case Study
Seminário
 Applied Artificial Intelligence
Data Science Portugal, Portugal
2021/02/05 - 2021/02/05 Predictive Models in the context of Environmental Pollution
Seminário
 Programa Doutoral MAPi
Universidade do Minho, Portugal
2016/11/17 - 2016/11/19 Participant in the Advanced School on Artificial Intelligence applied to the development of Digital Games.
Congresso
 Advanced School on Artificial Intelligence applied to the development of Digital Games
Instituto Politécnico do Cávado e do Ave, Portugal

Curso / Disciplina lecionado

Disciplina Curso (Tipo) Instituição / Organização
2022/02/01 - 2022/06/30 Laboratórios de Algoritmia I Licenciatura em Ciências da Computação (Licenciatura) Universidade do Minho, Portugal
2022/02/01 - 2022/06/30 Linguagens para Computação Numérica Licenciatura em Física (Licenciatura) Universidade do Minho, Portugal
2022/02/18 - 2022/04/07 Ambientes Inteligentes para a Saúde Mestrado em Engenharia Biomédica (Mestrado) Universidade do Minho, Portugal
2021/09/01 - 2022/02/01 Inteligência Artificial Licenciatura em Engenharia Informática (Licenciatura) Universidade do Minho, Portugal
2021/09/01 - 2022/02/01 Inteligência Artificial em Engenharia Biomédica Licenciatura em Engenharia Biomédica (Licenciatura) Universidade do Minho, Portugal
2020/10/03 - 2020/11/15 Inteligência Ambiente: Tecnologias e Aplicações Mestrado Integrado em Engenharia Informática (Mestrado integrado) Universidade do Minho, Portugal

Expedição científica

Descrição da atividade Instituição / Organização
2022/09/06 - 2022/09/06 The mission aimed to strengthen knowledge on the topic of anomaly detection. At the University of A Coruña, I was in direct contact with different specialists in the field, with a robust scientific component published over the last few years. The knowledge acquired during this mission focused on its application within the scope of the project, namely in detecting anomalies in water quality in WWTPs and energy consumption. Universidade da Coruña - Campus de Esteiro, Espanha

Membro de associação

Nome da associação Tipo de participação
2016/01/01 - 2017/07/01 Recreational and Cultural Association of the University of Minho Participation and organization of cultural activities at the University of Minho.

Membro de comissão

Descrição da atividade
Tipo de participação 		Instituição / Organização
2020/11/04 - 2020/11/06 Session Chair in the 21st International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL)
Membro
Distinções

Prémio

2024 Best Paper Award on Smart Cities, 25th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning
2022 3rd Best Paper, 17th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence (IBERAMIA 2022)
2020 Best Application Paper, 17th International Conference on Distributed Computing and Artificial Intelligence (DCAI)