Análise da materialidade: abordagens no planeamento sustentável em saúde

Os desafios da implementação da Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável têm gerado necessidades conceptuais e metodológicas específicas no âmbito do planeamento estratégico, na procura de modelos, nos vários setores da sociedade, baseados num referencial que integre os três pilares do desenvolvimento sustentável: ambiental, social e económico. A análise da materialidade é um dos métodos analíticos que apoiam o planeamento estratégico das organizações no âmbito do desenvolvimento sustentável. Com origem na área financeira, há vários anos que o conceito de materialidade tem sido alargado às áreas da sustentabilidade, sendo atualmente definido como o limiar a partir do qual as questões com potencial impacto na capacidade de uma organização para criar, preservar ou lesar o valor económico, ambiental e social para si própria, para os stakeholders e para a sociedade, se tornam suficientemente importantes para que passem a ser abordadas no respetivo planeamento estratégico. Largamente utilizada no setor empresarial, admite-se que a análise da materialidade possa contribuir para a integração das dimensões do desenvolvimento sustentável no planeamento em saúde. O objetivo desta comunicação é descrever as diferentes abordagens metodológicas da análise da materialidade e a sua potencial adequação ao setor da saúde.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Capacidade de auto-regulação e melhoria da escola: Análise dos resultados da avaliação externa das escolas e agrupamentos da Península de Setúbal

As directrizes político-educativas internacionais, bem como as políticas de reforço de autonomia das escolas têm vindo a destacar a preocupação pela qualidade do ensino, que é particularmente visível no Decreto-Lei nº 31/2002, de 20 de Dezembro. Além de um imperativo legal, a avaliação surge como o instrumento orientador e estratégia inovadora para a introdução de processos de inovação e mudança, visando a melhoria da qualidade do ensino. Neste contexto, a avaliação externa e auto-avaliação constituem-se como processos complementares fundamentais que deverão propiciar condições para o desenvolvimento e consolidação de uma cultura de avaliação. A problemática deste estudo decorre desta perspectiva e tem como objectivo perceber em que medida a escola realiza e torna efectiva a avaliação da qualidade do seu funcionamento e de que forma e até que ponto utiliza o conhecimento obtido para melhorar o seu desempenho e o serviço que presta. O estudo centrou-se na avaliação externa realizada entre 2006/2007 e 2008/2009, em quarenta unidades de gestão pertencentes à Península de Setúbal, tendo-se colocado o enfoque na avaliação do domínio Capacidade de auto-regulação e melhoria da escola

Análise da materialidade: abordagens no planeamento sustentável em saúde

Os desafios da implementação da Agenda 2030 para o Desenvolvimento Sustentável têm gerado necessidades conceptuais e metodológicas específicas no âmbito do planeamento estratégico, na procura de modelos, nos vários setores da sociedade, baseados num referencial que integre os três pilares do desenvolvimento sustentável: ambiental, social e económico. A análise da materialidade é um dos métodos analíticos que apoiam o planeamento estratégico das organizações no âmbito do desenvolvimento sustentável. Com origem na área financeira, há vários anos que o conceito de materialidade tem sido alargado às áreas da sustentabilidade, sendo atualmente definido como o limiar a partir do qual as questões com potencial impacto na capacidade de uma organização para criar, preservar ou lesar o valor económico, ambiental e social para si própria, para os stakeholders e para a sociedade, se tornam suficientemente importantes para que passem a ser abordadas no respetivo planeamento estratégico. Largamente utilizada no setor empresarial, admite-se que a análise da materialidade possa contribuir para a integração das dimensões do desenvolvimento sustentável no planeamento em saúde. O objetivo desta comunicação é descrever as diferentes abordagens metodológicas da análise da materialidade e a sua potencial adequação ao setor da saúde.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Why do some physicians in Portuguese-speaking African countries work exclusively for the private sector? Findings from a mixed-methods study

Despite the growing interest in the private health sector in low- and middle-income countries, little is known about physicians working outside the public sector. The present work adopts a mixed-methods approach to explore characteristics, working patterns, choices, and motivations of the physicians working exclusively for the private sector in the capital cities of Cape Verde, Guinea Bissau, and Mozambique. The paper's objective is to contribute to the understanding of such physicians, ultimately informing the policies regulating the medical profession in low- and middle-income countries

The new automated daily mortality surveillance system

The experience reported in an earlier Eurosurveillance issue on a fast method to evaluate the impact of the 2003 heatwave on mortality in Portugal, generated a daily mortality surveillance system (VDM) that has been operating ever since jointly with the Portuguese Heat Health Watch Warning System. This work describes the VDM system and how it evolved to become an automated system operating year-round, and shows briefly its potential using mortality data from January 2006 to June 2009 collected by the system itself. The new system has important advantages such as: rapid information acquisition, completeness (the entire population is included), lightness (very little information is exchanged, date of death, age, sex, place of death registration). It allows rapid detection of impacts (within five days) and allows a quick preliminary quantification of impacts that usually took several years to be done. These characteristics make this system a powerful tool for public health action. The VDM system also represents an example of inter-institutional cooperation, bringing together organisations from two different ministries, Health and Justice, aiming at improving knowledge about the mortality in the population

Planeamento sustentável em saúde: percepções sobre termos, conceitos e características processuais e metodológicas

Introdução: Nas últimas décadas, o reconhecimento do papel central da saúde para o alcance do desenvolvimento sustentável tem provocado desafios específicos ao processo de planeamento do desenvolvimento, em geral, e do planeamento em saúde, em particular. Integrado num projeto de investigação mais vasto, com a finalidade de contribuir para o desenvolvimento de um modelo de planeamento em saúde no quadro dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), este estudo, de carácter exploratório, tem por objetivo contribuir para a compreensão de conceitos e características processuais e metodológicas do planeamento sustentável em saúde, com base nas principais mensagens recolhidas num painel de discussão realizado durante o 5º Congresso Nacional de Medicina Tropical em abril de 2019. Material e Métodos: As apresentações dos oradores convidados para o painel e as transcrições das intervenções no debate foram submetidas a análise de conteúdo. Adicionalmente, foi conduzida uma análise documental de fontes documentais resultantes de uma revisão da literatura de tipo narrativa, que permitiu uma recolha de elementos para complementar e enquadrar os achados da análise de conteúdo e a discussão da temática. Resultados e discussão: Emergiram 4 temas principais: i) perceções do planeamento sustentável, II) planeamento sustentável e participação dos cidadãos, III) planeamento sustentável e articulação intersectorial, e IV) planeamento sustentável e condições de implementação. As perceções do planeamento sustentável foram das mais diversas, por exemplo, o planeamento que garante a implementação ou a continuidade do ciclo de planeamento, e só uma minoria dos participantes enquadrou o planeamento sustentável como sendo aquele que contribui para a consecução dos ODS. As abordagens participativas do planeamento em saúde, que integram a participação dos cidadãos e a articulação intersectorial, com particular enfoque na redução das iniquidades em saúde e no alcance da cobertura universal, foram consideradas entre as mais efetivas para o alcance de objetivos de saúde e de bem-estar alinhados com os princípios do desenvolvimento sustentável. Conclusão: A mobilização social e das comunidades no processo de planeamento em saúde parece ser facilitador da seleção e implementação de estratégias de saúde no contexto do desenvolvimento sustentável.N/

The new automated daily mortality surveillance system in Portugal

The experience reported in an earlier Eurosurveillance issue on a fast method to evaluate the impact of the 2003 heatwave on mortality in Portugal, generated a daily mortality surveillance system (VDM) that has been operating ever since jointly with the Portuguese Heat Health Watch Warning System. This work describes the VDM system and how it evolved to become an automated system operating year-round, and shows briefly its potential using mortality data from January 2006 to June 2009 collected by the system itself. The new system has important advantages such as: rapid information acquisition, completeness (the entire population is included), lightness (very little information is exchanged, date of death, age, sex, place of death registration). It allows rapid detection of impacts (within five days) and allows a quick preliminary quantification of impacts that usually took several years to be done. These characteristics make this system a powerful tool for public health action. The VDM system also represents an example of inter-institutional cooperation, bringing together organisations from two different ministries, Health and Justice, aiming at improving knowledge about the mortality in the population

Purchasing power of civil servant health workers in Mozambique

Background: Health workers ’ purchasing power is an important consideration in the development of strategies for health workforce development. This work explores the purchasing power variation of Mozambican public sector health workers, between 1999 and 2007. In general, the calculated purchasing power increased for most careers under study, and the highest percentage increase was observed for the lowest remuneration careers, contributing in this way for a relative reduction in the difference between the higher and the lower salaries. Methods: This was done through a simple and easy-to-apply methodology to estimate salaries ’ capitalization rate, by means of the accumulated inflation rate, after taking wage revisions into account. All the career categories in the Ministry of Health and affiliated public sector institutions were considered. Results: Health workers ’ purchasing power is an important consideration in the development of strategies for health workforce development. This work explores the purchasing power variation of Mozambican public sector health workers, between 1999 and 2007. In general, the calculated purchasing power increased for most careers under study, and the highest percentage increase was observed for the lowest remuneration careers, contributing in this way for a relative reduction in the difference between the higher and the lower salaries. Conclusion: These results seem to contradict a commonly held assumption that health sector pay has deteriorated over the years, and with substantial damage for the poorest. Further studies appear to be needed to design a more accurate methodology to better understand the evolution and impact of public sector healt

RobotChain: Artificial Intelligence on a Blockchain using Tezos Technology

Blockchain technology is not only growing everyday at a fast-passed rhythm, but it is also a disruptive technology that has changed how we look at financial transactions. By providing a way to trust an unknown network and by allowing us to conduct transactions without the need for a central authority, blockchain has grown exponentially. Moreover, blockchain also provides decentralization of the data, immutability, accessibility, non-repudiation and irreversibility properties that makes this technology a must in many industries. But, even thought blockchain provides interesting properties, it has not been extensively used outside the financial scope. Similarly, robots have been increasingly used in factories to automate tasks that range from picking objects, to transporting them and also to work collaboratively with humans to perform complex tasks. It is important to enforce that robots act between legal and moral boundaries and that their events and data are securely stored and auditable. This rarely happens, as robots are programmed to do a specific task without certainty that that task will always be performed correctly and their data is either locally stored, without security measures, or disregarded. This means that the data, especially logs, can be altered, which means that robots and manufacturers can be accused of problems that they did not cause. Henceforth, in this work, we sought to integrate blockchain with robotics with the goal to provide enhanced security to robots, to the data and to leverage artificial intelligence algorithms. By doing an extensive overview of the methods that integrate blockchain and artificial intelligence or robotics, we found that this is a growing field but there is a lack of proposals that try to improve robotic systems by using blockchain. It was also clear that most of the existing proposals that integrate artificial intelligence and blockchain, are focused on building marketplaces and only use the latter to storage transactions. So, in this document, we proposed three different methods that use blockchain to solve different problems associated with robots. The first one is a method to securely store robot logs in a blockchain by using smart-contracts as storage and automatically detect when anomalies occur in a robot by using the data contained in the blockchain and a smart-contract. By using smart-contracts, it is assured that the data is secure and immutable as long as the blockchain has enough peers to participate in the consensus process. The second method goes beyond registering events to also register information about external sensors, like a camera, and by using smart-contracts to allow Oracles to interact with the blockchain, it was possible to leverage image analysis algorithms that can detect the presence of material to be picked. This information is then inserted into a smart-contract that automatically defines the movement that a robot should have, regarding the number of materials present to be picked. The third proposal is a method that uses blockchain to store information about the robots and the images derived from a Kinect. This information is then used by Oracles that check if there is any person located inside a robot workspace. If there is any, this information is stored and different Oracles try to identify the person. Then, a smart-contract acts appropriately by changing or even stopping the robot depending on the identity of the person and if the person is located inside the warning or the critical zone surrounding the robot. With this work, we show how blockchain can be used in robotic environments and how it can beneficial in contexts where multi-party cooperation, security, and decentralization of the data is essential. We also show how Oracles can interact with the blockchain and distributively cooperate to leverage artificial intelligence algorithms to perform analysis in the data that allow us to detect robotic anomalies, material in images and the presence of people. We also show that smart-contracts can be used to perform more tasks than just serve the purpose of automatically do monetary transactions. The proposed architectures are modular and can be used in multiple contexts such as in manufacturing, network control, robot control, and others since they are easy to integrate, adapt, maintain and extend to new domains. We expect that the intersection of blockchain and robotics will shape part of the future of robotics once blockchain is more widely used and easy to integrate. This integration will be very prominent in tasks where robots need to behave under certain constraints, in swarm robotics due to the fact that blockchain offers global information and in factories because the actions undertaken by a robot can easily be extended to the rest of the robots by using smart-contracts.Hoje em dia é possível ver que a blockchain não está apenas a crescer a um ritmo exponencial, mas que é também uma tecnologia disruptiva que mudou a forma como trabalhamos com transações financeiras. Ao fornecer uma maneira eficiente de confiar numa rede desconhecida e de permitir realizar transações sem a necessidade de uma autoridade central, a blockchain cresceu rapidamente. Além disso, a blockchain fornece também descentralização de dados, imutabilidade, acessibilidade, não-repúdio e irreversibilidade, o que torna esta tecnologia indispensável em muitos setores. Mas, mesmo fornecendo propriedades interessantes, a blockchain não tem sido amplamente utilizada fora do âmbito financeiro. Da mesma forma, os robôs têm sido cada vez mais utilizados em fábricas para automatizar tarefas que vão desde pegar objetos, transportá-los e colaborar com humanos para realizar tarefas complexas. Porém, é importante impor que os robôs atuem entre certos limites legais e morais e que seus eventos e dados são armazenados com segurança e que estes possam ser auditáveis. O problema é que isso raramente acontece. Os robôs são programados para executar uma tarefa específica sem se ter total certeza de que essa tarefa irá ser executada sempre de maneira correta, e os seus dados são armazenados localmente, desconsiderando a segurança dos dados. Sendo que em muitas ocasiões, não existe qualquer segurança. Isso significa que os dados, especialmente os logs, podem ser alterados, o que pode resultar em que os robôs e, pela mesma linha de pensamento, os fabricantes, possam ser acusados de problemas que não causaram. Tendo isto em consideração, neste trabalho, procuramos integrar a blockchain com a robótica, com o objetivo de proporcionar maior segurança aos robôs e aos dados que geram e potenciar ainda a utilização de algoritmos de inteligência artificial. Fazendo uma visão abrangente dos métodos que propõem integrar a blockchain e inteligência artificial ou robótica, descobrimos que este é um campo em crescimento, mas que há uma falta de propostas que tentem melhorar os sistemas robóticos utilizando a blockchain. Ficou também claro que a maioria das propostas existentes que integram inteligência artificial e blockchain estão focadas na construção de marketplaces e só utilizam a blockchain para armazenar a informação sobre as transações que foram executadas. Assim, neste documento, propomos três métodos que utilizam a blockchain para resolver diferentes problemas associados a robôs. O primeiro é um método para armazenar, com segurança, logs de robôs dentro de uma blockchain, utilizando para isso smart-contracts como armazenamento. Neste método foi também proposta uma maneira de detetar anomalias em robôs automaticamente, utilizando para isso os dados contidos na blockchain e smart-contracts para definir a lógica do algoritmo. Ao utilizar smart-contracts, é garantido que os dados são seguros e imutáveis, desde que a blockchain contenha nós suficientes a participar no algoritmo de consenso. O segundo método vai além de registar eventos, para registar também informações sobre sensores externos, como uma câmara, e utilizando smart-contracts para permitir que Óraculos interajam com a blockchain, foi possível utilizar algoritmos de análise de imagens, que podem detetar a presença de material para ser recolhido. Esta informação é então inserida num smart-contract que define automaticamente o movimento que um robô deve ter, tendo em consideração a quantidade de material à espera para ser recolhida. A terceira proposta é um método que utiliza a blockchain para armazenar informações sobre robôs, e imagens provenientes de uma Kinect. Esta informação é então utilizada por Óraculos que verificam se existe alguma pessoa dentro do um espaço de trabalho de um robô. Se existir alguém, essa informação é armazenada e diferentes Óraculos tentam identificar a pessoa. No fim, um smart-contract age apropriadamente, mudando ou até mesmo parando o robô, dependendo da identidade da Com este trabalho, mostramos como a blockchain pode ser utilizada em ambientes onde existam robôs e como esta pode ser benéfica em contextos onde a cooperação entre várias entidades, a segurança e a descentralização dos dados são essenciais. Mostramos também como Óraculos podem interagir com a blockchain e cooperar de forma distribuída, para alavancar algoritmos de inteligência artificial de forma a realizar análises nos dados, o que nos permite detetar anomalias robóticas, material para ser recolhido e a presença de pessoas em imagens. Mostramos também que os smart-contracts podem ser utilizados para executar mais tarefas do que servir o propósito de fazer transações monetárias de forma automática. As arquiteturas propostas neste trabalho são modulares e podem ser utilizadas em vários contextos, como no fabrico de peças, controle de robô e outras. Devido ao facto de que as arquiteturas propostas, são fáceis de integrar, adaptar, manter e estender a novos domínios. A nossa opinião é que a interseção entre a blockchain e a robótica irá moldar parte do futuro da robótica moderna assim que a blockchain seja mais utilizada e fácil de integrar em sistemas robóticos. Esta integração será muito proeminente em tarefas onde os robôs precisam de se comportar sob certas restrições, em enxames de robôs, devido ao fato de que a blockchain fornece informação global sobre o estado da rede, e também em fábricas, porque as ações realizadas por um robô podem ser facilmente estendidas ao resto dos robôs, e porque fornece um mecanismo extra de segurança aos dados e a todas as ações que são efetuadas com ajuda de smart-contracts

Improving Neural Architecture Search With Bayesian Optimization and Generalization Mechanisms

Advances in Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) obtained impressive breakthroughs and remarkable results in various problems. These advances can be largely attributed to deep learning algorithms, especially Convolutional Neural Networks (CNNs). The ever-growing success of CNNs is mainly due to the ingenuity and engineering efforts of human experts who have designed and optimized powerful neural network architectures, which obtained unprecedented results in a vast panoply of tasks. However, applying a ML method to a problem for which it has not been explicitly tailor-made usually leads to sub-optimal results, which in extreme cases can even lead to poor performances, thus hindering the sustainability of a system and the wide-spread application of ML by non-experts. Designing tailor-made CNNs for specific problems is a difficult task, as many design choices depend on each other. Thus, it became logical to automate this process by designing and developing automated Neural Architecture Search (NAS) methods. Architectures found with NAS achieve state-of-the-art performance in various tasks, outperforming human-designed networks. However, NAS methods still face several problems. Most heavily rely on human-defined assumptions constraining the search, such as the architecture’s outer-skeletons, number of layers, parameter heuristics, and search spaces. Common search spaces consist of repeatable modules (cells) instead of fully exploring the architecture’s search space by designing entire architectures (macro-search), which requires deep human expertise and restricts the search to pre-defined settings and narrows the exploration of new and diverse architectures by having forced rules. Also, considerable computation is still inherent to most NAS methods, and only a few can perform macro-search. In this thesis, we focused on proposing novel solutions to mitigate the problems mentioned above. First, we provide a comprehensive review of NAS components, methods, and benchmarks. For the latter, we conduct a study on operation importance to evaluate how the operation pool of search spaces influences the performance of generated architectures. Following, we studied how different neural networks behave for different classification problems and proposed two novel methods to improve upon existing neural networks with NAS by i) searching for a new classification head and ii) searching for a fusion method that allows performing multimodal classification. We then looked into improving the search cost of NAS methods by proposing a zero-proxy estimation strategy that scores architectures at initialization stage through the analysis of the Jacobian matrix and an evolutionary strategy that generates architectures by performing operation mutation and by leveraging the zero-cost proxy estimation to efficiently guide the search process. To further improve the capabilities of NAS methods, we extend the analysis of architectures at initialization stage by proposing a second zero-cost proxy method, which looks at the Neural Tangent Kernel of a generated architecture to infer its final performance if trained. With this, we also propose a novel search space that leverages large pre-trained feature extractors (CNNs) and forces the search only to a small middleware architecture that learns a downstream task. These two methods showed that large models can be efficiently leveraged to learn new tasks without requiring any fine-tuning or extensive computational resources. To further improve the search and memory costs of NAS methods, we proposed MANAS. This method frames NAS as a multi-agent optimization problem and uses independent agents that search for operations in a distributed manner. With MANAS, we showed that both the search cost and the memory resources can be heavily reduced while improving the final performance. Finally, to push NAS to less constrained search spaces and settings, we proposed LCMNAS, a NAS method that performs macrosearch without relying on pre-defined heuristics or bounded search spaces. LCMNAS introduces three components for the NAS pipeline: i) a method that leverages information about well-known architectures to autonomously generate complex search spaces based on weighted directed graphs with hidden properties, ii) an evolutionary search strategy that generates complete architectures from scratch, and iii) a mixed-performance estimation approach that combines information about architectures at initialization stage and lower fidelity estimates to infer their trainability and capacity to model complex functions. Results obtained by the proposed methods show that it is possible to improve NAS methods regarding search and memory costs, as well as computation requirements, while still obtaining state-of-the-art results. All proposed methods were evaluated in multiple search spaces and several data sets, showing improved performances while requiring only a fraction of previous NAS methods’ time and computation needs.Os avanços nos domínios da Inteligência Artificial (IA) e da Aprendizagem Automática (AA) permitiram obter resultados impressionantes em vários problemas. Estes avanços podem ser atribuídos, em grande medida, aos algoritmos de aprendizagem profunda, especialmente às Redes Neuronais Convolucionais (RNCs). O sucesso crescente das RNCs deve-se principalmente ao engenho e aos esforços de engenharia de especialistas que conceberam e otimizaram arquiteturas de redes neuronais poderosas, obtendo resultados sem precedentes numa vasta panóplia de tarefas. No entanto, a aplicação de um método de AA a um problema para o qual não foi especifícamente concebido traduz-se normalmente em resultados sub-óptimos, que, em casos extremos, pode levar a desempenhos medíocres, dificultando assim a sustentabilidade dos sistemas e a massificação da sua utilização por não-especialistas. A conceção de RNCs para problemas específicos é uma tarefa difícil, uma vez que muitas escolhas de conceção das redes não são independentes umas das outras. Assim, tornou-se imperativo automatizar este processo através da conceção e desenvolvimento de métodos de Pesquisa Automática de Arquiteturas (PAA). As arquiteturas encontradas com base em métodos de PAA alcançaram desempenhos notáveis em várias tarefas, superando as redes concebidas por humanos. No entanto, os métodos de PAA ainda enfrentam vários problemas. A maioria destes métodos depende fortemente de pressupostos definidos por humanos que restringem a pesquisa, como a estrutura da arquitetura, o número de camadas, heurísticas para a definição de parâmetros e os espaços de pesquisa. Os espaços de pesquisa mais comuns consistem em módulos repetíveis (células), em vez de explorarem totalmente o espaço de pesquisa da arquitetura através da conceção de arquiteturas completas (pesquisa macro), necessitando assim de conhecimento humano, restringindo a pesquisa a definições pré-definidas e limitando a exploração de arquiteturas novas e diversas, devido à existência de regras prédefinidas. Mais ainda, a necessidade de grandes capacidades de computação é ainda inerente à maioria dos métodos PAA e apenas alguns podem efetuar uma pesquisa macro. No plano desta tese, o objetivo principal foi desenvolver novas soluções para mitigar os problemas mencionados anteriormente. Em primeiro lugar, apresentamos uma análise exaustiva dos componentes, métodos e benchmarks de PAA. Para este último, realizamos um estudo sobre a importância das diferentes operações, avaliando a influência que o conjunto de operações dos espaços de pesquisa tem sobre o desempenho das arquiteturas geradas. De seguida, estudámos o comportamento de várias redes neuronais em diferentes problemas de classificação e propusemos dois novos métodos para melhorar as redes neuronais existentes com PAA: i) procurando um novo componente de classificação e ii) procurando um método de fusão que permita efetuar uma classificação multimodal. De seguida, procurámos melhorar o custo de pesquisa dos métodos de PAA, propondo uma estratégia de estimativa que classifica as arquiteturas na fase de inicialização através da análise da matriz Jacobiana e uma pesquisa evolutiva que gera arquiteturas com base em operações de mutação, tirando partido da estimativa de custo zero para orientar eficazmente o processo de pesquisa. Para melhorar ainda mais as capacidades dos métodos de PAA, estendemos o estudo sobre arquiteturas em fase de inicialização, propondo um segundo método de custo zero, que analisa o Neural Tangent Kernel de uma arquitetura gerada para inferir o seu desempenho final caso esta seja treinada. Propusemos também um novo espaço de pesquisa que aproveita extratores de características prétreinados (RNCs) e força a pesquisa apenas para uma pequena arquitetura que aprende uma nova tarefa baseado nas informações geradas pelas redes maiores. Com estes dois métodos, mostrámos que redes de grande dimensão podem ser eficientemente aproveitadas para aprender novas tarefas sem necessidade de qualquer afinação ou de grandes recursos computacionais. De forma a aprimorar os custos de pesquisa e de memória dos métodos de PAA, propusemos o MANAS. Este método formula o problema de otimização de PAA como um problema de multi-agentes. Este utiliza agentes independentes que procuram operações de forma distribuída, repartindo assim o espaço de pesquisa. Com o MANAS, mostrámos que tanto o custo de pesquisa como os recursos de memória podem ser significativamente reduzidos, melhorando em simultâneo, o desempenho final. Por fim, para levar a área de PAA a espaços e configurações de pesquisa menos restritos, propusemos o LCMNAS, um método de PAA que efetua uma macro-pesquisa sem depender de heurísticas predefinidas ou de espaços de pesquisa restritivos. O LCMNAS introduz três componentes para o melhorar a otimização de PAA: i) um método que aproveita as informações sobre arquiteturas existentes para autonomamente gerar espaços de pesquisa complexos com base em grafos pesados com parâmetros ocultos, ii) uma estratégia de pesquisa evolutiva que gera arquiteturas completas a partir do zero e iii) uma abordagem de estimação de desempenho misto que combina informações sobre arquiteturas na fase de inicialização e estimativas de fidelidade reduzida para inferir a capacidade de treino de uma arquitetura, assim como a sua capacidade de modelar funções complexas. Os resultados obtidos pelos métodos propostos mostram que é possível melhorar os métodos de PAA no que respeita aos custos de pesquisa e de memória, bem como em termos de computação necessária, obtendo resultados competitivos. Todos os métodos propostos foram avaliados em vários espaços de pesquisa e em vários conjuntos de dados, mostrando desempenhos elevados, requerendo ao mesmo tempo apenas uma fração do tempo e das necessidades de computação dos métodos de PAA anteriores.This work has been supported by ‘FCT - Fundação para a Ciência e Tecnologia’ (Portugal) through the research grant ‘2020.04588.BD’, by NOVA LINCS (UIDB/04516/2020) with the financial support of FCT, through national funds, partially supported by CENTRO- 01-0247-FEDER-113023 - DeepNeuronic, and partially supported by project 026653 (POCI- 01-0247-FEDER-026653) INDTECH 4.0 – New technologies for smart manufacturing, cofinanced by the Portugal 2020 Program (PT 2020), Compete 2020 Program and the European Union through the European Regional Development Fund (ERDF)