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R&D NESTER ACOLHE ALUNOS EM INVESTIGAÇÃO E DESENVOLVIMENTO

 

O R&D Nester acolhe este ano 4 alunos que irão contribuir em investigação, estudos e projetos. Tratam-se de 2 alunos provenientes do ISEL - Instituto Superior de Engenharia de Lisboa e outros 2 do ISEC - Instituto Superior de Engenharia de Coimbra.


Estes alunos selecionados são provenientes dos cursos de Engenharia Eletrotécnica e Matemática Aplicada à Tecnologia e à Empresa.

 

Este tipo de iniciativa permite a estes alunos conhecer a realidade do sector energético lidando com projetos e clientes reais.

 

Neste período em que colaboram com o R&D Nester, estes alunos acabam por adquirir um conhecimento mais profundo relativamente a inúmeros conceitos do sector da eletricidade e energético em geral que até então conheciam do ponto de vista essencialmente teórico.

 

Esta experiência procura assim conciliar os conhecimentos académicos que estes alunos adquiriram nos seus cursos, fazendo a ponte entre a realidade vivida no R&D Nester e as decisões que estão associadas ao sector energético em geral.

 

O contexto do R&D Nester é particularmente adequado para este tipo de iniciativas, uma vez que proporciona a estes alunos trabalhos na área de Investigação, Desenvolvimento e Inovação, frequentemente próxima das áreas de estudo dos alunos e já com uma ligação a aplicações concretas na vida empresarial.

 

Esta colaboração com estes quatro alunos terá uma duração que varia entre 4 a 7 meses. Face ao atual contexto de pandemia por COVID-19, o R&D Nester adaptou a sua estrutura de organização ao regime de teletrabalho, permitindo acolher estes jovens remotamente, conseguindo manter a interligação e partilha de informação.

 

O pretendido é que esta seja uma experiência enriquecedora a recordar e que impulsione a carreira profissional destes 4 potenciais investigadores e futuros profissionais do sector.

 

Os temas que os estagiários irão trabalhar incluem configuração ótima dos parques fotovoltaicos, controlo de tensão com métodos de inteligência artificial e técnicas de machine learning para previsão de energia eólica.

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