Publication Date: 12/05/2026
Researchers from UMa and MARE/ARDITI have been awarded a €4.5 million Marie Skłodowska-Curie grant for a PhD network in ocean sciences
Investigadores da UMa e MARE/ARDITI conquistam prémio Marie Skłodowska-Curie de 4,5 M€ para rede de doutoramento em ciências tecnológicas e do oceano
Os professores da UMa e investigadores do MARE/ARNET e da ARDITI, Marko Radeta e Thomas Dellinger, foram distinguidos com o prestigiado prémio Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA) Doctoral Networks, uma das iniciativas de financiamento da investigação científica europeia mais competitivas. O galardão, que totaliza um apoio de 4,5 milhões de euros, permitirá financiar a Network for Oceanic Sensing and Integrated Science (NOESIS) — uma rede doutoral inovadora que integra múltiplas disciplinas científicas e tecnológicas ao serviço da compreensão e da gestão dos oceanos. A NOESIS reunirá especialistas em sistemas embarcados, inteligência artificial, design e ciências marinhas para formar uma nova geração de investigadores capazes de responder aos desafios críticos que a humanidade enfrenta na gestão e no estudo dos oceanos — ecossistemas essenciais para a regulação climática e para a vida no planeta.
Coordenado pela Universidade de Helsínquia, com início em outubro de 2026 e para os próximos 4 anos, o consórcio de 13 parceiros europeus vai unir-se para recrutar 15 novos estudantes de doutoramento que fundem a investigação em tecnologia marinha inovadora com a exploração de fenómenos oceânicos, liderada pela tecnologia e baseada nas ciências da vida. A rede NOESIS estabelece um grupo de investigadores interdisciplinares capazes de co-projetar sistemas observacionais de ponta a ponta para aumentar a nossa compreensão coletiva dos oceanos, indo além das abordagens isoladas.
A rede NOESIS assenta em quatro pilares: formar investigadores interdisciplinares capazes de impulsionar a inovação; desenvolver e validar tecnologias de nova geração (TRL 4–6) para a observação autónoma dos oceanos; integrar tecnologia e ciências da vida através de algoritmos co-projetados e da fusão de dados multimodais; e traduzir dados complexos em modelos preditivos que ampliem o conhecimento científico sobre os ecossistemas oceânicos.
Publication Date: 05/06/2026
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