Sobre o evento

O XVII Brazilian e-Science Workshop (BreSci) 2023 tem como objetivo colaborar com os esforços de e-Ciência propondo um fórum amplo de discussão sobre os temas envolvidos no desenvolvimento de infraestrutura de software em apoio às ciências como uma nova plataforma de pesquisa e experimentação científica. Da mesma forma, o workshop visa apoiar as iniciativas em Ciência de Dados que possam ser transferidas para melhoria das ciências.

Chamada de Trabalhos

Nas últimas décadas, observamos uma revolução no desenvolvimento das ciências provocada pelo apoio de métodos computacionais. Os métodos computacionais têm se estabelecido como um terceiro pilar da ciência, ao lado da teoria e da experimentação. A ciência de apoio computacional à experimentação científica é chamada de e-Ciência (do inglês e-Science).

Nesse novo modo de fazer ciência, pesquisadores exploram grandes coleções de dados e utilizam recursos computacionais em larga escala, que podem estar geograficamente distribuídos. Estas novas demandas impõem grandes desafios, relacionados à modelagem e ao gerenciamento de dados científicos, software e interpretação de resultados. Adicionalmente, o caráter multidisciplinar da e-Ciência impõe que pesquisadores de diversas áreas colaborem na solução desses desafios. Avanços recentes em pesquisas na área da Ciência da Computação – incluindo apoio à modelagem de workflows, ontologias, inteligência artificial, serviços Web, processamento de alto desempenho, computação em nuvem, grades computacionais, modelagem de recursos, gerência de componentes de software, banco de dados distribuídos e paralelos, proveniência de dados e processos, curadoria de dados, entre outros – podem ajudar na solução dos grandes desafios da Ciência. Ao mesmo tempo, grandes volumes de dados (big data) de diferentes áreas do conhecimento estão cada vez mais presentes no dia a dia. Com eles, há uma crescente necessidade de entender como esses dados podem ser explorados para obtenção de novas descobertas. Nas ciências, Big Data criou oportunidades para investigação, motivando biólogos, astrônomos, bioquímicos, médicos, matemáticos, e pesquisadores das demais áreas a enfrentar os problemas computacionais do atualmente denominado “quarto paradigma” (ciência intensiva em dados). Nesse contexto, o grande desafio consiste em extrair conhecimento relevante na escala de Big Data. A área de Ciência de Dados incorpora métodos científicos, processos e algoritmos para extrair conhecimento dos dados em suas diferentes formas. Ela é criada a partir de técnicas e teorias de diversas áreas da matemática, estatística, engenharia e ciências básicas. A Ciência de Dados está fortemente relacionada a muitas disciplinas tradicionais, mas abre espaço para uma nova área multidisciplinar, intimamente ligada às questões abordadas em e-Science.

Tópicos de interesse

Os tópicos de interesse do XVII BreSci devem estar aderentes à contextualização de e-Science e/ou Data Science, incluindo (embora não limitados) os listados abaixo.

Estes tópicos são divididos em duas trilhas distintas: a Trilha Principal, destinada a trabalhos que envolvem pesquisas aderentes à contextualização de e-Science e/ou Data Science, e a Trilha de Aplicações, que contempla diversas áreas e espera por contribuições de especialistas destas áreas, apresentando desafios que possam ser apoiados, de alguma forma, pela computação.

Trilha Principal:

  • Ambientes de experimentação;
  • Aprendizado de máquina e deep learning;
  • Arquiteturas orientadas a serviços;
  • Ciência de Redes;
  • Computação em nuvem;
  • Data analytics em dados científicos e/ou abertos;
  • Ecossistemas de software;
  • Extração de conhecimento a partir de fontes heterogêneas de dados;
  • Gerência de acesso a dados científicos e abertos;
  • Gerência de dados em larga escala;
  • Gestão de conhecimento em larga escala;
  • Gerência de workflows;
  • Grades computacionais;
  • Infraestrutura para aplicações;
  • Modelos de dados para dados científicos e/ou abertos;
  • Modelos e técnicas para ciência colaborativa;
  • Ontologias e bancos de dados para dados científicos e/ou abertos;
  • Organizações virtuais;
  • Processamento de dados em larga escala;
  • Processos de experimentação em larga escala;
  • Proveniência de dados e processos;
  • Sistemas autonômicos e auto-organizados;
  • Sistemas IoT;
  • Técnicas de paralelismo baseado em dados;
  • Tecnologias habilitadoras;
  • Teorias e modelos;
  • Tolerância a falhas, confiabilidade e disponibilidade;
  • Visualização de dados;
  • Web semântica.

Trilha de Aplicações:

  • Agricultura;
  • Astronomia;
  • Biodiversidade;
  • Bioinformática;
  • Ciência da saúde e forense;
  • Ciência da Vida;
  • Clima, ciência ambiental e da terra;
  • Física;
  • Humanidades e Ciências sociais;
  • Química.

Instruções para submissão

O XVII BreSci aceita submissões de artigos longos ou curtos, com limites máximos de 8 e 4 páginas, respectivamente. Os artigos devem ser escritos em português ou inglês, e devem utilizar o  modelo sugerido pela SBC (Sociedade Brasileira de Computação). Os trabalhos submetidos devem ser inéditos. A presença de resultados, embora fortemente recomendada, não é um requisito para a submissão do trabalho.

Todos os artigos (longos e curtos) serão revisados por pares de acordo com os seguintes critérios: adequação ao escopo do workshop, relevância, qualidade técnica, clareza, originalidade e resultados. Os autores devem identificar o(s) tópico(s) abordado(s) no artigo no momento da submissão para auxiliar o comitê do programa no processo de revisão.

Cada manuscrito deve ser submetido eletronicamente, em arquivo PDF, via site de submissão JEMS (https://submissoes.sbc.org.br/home.cgi?c=4400).

Datas Importantes

  • Submissão dos trabalhos: 03 de julho (Nova data!)
  • Divulgação dos resultados / Notificação dos autores: 30 de julho
  • Envio das versões finais dos artigos: 07 de agosto
  • Prazo de Inscrição dos autores no SBBD: 07 de agosto

Inscrição de autores

Para que um artigo aceito seja apresentado e incluído nos anais do evento, é necessário que ao menos um dos autores do artigo realize a sua inscrição no SBBD 2023.

Publicação de trabalhos

Os artigos aceitos serão publicados na SBC Open Lib, a biblioteca digital da SBC, na série Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), ISSN 2763-8774, disponível em https://sol.sbc.org.br/index.php/bresci. Todos os artigos serão indexados com DOI.

Premiações

Será dado um certificado para o melhor trabalho (artigo longo) e uma Menção Honrosa (artigo curto).

Organização

O Comitê de Programa é formado por professores e/ou pesquisadores de diversas instituições de ensino e com atuação na área de e-Ciência.

Coordenação do Comitê de Programa:

  • Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra (CEFET-MG)
  • Gustavo Neves Dias (RNP)

Apoio:

  • Daniel Cardoso Moraes de Oliveira (IC/UFF)
  • Débora Costa Soares dos Reis (RNP)

Comitê Diretivo

  • Daniel Cardoso Moraes de Oliveira (UFF): co-chair 2022
  • Alexandre Rossi Paschoal (UTFPR): co-chair 2022
  • Fabrício Martins Lopes (UTFPR): co-chair 2021
  • Victor Ströele de Andrade Menezes (UFJF): co-chair 2021
  • Marcio Katsumi Oikawa (UFABC): co-chair 2020
  • Eduardo Soares Ogasawara (CEFET/RJ): co-chair 2019

Comitê de Programa

  • André Fujita (University of Sao Paulo)
  • André Ponce de Leon F de Carvalho (ICMC-USP/S.Carlos)
  • Ary Henrique Oliveira (Tocantins Federal University)
  • Bruno Lopes (Universidade Federal Fluminense)
  • Bruno Schulze (LNCC)
  • Carla Osthoff (Laboratório Nacional de Computação Científica)
  • Cristina Boeres (Instituto de Computacao, UFF)
  • Daniel Cordeiro (Universidade de São Paulo)
  • Daniel de Oliveira (Universidade Federal Fluminense)
  • Diego Brandão (Cefet/RJ)
  • Diogo Tschoeke (UFRJ)
  • Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ)
  • Fernanda Campos (Universidade Federal de Juiz de Fora)
  • Gabriella Costa (Federal Center for Technological Education of Minas Gerais)
  • Gilberto Pastorello (Lawrence Berkeley National Laboratory)
  • Helio Pedrini (Universidade Estadual de Campinas)
  • Joao Setubal (Universidade de Sao Paulo)
  • Kary Ocaña (Laboratório Nacional de Computação Científica)
  • Kele Belloze (CEFET/RJ)
  • Kelly Braghetto (IME/USP)
  • Leonardo Guerreiro Azevedo (IBM Research – Brazil)
  • Liliane Oliveira (Universidade Federal Tecnológica do Paraná)
  • Luciano Digiampietri (University of Sao Paulo (USP))
  • Luiz Manoel Rocha Gadelha Júnior (LNCC)
  • Marcio Oikawa (Universidade Municipal de São Caetano do Sul)
  • Marcos Bedo (Universidade Federal Fluminense)
  • Mario Dantas (UFJF)
  • Marta Mattoso (COPPE/UFRJ)
  • Patricia Plentz (Universidade Federal de Santa Catarina)
  • Priscila Tiemi Maeda Saito (Federal University of Sao Carlos – UFSCar)
  • Rafaelli Coutinho (CEFET/RJ)
  • Regina Braga (Universidade Federal de Juiz de Fora)
  • Ricardo Torres (NTNU – Norwegian University of Science and Technology)
  • Saulo Villela (Universidade Federal de Juiz de Fora)
  • Sergio Manuel Serra da Cruz (Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro)
  • Thiago Emmanuel Pereira (UFCG)
  • Victor Ströele (Federal University of Juiz de Fora)

Contato

Em caso de dúvidas, favor enviar e-mail copiando os organizadores gabriella@cefetmg.br e gustavo.dias@rnp.br.