BreSci – Brazilian e-Science Workshop

O XVIII Brazilian e-Science Workshop (BreSci) 2024 tem como objetivo colaborar com os esforços de pesquisa na área de Ciência de Dados e da e-Ciência. Objetiva-se alcançar um fórum amplo de discussão sobre os temas envolvidos no desenvolvimento de infraestrutura de software em apoio às ciências, com o objetivo tanto de servir como uma nova plataforma de pesquisa e experimentação científica, como apoiar as iniciativas em Ciência de Dados que possam ser transferidas para melhoria das ciências.

Chamada de Trabalhos

Nas últimas décadas, observamos uma revolução contínua no desenvolvimento das ciências de uma forma geral, provocada e fomentada determinantemente pelo apoio de métodos computacionais. Eles 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 importantes desafios, relacionados à modelagem e ao gerenciamento de dados científicos, desenolvimento de software adequado para tais demandas, 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, inteligência artificial centrada em dados (Data-Centric Artificial Intelligence), 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 XVIII BreSci devem estar aderentes à contextualização de e-Science e/ou Data Science, incluindo (embora não limitados) os listados na sequência.

Estes tópicos são divididos em duas trilhas distintas: a Main Event, destinada a trabalhos que envolvem pesquisas aderentes à contextualização de e-Science e/ou Data Science; e a Trilha de Aplicações, que contempla diversos campos do saber, almejando contribuições de especialistas destas áreas, e 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-névoa-borda;
  • Data analytics em dados científicos e/ou abertos;
  • Abordagens de redução de dados nas bordas;
  • 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;
  • Inteligência Artificial Centrada em Dados (DCAI)
  • 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;
  • Energias renováveis;
  • Esportes;
  • Eventos extremos
  • Física;
  • Humanidades e Ciências sociais;
  • Química;
  • Saúde.

Instruções para submissão

O XVIII 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) (https://www.sbc.org.br/documentos-da-sbc/category/169-templates-para-artigos-e-capitulos-de-livros).

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://jems.sbc.org.br/home.cgi?c=4599).

Important Dates

  • Article submission: 15 de julho 22 de julho
  • Divulgação dos resultados / Notificação dos autores: 19 de agosto
  • Envio das versões finais dos artigos (camera-ready): 02 de setembro
  • Data limite para inscrição de pelo menos um autor por trabalho completo por Workshop, envio do comprovante de pagamento de inscrição e do termo de autorização de publicação via JEMS: 02 de setembro

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 2024.

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), 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).

Organization

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

  • Jorge de Abreu Soares (CEFET/RJ)
  • Mario Antonio Ribeiro Dantas (UFJF)

Comitê Diretivo

  • Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra (CEFET/MG) co-chair 2023
  • Gustavo Neves Dias (RNP) co-chair 2023
  • Daniel Cardoso Moraes de Oliveira (UFF): co-chair 2022
  • Alexandre Rossi Paschoal (UTFPR): co-chair 2022
  • Victor Ströele de Andrade Menezes (UFJF): co-chair 2021
  • Marcio Katsumi Oikawa (UFABC): co-chair 2020

Program Committee

  • Alberto Krone-Martins (Universidade de Lisboa)
  • Alex Vieira (UFJF)
  • Ana Carolina Guimaraes (FIOCRUZ)
  • Anderson Soares (UFG)
  • Ary Henrique Oliveira (Tocantins Federal University)
  • Bruno Dembogurski (UFRRJ)
  • Bruno Schulze (LNCC)
  • Carla Osthoff (LNCC)
  • Claudia Bauzer Medeiros (UNICAMP)
  • Cristina Boeres (UFF)
  • Daniel Cordeiro (USP)
  • Daniel de Oliveira (UFF)
  • Débora Costa Soares dos Reis (RNP)
  • Diego Brandão (CEFET/RJ)
  • Diogo Tschoeke (UFRJ)
  • Eduardo Bezerra (CEFET/RJ)
  • Eduardo Dalcin (Inst. Pesq. Jardim Botânico do RJ)
  • Eduardo Ogasawara (CEFET/RJ)
  • Emanuele Santos (UFC)
  • Fabio Porto (LNCC)
  • Fabrício Martins Lopes (UTFPR)
  • Fellipe Duarte (UFRRJ)
  • Fernanda Campos (UFJF)
  • Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra (CEFET/MG)
  • Gilberto Pastorello (Lawrence Berkeley National Laboratory)
  • Gustavo Neves Dias (RNP)
  • Joao Setubal (USP)
  • Jonas Dias (DELL EMC)
  • José Antonio Macêdo (UFC)
  • José Maria David (UFJF)
  • Kary Ocaña (LNCC)
  • Kele Belloze (CEFET/RJ)
  • Kelly Braghetto (USP)
  • Leonardo Azevedo (IBM Research Brazil)
  • Leonardo Murta (UFF)
  • Lucia Drummond (UFF)
  • Luciano Digiampietri (USP)
  • Luiz Manoel Rocha Gadelha Júnior (LNCC)
  • Marcio Oikawa (UFABC)
  • Mariano Silva (LNCC)
  • Marta Mattoso (COPPE/UFRJ)
  • Nadia Kozievitch (UTFPR)
  • Priscila Goliatt (UFJF)
  • Rafaelli Coutinho (CEFET/RJ)
  • Regina Braga (UFJF)
  • Ricardo Ogando (ON/LINEA)
  • Ronaldo Goldschmidt (IME)
  • Sergio Lifschitz (PUC-Rio)
  • Sergio Manuel Serra da Cruz (UFRRJ)
  • Thiago Emmanuel Pereira (UFCG)
  • Ubiratam De Paula (UFRRJ)
  • Victor Ströele (UFJF)
  • Vinod Rebello (UFF)

Contact

Em caso de dúvidas, favor enviar e-mail copiando os organizadores jorge.soares@cefet-rj.br e mario.dantas@ice.ufjf.br.