Brazilian e-Science Workshop

BreSci

O XX Brazilian e-Science Workshop (BreSci) 2026 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, a ciência vivenciou uma revolução impulsionada pelo avanço dos métodos computacionais, que se estabeleceram como o terceiro pilar da pesquisa, ao lado da teoria e da experimentação. Esse paradigma, denominado e-Ciência (e-Science), fundamenta-se no apoio computacional intensivo à investigação científica.

Nesse contexto, pesquisadores exploram vastas coleções de dados e recursos computacionais de larga escala, muitas vezes geograficamente distribuídos, exigindo técnicas avançadas de distribuição e paralelismo. Tais características impõem desafios significativos relacionados à modelagem e gerenciamento de dados, ao desenvolvimento de software científico robusto e à interpretação de resultados. Além disso, o caráter intrinsecamente multidisciplinar da e-Ciência demanda uma colaboração estreita entre especialistas de diversos domínios.

Avanços recentes na Ciência da Computação oferecem caminhos promissores para superar esses obstáculos. Tecnologias e áreas como modelagem de workflows, ontologias, serviços Web, HPC, computação em nuvem, bancos de dados distribuídos, proveniência de dados, Data-Centric AI e curadoria digital são fundamentais para enfrentar os grandes desafios científicos. Simultaneamente, a onipresença de grandes volumes de dados (Big Data) em todas as áreas do conhecimento reforça a necessidade de métodos eficazes para transformar dados brutos em descobertas.

O advento do Big Data consolidou o “quarto paradigma” — a ciência intensiva em dados —, motivando biólogos, astrônomos, engenheiros e matemáticos a lidarem com problemas computacionais complexos. A Ciência de Dados, ao incorporar métodos, processos e algoritmos de áreas como Matemática, Estatística e Computação, surge como uma disciplina essencial e complementar à e-Ciência, focada na extração de conhecimento relevante em larga escala.

Tópicos de Interesse

Os tópicos de interesse do XX 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 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 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 Aprendizado Profundo;
  • 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 XX 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).

O uso de ferramentas de IA generativa (como LLMs) deve ser explicitado pelos autores na submissão, indicando de forma breve a finalidade (ex.: revisão linguística, auxílio na estruturação de texto, geração de exemplos). A responsabilidade integral pelo conteúdo permanece dos autores humanos (inclusive checagem de todas as referências bibliográficas), em conformidade com o Código de Conduta para Autores da SBC (https://sol.sbc.org.br/index.php/indice/conduta).

datas importantes

  • Submissão de resumos: 18 de abril de 2026
  • Submissão de artigos: 29 de abril de 2026
  • Notificação dos autores: 15 de junho de 2026
  • Envio da versão final (Camera-ready): 26 de junho de 2026
  • Data limite para inscrição (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): a definir

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 2026.

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).

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
  • Liliane Neves de Oliveira Kunstmann (IMPA)
  • Luiz Gustavo Dias (IFGoiano)
Comitê Diretivo
  • Diego Carvalho (CEFET/RJ)
  • Ubiratam de Paula (UFRRJ)
  • Jorge de Abreu Soares (CEFET/RJ)
  • Mário Antônio Ribeiro Dantas (UFJF)
  • Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra (CEFET/MG) 
  • Daniel Cardoso Moraes de Oliveira (UFF)
Comitê de Programa
  • Alex Vieira (UFJF)
  • Bruno Lopes (UFF)
  • Carla Osthoff (LNCC)
  • Daniel Cordeiro (USP)
  • Daniel de Oliveira (UFF)
  • Daniel Yukimura (IMPA)
  • Danielo G. Gomes (UFC)
  • Débora Pina (COPPE/UFRJ)
  • Diego Carvalho (CEFET/RJ)
  • Eduardo Dalcin (Inst. Pesq. Jardim Botânico do RJ)
  • Fabrício Martins Lopes (UTFPR)
  • Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra (CEFET/MG)
  • Kele Belloze (CEFET/RJ)
  • Kelly Braghetto (USP)
  • Jorge Soares (CEFET/RJ)
  • Marcio Oikawa (UFABC)
  • Marta Mattoso (COPPE/UFRJ)
  • Pedro Nuno Moura (UNIRIO)
  • Regina Braga (UFJF)
  • Renan Souza (Oak Ridge National Laboratory)
  • Sergio Manuel Serra da Cruz (UFRRJ)
  • Thiago Emmanuel Pereira (UFCG)
  • Wagner Arbex (UFJF)
  • Ygor Canalli (COPPE/UFRJ)

CONTATO

Em caso de dúvidas, favor enviar e-mail copiando os organizadores liliane.kunstmann@impa.brluiz.gustavo@ifgoiano.edu.br.