O XV Brazilian e-Science Workshop (BreSci) 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.
Melhores Artigos
Best Paper: Efficient Breast Cancer Classification Using Histopathological Images and a Simpler VGG.
Autores: Omar Cortes e Marcelo Luis Rodrigues Filho do Instituto Federal do Maranhão.
Menção Honrosa: Addressing search in scientific open data repositories: A semantic metasearch platform.
Autores: Gustavo Borges, Claudia Medeiros e Julio Dos Reis do Instituto de Computação da Universidade Estadual de Campinas (IC-UNICAMP).
Seção Especial da Revista de Informática Teórica e Aplicada
Versões estendidas dos melhores artigos do BreSci 2021 foram publicadas na Revista de Informática Teórica e Aplicada – RITA, Vol. 29, No. 1.
Programação
Palestra de Abertura: Automatic Segmentation in Pediatric Brain MRIs Roberto Marcondes Cesar Junior (USP), Hugo Neves de Oliveira (USP)
21
julho
9h
Pediatric brain MRI is a useful tool in assessing the healthy cerebral development of children. Possible pathologies that may be addressed by such techniques include congenital malformations to tumors. In this talk, we describe a pediatric brain MRI segmentation pipeline composed of preprocessing, semantic segmentation and post-processing steps. Experimental results using real data are presented.
Roberto
Hugo
Roberto Marcondes Cesar Junior (USP)
Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 1A
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (IBILCE – UNESP – 1992), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP – 1993) e doutorado em Física pela Universidade de São Paulo (USP – 1997). É Professor Titular do Departamento de Ciência da Computação – IME – USP desde 2008. É Pesquisador Associado do InovaUSP. Foi membro da Coordenação de Área de Computação da FAPESP (2006-2012) e do Comitê de Avaliação Trienal da Capes (Computação (2007-2009; 2010-2012). Foi Diretor do Núcleo de Pesquisa em eScience da USP e Chefe do Departamento de Ciência da Computação – IME-USP. Foi J.A. do CTBE – CNPEM (2010-2012). É membro da Coordenação Adjunta da FAPESP (desde 2012). É membro da Academia de Ciências do Estado de SP (ACIESP). Apresentou palestras convidadas em diferences conferências (SIBGRAPI 2011; SHAPES 2.0 – 2012; eSon – IEEE eScience 2013). Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação (modelagem matemática e engenharia), com ênfase em visão computacional, reconhecimento de padrões; processamento de imagens, bioinformática e eScience.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/2240951178648368
Hugo Neves de Oliveira (USP)
Possui Graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (2014). Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Paraíba (2016). Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e Pesquisador Associado ao Interest Group on Pattern Recognition and Earth Observation (PATREO). Atualmente é Pesquisador de Pós-Doutorado no Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo (IME/USP) com atuação principal de pesquisa em métodos de Aprendizado de Máquina para análise de imagens médicas. Tem experiência em Ciência da Computação com ênfase em Reconhecimento de Padrões, Aprendizado de Máquina, Aprendizado Profundo, Visão Computacional, Processamento de Imagens Biomédicas, Sensoriamento Remoto, Processamento Digital de Sinais e Imagens, Teoria da Informação e Compressão de Dados.
Currículo Lattes: http://lattes.cnpq.br/8517345373494027
Sessão Técnica – Imagens, Visualização
21
julho
10h
Redes Neurais Convolucionais Otimizadas para a Detecção de Supernovas
Efficient Breast Cancer Classification Using Histopathological Images and a Simpler VGG
Análise de Dados de Focos de Calor no Brasil Através de Técnicas de Visualização
MastitAlert: em direção à detecção da mastite durante o ato da ordenha
Sessão Técnica – Workflows
21
julho
11h20
Definição de Parâmetros do Spark por meio de Aprendizado de Máquina: um Estudo com Dataflows de Astronomia
Comparison of High-performance Computing Approaches in the Python Environment for a Five-point Stencil Test Problem
Architecture for Decision Support in Precision Livestock Farming
Sessão Técnica – Bioinformática
21
julho
16h10
Gerência e Análises de Workflows aplicados a Redes Filogenéticas de Genomas de Dengue no Brasil
Workflows Científicos de RNA-Seq em Ambientes Distribuídos de Alto Desempenho: Otimização de Desempenho e Análises de Dados de Expressão Diferencial de Genes
Estratégia Algorítmica para a Reconstrução e Validação da Estrutura Molecular de Variantes do SARS-COV-2
Refatorando um Pipeline de Bioinformática: Um Estudo de Caso para Análise de Amplicons
Sessão Técnica – Ontologias e Dados
21
julho
17h30
Ontologias para Nanopublicações do Domínio de Análise de Redes de Colaboração Científica
Addressing search in scientific open data repositories: A semantic metasearch platform
Integrated Dataset of Brazilian Flights
An Ontology Based Natural Language Processing Pipeline for Brazilian COVID-19 EMR
Palestra – Proveniência em Ciência de Dados: Progressos e Desafios Marta Mattoso
22
julho
9h
Dados de proveniência representam as etapas de encadeamentos de transformações de dados. Esses dados aumentam a qualidade e credibilidade dos resultados de experimentos científicos baseados em Ciência de Dados. Diversas técnicas para modelagem, coleta e consulta de dados de proveniência vêm sendo desenvolvidas nas últimas décadas. Grandes avanços e progressos vêm sendo obtidos, mas ainda são muitos os desafios em sua adoção e aplicação em experimentos científicos. Essa apresentação visa a mostrar o cenário atual, alguns casos reais incluindo experimentos em Ciência de Dados e várias oportunidades de pesquisa.
Sobre Marta Mattoso
Marta Mattoso é Professora Titular da COPPE-Universidade Federal do Rio de Janeiro. Seus temas de interesse em Ciência de Dados incluem aspectos de gerência de dados em larga-escala. Dentre os interesses estão os dados de proveniência para apoiar humanos em análises de dados durante a execução paralela de muitas tarefas de computação em ambientes de alto desempenho. Já orientou mais de 80 alunos de pós-graduação. É bolsista de produtividade em pesquisa nível 1B do CNPq. Sua pesquisa é aplicada em problemas reais, abordando experimentos científicos em workflows da área de Ciência Computacional, incluindo aprendizado de máquina profundo. Coordena projetos de pesquisa financiados pelo CNPq, CAPES, Faperj e projetos de colaboração com o INRIA, França, desde 2001. Atualmente é Mercator Fellow do DFG, Alemanha e membro do corpo de especialistas do projeto WorkflowsRI nos E.U.A. Foi membro do CA-CC do CNPq no período de 2015 a 2018. Ela é membro da ACM, IEEE e sócia fundadora da Sociedade Brasileira de Computação. Ela atua em comitês de programa de conferências internacionais e é membro do corpo editorial de vários periódicos internacionais.
Sessão Técnica – Deep Learning
22
julho
10h
Análise automática de relatórios de acreditação usando aprendizagem de máquina
Combate ao Covid19: Detecção em tempo real de indivíduos sem máscara em ambiente escolar por meio de Deep Learning
Text-to-hashtag Generation using Seq2seq Learning
Desenvolvimento de um modelo de reconhecimento de voz para o Português Brasileiro com poucos dados utilizando o Wav2vec 2.0
Encerramento
22
julho
11h20
Chamada de Trabalhos
Nas últimas décadas, tem havido uma revolução no modo como a Ciência e Pesquisa têm sido conduzidas. Nesta revolução, a Computação tem se estabelecido como um terceiro pilar da ciência, ao lado da teoria e da experimentação. A ciência de apoio computacional à experimentação científica tem sido chamada de e-Ciência (do inglês e-Science). Nesse novo modo de fazer ciência, pesquisadores exploram grandes coleções de dados, além de utilizar, por meio de uma rede de alto desempenho, recursos computacionais em larga escala, que podem estar geograficamente distribuídos. Estas novas demandas impõem grandes desafios a serem enfrentados, relacionados à modelagem e ao gerenciamento de dados científicos, software e de todo o conhecimento envolvido.
Recentes avanços em pesquisa em Computação – incluindo apoio à modelagem de workflows em diferentes níveis de abstração, ontologias, inteligência artificial e aprendizado de máquina, serviços web semânticos, processamento de alto desempenho, computação em nuvem, grades computacionais, modelagem de recursos, gerenciamento 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 desafios de e-Science.
O XV Brazilian e-Science Workshop (BreSci) 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.
Em 2021, além das contribuições de áreas tradicionais ligadas à e-Ciência, o workshop visa apoiar as iniciativas em Ciência de Dados que possam ser transferidas para a melhoria das Ciências. Dessa forma, o BreSci convida também pesquisadores e profissionais a enviarem suas contribuições relacionadas a projetos envolvendo a Ciência de Dados, como uma das modernas vertentes de processamento, manipulação e análise de informação em larga escala.
Tópicos de Interesse
Os tópicos de interesse do XV BreSci incluem, mas não estão limitados, aos listados abaixo.
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
Gerência de workflows
Gestão de conhecimento em larga escala
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
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
Formato dos Artigos
O XV 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 ser escritos obedecendo ao modelo sugerido pela SBC (Sociedade Brasileira de Computação). Os trabalhos submetidos devem ser inéditos e incluir resultados ainda não publicados.
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) sendo abordado(s) no artigo para auxiliar o comitê do programa no processo de revisão. A presença de resultados, embora desejada, não é um requisito para a submissão do trabalho.
Cada manuscrito deve ser submetido eletronicamente, em arquivo PDF, via site de submissão JEMS.
Datas Importantes
Data limite para submissão dos trabalhos: 12/03 26/03 16/04/2021 (FINAL)
Notificação dos trabalhos aceitos: 30/04 24/05/2021
Registro dos autores: 14/05 04/06/2021
Data limite para envio das versões finais: 14/05 04/06/2021
Apresentação dos Trabalhos
Os artigos aceitos serão publicados nos anais do evento, que serão disponibilizados online na SBC Open Lib (https://sol.sbc.org.br/index.php/bresci), o portal de conteúdo da SBC. Todos os artigos serão indexados com DOI.
Artigos longos serão apresentados em sessões orais no XV BreSci 2021. Artigos curtos poderão ser apresentados no formato oral ou de pôster. Os organizadores se reservam o direito de não incluir nos anais aqueles trabalhos que, durante o evento, não forem apresentados por um de seus autores, ou por algum representante indicado.
Seção Especial na Revista de Informática Teórica e Aplicada
Serão selecionados até três artigos longos entre os apresentados e publicados nos anais do BreSci 2021. A seleção será realizada com base na qualidade dos trabalhos e na qualidade das apresentações no evento. Versões estendidas dos trabalhos selecionados serão convidados para submissão na Revista de Informática Teórica e Aplicada (RITA), ISSN 2175-2745, https://seer.ufrgs.br/rita.
Os autores desses trabalhos selecionados serão convidados a preparar e submeter suas versões ampliadas para revisão. As versões estendidas dos trabalhos selecionados serão convidados para a submissão de uma seção especial da RITA dedicada ao BreSci 2021. Esses trabalhos deverão ser submetidos em inglês, respeitando o formato e regras de revisão definidos pela revista.
Inscrição no Evento
A inscrição pagante de, no mínimo, um autor do artigo é obrigatória para publicação do trabalho. Autores com mais de um artigo aprovado, em qualquer evento do CSBC, podem realizar o pagamento de uma única inscrição, acrescida de uma “taxa de publicação extra” por artigo adicional. Maiores detalhes a respeito dos valores e formas de pagamento serão divulgadas em breve.