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Defesa de Dissertação de Mestrado: Arthur de Oliveira Paiva

Título: An Analysis of the Provenance Meaningfulness and Provenance Capture Overhead of noWorkflow Candidato: Arthur de Oliveira Paiva (Mestrado em Computação – UFF) Data: 06 de julho de 2026 Horário: 14:00 Local: Sala 204 do IC/UFF e Videoconferência Link para a defesa: meet.google.com/rso-bwem-ryf

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Resumo

A proveniência rastreia a origem e a história de experimentos científicos, tornando-se complexa à medida que estes evoluem e geram grandes volumes de dados e artefatos. Embora o rastreamento da proveniência seja crucial para confirmar ou refutar hipóteses experimentais, a análise desses dados pelos cientistas é um desafio.

Nesta dissertação, o trabalho focou no aprimoramento da ferramenta noWorkflow (que captura proveniência de experimentos em Python) e sua interface de análise, now vis. Foram introduzidas diversas funcionalidades, como:

• Consultas ao banco de dados via SQL ou Prolog pela interface gráfica;
• Visualização de diferenças entre funções (diff);
• Geração de diversos tipos de dataflows;
• Recursos de recuperação de trials e arquivos, exportação para formato PROV e integração com servidores remotos (pull/push).

A abordagem foi avaliada utilizando as perguntas do First Provenance Challenge, traduzidas para aplicação genérica, demonstrando a eficácia das extensões desenvolvidas.

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Banca Examinadora

• Prof. João Felipe Nicolaci Pimentel (UFF)
• Profa. Vanessa Braganholo Murta (UFF)
• Prof. Daniel Cardoso Moraes de Oliveira (UFF)
• Profa. Marta Lima de Queirós Mattoso (UFRJ)
• Profa. Marta Lima de Queirós Mattoso (UFRJ)