Ontologia é um campo interdisciplinar que estuda conceitos e teorias que fornecem a base para a construção de conceituações compartilhadas de domínios específicos. Nos últimos anos, temos visto um interesse crescente na aplicação de ontologias para resolver problemas de modelagem e classificação em diversas áreas, como: Ciência da Computação, Ciência da Informação, Filosofia, Inteligência Artificial, Linguística, Gestão do Conhecimento, Biomedicina, Web Semântica, entre outras.

O Seminário de Pesquisa em Ontologia no Brasil (ONTOBRAS) é uma oportunidade para proporcionar um ambiente científico onde pesquisadores e profissionais das áreas mencionadas possam trocar conhecimentos sobre teorias, metodologias, linguagens, ferramentas e experiências relacionadas à fundamentação teórica, desenvolvimento e aplicação de ontologias.

Em sua 18ª edição, o ONTOBRAS 2025 faz parte de uma tradição que existe no Brasil desde 2005. A Comunidade Brasileira de Ontologias definiu o evento como o fórum único e cientificamente qualificado para a apresentação e discussão de ontologias e casos de aplicação no Brasil.

Esta edição do Ontobras terá como foco “A Influência das Ontologias na IA Generativa”. Este tema é de grande interesse geral tanto na academia quanto no setor produtivo. Estudos recentes demonstram como ontologias e grafos de conhecimento têm contribuído para melhorar a qualidade das respostas da IA generativa. Este tema também aproximará a academia e o setor produtivo para o avanço em pesquisas, parcerias e desenvolvimento de aplicações e produtos.

Submissões através do easychair: https://easychair.org/conferences/?conf=ontobras2025

Datas importantes

- Prazo para submissão: ~~22 de junho de 2025~~ 13 de julho de 2025 (prazo rígido)
- Notificação aos autores: ~~31 de julho de 2025~~ 12 de agosto de 2025
- Versão final (camera ready): ~~22 de agosto de 2025~~ 09 de setembro de 2025
- Prazo para registro dos autores: 29 de agosto de 2025

Tópicos de interesse

Os tópicos de interesse para o evento incluem, mas não se limitam a:

- Ontologias e Modelagem Conceitual:
  - Fundamentos ontológicos para modelagem conceitual e metamodelagem
  - Ontologias fundamentais e superiores
  - Consistência semântica
  - Ferramentas e ambientes de modelagem conceitual baseados em ontologias

- Ontologias e organização do conhecimento:
  - Teoria dos Facetas e Teoria dos Conceitos
  - Terminologia, Folksonomias, Tesauros, Taxonomias, Metadados
  - Linguagens documentárias
  - Descoberta e raciocínio sobre conhecimento
  - Representação e gestão do conhecimento
  - Governança de ontologias

- Engenharia de Ontologias:
  - Metodologias, técnicas, práticas, linguagens e ferramentas
  - Composição e modularidade
  - Interoperabilidade entre ontologias, integração, mapeamento e alinhamento
  - Interoperabilidade entre linguagens ontológicas
  - Padrões e antipadrões ontológicos
  - Avaliação e validação de ontologias
  - Problemas, práticas e métodos de integração
  - Enriquecimento ontológico e enriquecimento semântico
  - Desenvolvimento (semi)automatizado de ontologias

- Web Semântica:
  - Modelagem
  - Recuperação da informação
  - Busca baseada em ontologias
  - Aplicações de dados abertos ligados (LOD)
  - Ontologias e Processamento de Linguagem Natural (PLN)
  - Ontologias linguísticas aplicadas ao processamento de texto
  - Linguística computacional
  - Acesso, integração e intercâmbio de dados baseados em bancos de dados e ontologias na Web
  - Grafos de conhecimento (construção, manutenção, raciocínio) e grafos de conhecimento virtuais
  - Aspectos sociais e humanos da Web Semântica

- Aplicações de Ontologias:
  - Ontologias para e-ciência, ciências da vida, e-business, multimídia e patrimônio cultural
  - Ontologias de domínio (Educação, Saúde, Cidades Inteligentes, Governo e outros)
  - Projeto de sistemas de informação orientado a ontologias
  - Modelagem de negócios orientada a ontologias
  - Ferramentas ontológicas: construção, raciocínio, avaliação
  - Gestão de dados e princípios FAIR

- Ontologias e ciência de dados, aprendizado de máquina, inteligência artificial
  - Seleção de dados e pré-processamento baseados em ontologia
  - Anotação semântica e enriquecimento de conjuntos de dados
  - Restrições baseadas em ontologia e semântica em modelos de aprendizado de máquina
  - Modelos híbridos neuro-simbólicos baseados em ontologias
  - Ontologia para aprimorar a IA generativa
  - Ontologia para explicação baseada no conhecimento de modelos de aprendizado de máquina
  - Ontologias como suporte para auditoria das decisões dos modelos
  - Ontologias como suporte para verificação de viés, completude e consistência em sistemas de IA

- Visualização de Ontologias
  - Visualização como suporte para tarefas de engenharia de ontologias

- Análise de Ontologias
  - Análise estrutural e formal de ontologias
  - Análise semântica e conceitual de ontologias e sua adequação ao domínio
  - Avaliação de qualidade e maturidade de ontologias
  - Análise empírica baseada no uso de ontologias
  - Ferramentas e ambientes para análise de ontologias

Diretrizes para Submissão

As submissões devem ser escritas em INGLÊS (preferencialmente), PORTUGUÊS ou ESPANHOL. Encorajamos fortemente os autores a submeterem seus artigos em INGLÊS para alcançar leitores em diferentes países. Submissões em PORTUGUÊS ou ESPANHOL devem conter resumo e palavras-chave em INGLÊS.

Todas as submissões passarão por revisão por pares feita por especialistas da área.

Todos os artigos devem ser originais e não podem ter sido submetidos simultaneamente a outro periódico ou conferência. Os seguintes tipos de artigos são aceitos (limites de páginas excluem as referências):

- Artigos completos (até 12 páginas): Artigos de alta qualidade sobre diversos tópicos focados em contribuições consolidadas na pesquisa em ontologias. Podem ser mais especializados, teóricos, técnicos e práticos, relacionados direta ou indiretamente às áreas listadas. Também podem ser artigos de estudantes avançados cujas dissertações ou teses estejam em fase final e já apresentem resultados substanciais.
- Artigos curtos (até 6 páginas): Normalmente são artigos de estudantes, mas também podem discutir novas ideias em fase inicial de desenvolvimento ou relatar resultados parciais de pesquisas, dissertações ou teses em andamento.

Os autores devem indicar o tipo de artigo submetido. Além disso, sugere-se indicar o tipo do artigo em nota de rodapé na primeira página.

Todas as submissões devem estar no formato Adobe PDF e seguir o modelo CEUR-ART, em coluna única. Modelos para Microsoft Word, Open Office e LaTeX podem ser baixados em: https://www.inf.ufrgs.br/ontobras/wp-content/uploads/2025/05/CEUR-Template-1col.zip.

Prêmio de Melhor Artigo: O Comitê de Programa do ONTOBRAS selecionará um artigo completo para receber o Prêmio de Melhor Artigo.

Processo de Revisão

O ONTOBRAS adota o processo de revisão duplo-cego. Assim, os artigos submetidos devem ocultar os nomes e afiliações dos autores. Além disso:

- Citações ao próprio trabalho dos autores devem ser feitas em terceira pessoa (ex.: use “no trabalho de Fulano et al.” em vez de “em nosso trabalho”);
- Se o artigo for uma evolução de trabalho anterior dos autores, a referência pode ser anonimizada na seção de Referências (ex.: “[ref] Referência omitida devido à revisão duplo-cega”);
- Evitar o uso de termos que permitam identificar os autores (ex.: nomes de universidades ou projetos);
- Links para artefatos relacionados ao trabalho não devem permitir identificar os autores. Os artefatos devem ser fornecidos de forma anônima.

Se o artigo for aceito, as informações omitidas na versão submetida devem ser incluídas na versão final.

Rejeição Automática: Submissões fora do escopo do ONTOBRAS ou que não sigam o formato e regras duplo-cegas serão rejeitadas sem revisão.

Publicação

Os artigos aceitos serão publicados nos anais do ONTOBRAS 2025 no CEUR-WS como parte da série da IAOA.

- A publicação dos artigos aceitos requer a inscrição de pelo menos um dos autores no ONTOBRAS e a apresentação do artigo durante o evento.
- A apresentação dos artigos aceitos será presencial.

Comitê de Programa – Trilha Principal

- Alcides Lopes
- Alexandre Rademaker (EMAp/FGV)
- Amanda Damaceno de Souza (Universidade FUMEC)
- Camila Z. Aguiar (UFES)
- Carlos Marcondes (UFF, Programa de Pós-graduação em Ciência da Informação)
- Cassia Trojahn (UT2J & IRIT)
- Claudenir M. Fonseca (UT)
- Cláudio Gottschalg-Duque (UnB)
- Clement Jonquet (MISTEA / LIRMM)
- Clever Farias (USP)
- Cristine Griffo (EURAC)
- Daniela Lucas Da Silva
- Daniela Schmidt (UFRGS)
- Eduardo Felipe (UNIFEI)
- Evellin Cardoso (UFG)
- Fabricio Mendonca (UFJF)
- Fabricio Henrique Rodrigues (UFRGS)
- Felipe Augusto Arakaki (UFSC)
- Fernanda Baião (PUC-Rio)
- Fernanda Farinelli (UnB)
- Fernando Cruz (UnB)
- Ferrucio de Franco Rosa (CTI / UNIFACCAMP)
- Flavio S. Correa Da Silva (USP)
- Fred Freitas (UFPE)
- Gabriela Henning (INTEC)
- Giancarlo Guizzardi (UT)
- Ítalo Oliveira (UT)
- Jeanne Louize Emygdio (UFMG)
- Joao Lima (Senado Federal)
- João Moreira (UT)
- João Paulo Almeida (UFES)
- Joel Carbonera (UFRGS)
- John Beverley (Universidade Northwestern)
- José Parente (ITA)
- Julio Cesar Dos Reis (UNICAMP)
- Julio Cesar Nardi (IFES)
- Lais Salvador (UFBA)
- Luan Garcia (UFRGS)
- Luciano Heitor Gallegos Marin (UFPR)
- Luís Ferreira Pires (UT)
- Mara Abel (UFRGS)
- Marcello Bax (UFMG)
- Maria das Graças da Silva Teixeira (UFES)
- Mathias Brochhausen (UAMS)
- Monalessa Barcellos (UFES)
- Pedro Paulo F. Barcelos (Health-RI)
- Rafael Peñaloza (UNIMIB)
- Regina Braga (UFJF)
- Renata Guizzardi (UT)
- Rita Berardi (UTFPR)
- Sandro Rama Fiorini (IBM)
- Sergio Manuel Serra Da Cruz (UFRRJ)
- Silvio Gonnet (INGAR – CIDISI)
- Thiago Henrique Bragato Barros (UFRGS)
- Tiago Prince Sales (UT)
- Veruska Zamborlini (UFES)
- Vitor E. Silva Souza (UFES)
- Vivian S. Silva (UFRJ)