Modelagem de Dados Abertos e Busca Informada na Estrada Real: uma Perspectiva DCAI - Rocha, Davi Machado da (Anais do Brazilian e-Science Workshop (BreSci), 2026)
Fontes digitais abertas sobre rotas históricas são frequentemente fragmentadas demais para produzir diretamente um grafo navegável. Este artigo investiga a busca informada na Estrada Real como um workflow de e-Science intensivo em dados, sob a ótica da Inteligência Artificial Centrada em Dados (DCAI). Quatro fontes heterogêneas são unificadas em um grafo dirigido ponderado (108 nós, 226 arestas, 6 rotas), explicitando quatro decisões de modelagem: desambiguação de homônimos, transversais históricas como arestas sintéticas, proveniência leve de elevação e heurística admissível derivada da topologia. Sobre esse artefato curado, 45 execuções controladas e 34.668 pares dirigidos por algoritmo mostram que o Dijkstra reverso torna a admissibilidade auditável e desloca a poda do A* em até 32 pontos percentuais; UCS e A* permanecem ótimos em todos os pares, enquanto a Busca Gulosa diverge em 3.715 casos (≈10,7%). A contribuição principal é um workflow reprodutível de curadoria de dados, e não um novo algoritmo de busca. Explorador interativo: https://buscaestradareal.netlify.app/ .