Twinscie-Prov: Gerenciando a Proveniência sobre o Ciclo-de-vida de ML no Sistema Twinscie - Bastos, Júlia Neumann; Porto, Fabio; Siqueira, Fábio Levy; Gomi, Edson; Santos, Ismael; Barreira, Rodrigo; Siqueira, Isabela; Ogasawara, Eduardo (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
O aumento da complexidade em aplicações de aprendizado de máquina exige sistemas que garantam rastreabilidade e reprodutibilidade. Este trabalho apresenta a abordagem Twinscie-Prov, uma adequação do padrão W3C PROV para estruturar a proveniência de dados e processos ao longo do ciclo de vida de Machine Learning (ML) no sistema Twinscie. Os dados de proveniência são armazenados no sistema NoSQL Neo4j, permitindo consultas complexas e auditoria. Estudos preliminares mostram que, para consultas envolvendo navegação no grafo de dependências, típicas em dados de proveniência, a implementação no Neo4j é até cinco ordens de grandeza mais rápida que a baseada em logs.