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Atualmente, os experimentos científicos são realizados de forma colaborativa. Na colaboração científica, o compartilhamento de dados, a troca de ideias e resultados são essenciais para promover o conhecimento e acelerar o desenvolvimento da ciência. Nesse sentido, com atividades cada vez mais complexas, os workflows científicos estão se tornando mais intensivos em dados, exigindo ambientes colaborativos, distribuídos e de alto desempenho (HPC), como grades ou nuvens, para sua execução. Esses ambientes em nuvem estão se tornando cada vez mais adotados por cientistas, pois fornecem escalabilidade e provisionamento de recursos sob demanda. Por outro lado, em experimentos científicos colaborativos baseados em dados, a interoperabilidade, a privacidade e a confiança devem ser consideradas. Para isso, dados de proveniência tem sido amplamente reconhecido por fornecer um histórico das etapas da realização de experimentos científicos, auxiliando na reprodutibilidade dos resultados. Além disso, uma das tecnologias que podem melhorar a colaboração, rastreabilidade e confiança nos resultados científicos, com o objetivo de reprodutibilidade, é blockchain. Nesse sentido, este trabalho propõe uma arquitetura baseada em blockchain, proveniência e infraestrutura em nuvem para trazer confiança na execução de experimentos científicos colaborativos. A arquitetura permite que os pesquisadores criem ambientes distribuídos e confiáveis para a experimentação científica colaborativa, apoiando a coleta e análise de dados de workflows científicos. A solução oferece um ambiente distribuído, que privilegia a interoperabilidade, a privacidade e a confiança em dados de fontes heterogêneas, para permitir a reprodutibilidade dos resultados obtidos na experimentação científica colaborativa.

BlockFlow: uma arquitetura baseada em Blockchain para confiança em Workflows científicos colaborativos apoiados por uma plataforma de ecossistema de software