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Del 19 al 21 de junio se realizará el Taller de Descubrimiento Causal

Santa María Tonantzintla, Puebla, a 19 de mayo de 2023. Con el objetivo de presentar los avances recientes en el descubrimiento causal, incluidos los diferentes enfoques que consideran datos observacionales y/o de intervención, y también la construcción de modelos con la ayuda de expertos humanos, del 19 al 21 de junio se llevará a cabo en el Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica, el Taller en Descubrimiento Causal. Este taller pretende reunir a investigadores y estudiantes de Inteligencia Artificial, Machine Learning, Estadística y Ciencias Cognitivas que trabajen en el descubrimiento causal, la construcción de modelos causales y su evaluación, así como en aplicaciones prácticas.

En entrevista, el Dr. Luis Enrique Sucar Succar, investigador de la Coordinación de Ciencias Computacionales del INAOE y organizador del Taller, informa que el origen del mismo es un proyecto sobre aprendizaje de modelos causales patrocinado por Ciencia Básica del Conahcyt, en el cual él y otros investigadores y estudiantes han estado trabajando durante más de tres años.

“El workshop es como el cierre del proyecto, es para compartir lo que hemos hecho en este tiempo con otros investigadores y estudiantes de México y otros países, y para presentar los resultados de varios trabajos que hemos desarrollado a lo largo del proyecto, y al mismo tiempo invitar a otras personas a hacer trabajo en el área”.

Agrega que el registro para asistir al taller está abierto, no hay costo para estudiantes e investigadores del INAOE pero que tiene un costo para externos.

Los modelos causales tienen muchas ventajas, incluida la capacidad de razonar sobre los efectos de las intervenciones, así como los resultados de diferentes escenarios o contrafactuales. El enfoque tradicional para construir modelos causales es mediante la realización de experimentos; sin embargo, estos suelen ser inviables, poco éticos o demasiado costosos. Recientemente ha habido mucho interés en la comunidad científica por aprender modelos causales a partir de datos observacionales, pero esto es un gran desafío, ya que sólo a partir de las observaciones no es posible, en general, definir un modelo causal único.

En relación con el programa, el Dr. Sucar agrega que el primer día del workshop estará dedicado a cuatro tutoriales para introducir aspectos teóricos y prácticos, algunas partes impartidas por invitados internacionales, “será una buena introducción a quien le interese el tema”. También se impartirán conferencias, entre ellas dos magistrales, y un panel de discusión. Los conferencistas invitados son el Profesor Adan Darwiche, director del Automated Reasoning Group de la Universidad de California, Los Angeles (UCLA), y el Dr. Rubén Sánchez Romero, del Center for Molecular and Behavioral Neuroscience en Estados Unidos.

Para mayor información y registro se puede consultar la página https://cadisworkshop.com.mx/