Hasta el 24 de noviembre se realizará una serie de encuentros semanales sobre causalidad, a cargo del matemático y docente Mag. Gabriel Illanes de IDATHA

 

Cada jueves a la mañana se realiza el seminario Inferencia causal en estadística, impulsado por IDATHA, miembro del ecosistema Pyxis, en conjunto con el Centro de Matemática de la Facultad de Ciencias UDELAR. Se puede participar de forma presencial o remota. La virtualidad es una de las más elegidas y con gran convocatoria, incluso ya forman parte universidades de otras partes del mundo.

Está a cargo del matemático magíster Gabriel Illanes, parte fundamental del equipo de IDATHA y docente en la Facultad de Ciencias. Con Gabriel y sus conocimientos como nexo común surgieron interesantes conversaciones con ideas entre el CEO de IDATHA Sebastián García y el matemático Ernesto Mordecki, docente grado 5 en  UDELAR y referente en el área de probabilidad y estadística, quien además fue tutor de maestría y doctorado de Illanes.

Ernesto fue integrante del Grupo Asesor Científico Honorario (GACH) durante la emergencia sanitaria por covid-19, por lo que ya había usado y estudiado herramientas de causalidad para responder algunas preguntas que surgían durante la pandemia.

“Y así, fuimos conversando la idea entre IDATHA y Mordecki como referente del Centro de Matemática de la FCIEN, con la motivación de estudiar juntos causalidad y las aplicaciones de esta novedosa metodología en una modalidad híbrida, para que todos puedan participar”, dijo Gabriel Illanes, a quien entrevistamos para conocer todos los detalles.

Para el contenido de este seminario se tomó uno de los libros más reconocidos en la materia: Causality, del filósofo y computer scientist Judea Pearl. Clase a clase se va avanzando en los diferentes capítulos, siguiendo el libro en orden, lo que facilita a los estudiantes sumarse en el momento que quieran.

En general son mil y una las ventajas de la virtualidad, pero en este caso se multiplican, porque los interesados pueden comenzar en cualquier momento, descargar el libro y acceder a los encuentros grabados sin perderse de nada.

 

“Tenemos un buen libro que estamos siguiendo, entonces es muy fácil. Vamos determinando sesión a sesión qué temas se van dando y quien esté interesado puede leerlo de antemano para luego comentarlo juntos, hacer ejercicios y discutir la intuición del problema”.

 

No se necesitan muchos requisitos específicos para estudiar el tema. Sí es necesario contar con conocimientos básicos de probabilidad o tener un curso de probabilidad de facultad.

Según Illanes, este formato fue diseñado para “que le sirviera a estudiantes de facultad para obtener créditos y que pudieran estudiarlo, pero también que sea amigable y razonable para personas de otros lugares, otras facultades, otros rubros, miembros de IDATHA o clientes, se puedan incorporar y seguir el seminario. Parte de lo interesante de esto es que es un seminario heterogéneo desde todos los aspectos”.

Gabriel Illanes es un joven matemático uruguayo, docente de la Facultad de Ciencias desde hace 15 años. Tiene una maestría en Ingeniería matemática y está a punto de recibirse de Doctor en Matemática en la Universidad de la República. Su talento le presentó nuevos desafíos y la oportunidad de realizar estudios en países de Europa como Francia y Suecia, donde adquirió enriquecidos conocimientos que hoy aplica en nuestro país.

IDATHA conoció a Gabriel y a partir de allí lo motivaron para que se incorporara a la empresa como parte del equipo. Desde comienzos de este año, Gabriel junto con autoridades de la empresa ha venido trabajando en el área de forma directa en diversos proyectos.

“Ya estamos trabajando y presentando soluciones a algunas empresas y proyectos de actuales clientes para evaluar si estas herramientas se aplican.”, concluyó el matemático.

Causalidad

La causalidad es un área que empezó a tener relevancia desde hace aproximadamente 15 años, pero está cobrando fuerza a nivel mundial ya que es de gran ayuda para el machine learning en general.

En estadística o en probabilidad se suele decir que, el hecho de que las distintas variables que se están midiendo estén correlacionadas, no quiere decir que una cause a la otra. Correlación no implica causalidad. Para los problemas de la vida real es importante poder concluir cosas sobre la causalidad.

¿Qué pasa si condicionamos a una variable? ¿Qué pasa con la independencia de las demás? Este estudio nos permite ir conjeturando cosas sobre lo que está pasando y testearlas.

«Estamos viendo que hay algunas estructuras que son equivalentes a otras en el sentido de que si no descartamos una, tampoco podemos descartar otra. Entonces concluimos que no es una metodología perfecta, pero sí nos ayuda a mejorar un poco la intuición que podríamos llegar a tener», agregó Illanes.

 

«No hay expertos en este tema, estamos todos aprendiendo. La idea es entender algunas estructuras causales. Aquí se intenta ayudar a los estudiantes a concluir cosas correctas a partir de los datos».

 

Hoy en IDATHA existe un grupo de trabajo que se encuentra estudiando y pensando en la aplicación de estructuras causales en proyectos de nuestro país.

Si querés saber más sobre causalidad, te compartimos el artículo publicado por Gabriel Illanes, que se encuentra disponible en el blog de IDATHA.