Un grupo de investigación del Laboratorio de Procesado de Imágenes (IPL), centro singular del área científico-académica del Parc Científic de la Universitat de València (PCUV), presenta recientes avances en la inferencia causal y en las oportunidades de este proceso de deducción para la investigación en ciencias de la Tierra y el medio ambiente
Los nuevos algoritmos integran el razonamiento causal mediante técnicas de aprendizaje automático (machine learning) con el objetivo de mejorar la comprensión de problemas climáticos y medioambientales
Distinguir entre causa y efecto es una tarea que ha ocupado a científicos y filósofos durante milenios. Inferir qué es causa y qué es efecto en cuestiones que atañen a la naturaleza es crucial para la investigación en ciencias de la Tierra y el medio ambiente, ya que esta facultad servirá para mejorar la comprensión, más allá de la simple correlación estadística, de los factores determinantes los principales problemas climáticos y medioambientales.
A lo largo de los últimos años se han desarrollado algoritmos que mejoran las variables críticas para la monitorización de la Tierra y se ha aumentado la capacidad de deducción de relaciones causales entre variables mediante el uso únicamente de datos. Ahora, nuevas técnicas de análisis a partir de datos de series temporales aportan a este campo un enfoque novedoso, tal como se refleja en un artículo recientemente publicado en la revista Nature Reviews Earth & Environment.
En esta review, un equipo del Laboratorio de Procesado de Imágenes (IPL), centro singular del área científico-académica del Parc Científic de la Universitat de València (PCUV), en colaboración con universidades y centros de investigación de Alemania, analiza los resultados en este campo y aborda la necesidad y la importancia de profundizar en la inferencia causal.
“Entender y demostrar cómo los cambios en una variable causan cambios en otra es fundamental para desarrollar algoritmos de inteligencia artificial más confiables y comprensibles”, señala Gustau Camps, investigador del IPL, catedrático de Ingeniería Electrónica de la UV y autor principal del artículo. “Sin la inferencia causal, la inteligencia artificial está limitada; no es capaz de detectar el porqué de las cosas. Sin embargo, los métodos causales actuales ya pueden identificar si una variable es causa o efecto, y todo ello a partir de medidas y de observaciones de series temporales”, prosigue. “Esto permitirá tomar decisiones informadas sobre políticas medioambientales, planificación urbana y adaptación al cambio climático, lo que impacta directamente en la sociedad, la economía y la sostenibilidad”, añade Gherardo Varando, miembro del equipo de investigación en el IPL y coautor del artículo.
“Sin la inferencia causal, la inteligencia artificial está limitada; no es capaz de detectar el porqué de las cosas. Sin embargo, los métodos causales actuales ya pueden identificar si una variable es causa o efecto, y todo ello a partir de medidas y de observaciones de series temporales”, Gustau Camps, investigador del IPL y autor principal del artículo
Causal inference for time series, como se titula el artículo, revisa las familias de métodos existentes, plantea ventajas e inconvenientes de cada una de ellas y expone ejemplos prácticos de aplicación en ciencias ambientales. Resume, además, las posibilidades de desarrollar algoritmos de predicción causales, más robustos, más fiables y más explicables; evalúa los códigos disponibles para cada problema concreto, y presenta una plataforma web donde los científicos pueden validar sus resultados causales.
La integración del pensamiento causal en la ciencia basada en datos facilitará la comprensión de los procesos y el desarrollo de modelos de aprendizaje automático y estadísticos más sólidos para las ciencias de la Tierra y el medio ambiente. La medicina, la economía y la agricultura, entre otros, son sectores que podrían beneficiarse de estos avances. “Se trata de un campo extremadamente útil y ya contamos con algoritmos operacionales para atacar problemas reales”, concluyen los científicos de la Universitat de València.
Encabezado por Jakob Runge de la Agencia Espacial Alemana (DLR), el artículo cuenta con la participación del Image Processing Laboratory (IPL) de la Universitat de València, la Technische Universität Berlin y la University of Bremen (Alemania).
Referencia:
Jakob Runge, Andreas Gerhardus, Gherardo Varando, Veronika Eyring & Gustau Camps-Valls. Causal inference for time series. Nature Reviews Earth & Environment 4, 487–505 (2023). https://doi.org/10.1038/s43017-023-00431 y https://t.co/kE6wENjGFa