El Instituto de Materiales Avanzados y Matemáticas de la UPNA (INAMAT2) ha contado con la visita del investigador Abbhi Datta (Johns Hopkins Bloomberg School of Public Health), que impartió el pasado viernes una conferencia sobre la combinación de modelos estadísticos complejos y modelos de aprendizaje automático para el análisis de datos con dependencia espacial.
El aspecto más destacable del seminario que ofreció en la UPNA fue cómo la interacción de ambos tipos de modelización (estadística e inteligencia artificial) produce resultados que mejoran a las partes.
Abhi Datta ha recibido varios premios; entre ellos, el Premio Abdel El-Shaarawi de la “International Environmetrics Society” por sus contribuciones desde la estadística al medio ambiente y el Premio R01 como investigador principal del Instituto Nacional de Ciencias de la Salud Medioambiental (NIEHS, Estados Unidos) por desarrollar métodos estadísticos para datos de contaminación atmosférica procedentes de sensores de bajo coste.
En ese contexto, la directora del Instituto de Materiales Avanzados y Matemáticas (INAMAT2), Lola Ugarte, ha señalado que “la estadística constituye una de las bases fundamentales del aprendizaje automático, desarrollando modelos probabilísticos en que los que se basan muchos de los algoritmos utilizados en este campo. La colaboración estrecha entre ambos campos provocará un avance importante en la interpretación de muchos modelos, una cuestión clave para tener un mayor control sobre ellos”.
La conferencia fue impartida en modalidad mixta y contó con la asistencia de investigadores e investigadoras del grupo Estadística Espacial de INAMAT2 y del ámbito del aprendizaje automático, así como estudiantes del último curso del grado en Ciencia de Datos de la UPNA.