Microsoft Research financiará un proyecto de la Universitat de València y la Universidad de Reading (UK) para desarrollar una nueva generación de algoritmos de IA para modelar y comprender el impacto de las intervenciones humanitarias en la seguridad alimentaria en África. El Laboratorio de Procesamiento de Imágenes (IPL) liderará la investigación por parte de la Universitat de València.
La Iniciativa de Investigación Climática de Microsoft (MCRI) financia actividades para impulsar transformaciones en la descarbonización, la contabilidad del carbono y las evaluaciones de riesgos climáticos.“Como investigadores, estamos emocionados al poder trabajar juntos en proyectos seleccionados específicamente por su impacto potencial en los desafíos climáticos globales. Con las capacidades computacionales de Microsoft y la experiencia en el dominio de nuestros colaboradores académicos, nuestras fortalezas complementarias pueden acelerar el progreso de maneras increíbles”, dice Karin Strauss, Gerente Principal Principal de Investigación de Microsoft.
En esta edición, Microsoft financiará 9 proyectos colaborativos con instituciones académicas de todo el mundo que abarcan temas que incluyen ingeniería de materiales, fusión de datos e inferencia causal para comprender y predecir el riesgo climático. El proyecto de la Universitat de València junto con la Universidad de Reading se llama Causal4Africa, e investigará el problema de la seguridad alimentaria en África desde una novedosa perspectiva de Inteligencia Artificial (IA). El problema es de urgencia apremiante dada la grave situación del continente y en el Cuerno de África en particular. El proyecto ilustrará la utilidad de la inferencia causal y la estimación de efectos a partir de datos observacionales mediante análisis de intervención. De manera ambiciosa, mejorará la utilidad de los enfoques causales para la evaluación del riesgo climático al permitir la interpretación y evaluación de la probabilidad y las posibles consecuencias de intervenciones específicas.
“Estamos muy ilusionados en comenzar el proyecto y la colaboración con Microsoft. Abordar este problema apremiante en la intersección del clima, el medio ambiente y la sociedad con métodos avanzados de descubrimiento causal es un desafío y muy motivador”, dice el profesor Gustau Camps-Valls, coordinador del grupo ISP de la Universidad de València. El profesor Ted Shepherd, líder del equipo de la Universidad de Reading (Reino Unido) en el proyecto, agrega: “El objetivo general es ilustrar cómo los métodos de evaluación del impacto del descubrimiento causal y causa-efecto ayudan a comprender el sistema acoplado y el impacto de las intervenciones humanitarias en niveles de seguridad alimentaria”.
El doctor Gherardo Varando (co-IP en el proyecto, y miembro del ISP en la Universitat de València) comenta: “El problema es muy complejo; se deben esperar relaciones causa-efecto multivariantes, multiescala, no lineales y espacio-temporales, junto con efectos ocultos o latentes. Los métodos estándar de aprendizaje automático (el conocido como ‘machine learning’) sólo predicen bien, pero no pueden explicar o entender los problemas. Necesitamos algoritmos avanzados de inferencia causal para descubrir las relaciones causales y para evaluar las consecuencias potenciales de intervenciones específicas”. José María Tárraga, miembro del equipo investigador del ISP en la Universitat de València, añade: “La seguridad alimentaria está en un nivel de riesgo sin precedentes en estos días, especialmente provocado por eventos de sequía continuas, interacciones complicadas entre los precios de los alimentos, inflación energética y una insuficiente ayuda humanitaria, junto con conflictos armados y flujos migratorios”. Gustau concluye: “Efectivamente, entender esas relaciones con algoritmos y datos puede darnos claves objetivas sobre qué y cómo podemos tomar acciones para anticipar y remediar los problemas de seguridad alimentaria a escala continental o global.”
