Recientemente ha tenido lugar la II reunión de la Red Temática en Modelos Gráficos Probabilísticos y Aplicaciones auspiciada por el Instituto de Matemáticas Interdisciplinar (IMI) de la Universidad Complutense de Madrid. En ella se ha hecho patente el gran desarrollo de una disciplina que permite la modelización de sistemas complejos y la mejora de la predicción en campos como el de la meteorología o la medicina.
Temas tan diversos como la bioinformática, la concesión de créditos bancarios, las predicciones médicas, la mejora de razas de ganado, el clima o la seguridad informática se han dado cita en la Facultad de Matemáticas de la Universidad Complutense de Madrid (UCM) . Sobre la aplicación de estas ciencias exactas, pero también sobre sus fundamentos, han hablado los miembros de grupos de investigación de varias Universidades y los representantes de distintas empresas.
Según la investigadora de la UCM Paloma Maín, coorganizadora del encuentro junto a José Antonio Lozano, de la Universidad del País Vasco, el encuentro “ha puesto de manifiesto el enorme desarrollo que está experimentando la aplicación de los Modelos Gráficos Probabilísticos en situaciones muy diversas que tienen en común la modelización de sistemas complejos”. Estos instrumentos, según afirma Maín, “están proporcionando métodos alternativos de gran eficacia”.
Incertidumbre y minería de datos
Los expertos han señalado que los modelos gráficos probabilísticos son la herramienta fundamental para el tratamiento de la incertidumbre en cuestiones que requieren el manejo de un gran volumen de información para la toma de decisiones. Con ellos se pueden integrar técnicas de inteligencia artificial y minería de datos –es decir, obtención de información implícita, pero oculta, en grandes bases de datos-. Cada vez se utiliza más esta técnica en campos como la banca, para la concesión de créditos u otras operaciones; los seguros, para la determinación de riesgos; la consultoría, como ayuda para la toma de decisiones, inversiones, etc.; y en sistemas informáticos, para la detección de fallos o problemas de seguridad.
La cita ha sido una de las actividades del grupo de investigación Métodos Bayesianos del programa Técnicas para la Decisión y la Información del IMI. Según Paloma Maín, este grupo trabaja actualmente en “el estudio de de la sensibilidad en un caso particular de Modelos Gráficos Probabilísticos como son las redes bayesianas gaussianas”. Los métodos bayesianos tratan, en esencia, de describir la probabilidad de que un evento suceda en función de lo que haya ocurrido en situaciones similares.
Al encuentro acudieron expertos de diversas Universidades, como la Pompeu Fabra, Castilla-La Mancha, UNED, la de Granada, Almería, Cantabria, Politécnica y UCM, y de empresas como el BBVA, Cajamar, Bayes Forecast, S21sec, Apara Software, etc. Acontecimientos como éste son, según ha dicho Maín, “claves para la mejora en la comunicación entre Universidad y empresa”, gracias a “la unificación del lenguaje a la hora de plantear y resolver los problemas”. Además, estos foros suponen “un enorme estímulo para los equipos de investigación y también para los usuarios de las investigaciones, ya que se exponen diferentes enfoques, el desarrollo de nuevas técnicas y cuestiones ‘a pie de obra’ que sirven, en muchos casos, para iniciar nuevos caminos de estudio”.
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