“Fast Bayesian inference for block-NNGP for large data” es el artículo científico con el que la docente de nuestro Departamento de Ciencias Dra. Zaida Quiroz logró obtener el premio a Mejor Paper en la V Conferencia latinoamericana de computación estadística (LACSC 2021). Con ella, trabajaron los científicos Marcos Prates, Dipak Dey y Havard Rue, quienes fueron parte fundamental para este trabajo.

Un modelo que corre en tres semanas o un mes por la cantidad de datos; con nuestro modelo, se obtiene en horas".

La inferencia bayesiana es una inferencia estadística donde las evidencias se emplean para intentar demostrar que una hipótesis es cierta. Esta nace del teorema de Thomas Bayes y su uso frecuente durante el proceso de deducción. Por eso, en la Especialidad de Estadística, tiene una relevancia sustancial.

“Yo trabajo con estadística espacial. Es un poco raro, no se escucha mucho en Perú, pero es un área donde estudiamos objetos, como mapas, los cuales pueden tener datos de diferentes tipos, ya sea de regiones o de geolocalización, latitud, longitud, etc.”, comenta la Dra. Quiroz.

Avalancha de datos

Es a raíz de su trabajo y de su tesis de doctorado que logró desarrollar, desde la teoría y con efectos prácticos, un sistema mejorado para estudiar patrones dentro del espacio. Esto a su vez puede ayudar a diversas disciplinas, como la geología o la minería. En ese tipo de casos, por ejemplo, se puede utilizar este modelo para ubicar terrenos con algún tipo de concentración mineral. En la misma lógica, un experto podría recolectar y trabajar data sobre precipitaciones, salud o medio ambiente.

“Cuando se trabaja con ese tipo de datos, se suele recolectar con GPS y es bastante información. La big data puede ser complicada de manejar. La idea era trabajar estos modelos de estadística espacial pero adecuarlos para que puedan funcionar cuando se tienen cerca de 10,000 datos. Muchos de los modelos estadísticos que ya existen no se pueden utilizar cuando se tiene esta cantidad de información, ya que normalmente trabajan con 1,000 datos”, explica nuestra docente.

Una tesis que destaca

Desde el 2016, la Dra. Zaida Quiroz viene trabajando esta investigación, como se mencionó, para su tesis de doctorado. Luego, debido a una estancia en Estados Unidos en la Universidad de Connecticut durante siete meses, logró complementar la parte teórica del modelo que ya había trabajado anteriormente, gracias también a sus coautores. Además, ahora último tuvo un mes de estancia en King Abdullah University of Science and Technology en Arabia Saudita.

“Un punto fuerte de este paper que ha sido fundamental para que gane el concurso ha sido la estadística computacional. Esta llega a ser una parte de la inferencia usando un método que es bastante nuevo. Un modelo que corre en tres semanas o un mes por la cantidad de datos; con nuestro modelo, se obtiene en horas. Realmente, la contribución en términos computacionales ha sido bien fuerte”, destaca la docente.