La 40a edició de la Conferència sobre Incertesa en Intel·ligència Artificial  (Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence, UAI) va tenir lloc del 15 al 19 de juliol al campus de la Ciutadella de la Universitat Pompeu Fabra, amb la participació d’experts vinguts d’arreu del món. Es tracta d’una de les principals trobades internacionals sobre recerca relacionada amb la representació, l'aprenentatge i el raonament del coneixement en presència d'incertesa.

La UAI 2024 va estar organitzada per la Barcelona School of Economics (BSE), juntament amb els departaments d’Enginyeria i de Medicina i Ciències de la Vida (MELIS) de la UPF, i amb el suport de l'Associació per a la Incertesa en Intel·ligència Artificial (AUAI). Vicenç Gómez, membre del Grup de Recerca en Intel·ligència Artificial i Aprenentatge Automàtic del Departament d’Enginyeria, i Roberto Castelo, professor de Bioinformàtica i Bioestadística i cap del Grup de Recerca en Genòmica Funcional del MELIS, han format part del comitè organitzador a escala local.

Es tracta d’una de les principals trobades internacionals sobre recerca relacionada amb la representació, l'aprenentatge i el raonament del coneixement en presència d'incertesa

Les tres ponències principals dvan anar a càrrec, respectivament, de Nicolò Cesa-Bianchi, professor de la Università degli Studi di Milano e Politecnico de Milà (Itàlia), amb el títol “The power of cooperation in networks of learning agents”; Dominki Janzing (Amazon Research Group), que va pronunciar “All causal DAGs are wrong but some are useful”, i Vanessa Didelez (Leibniz Institute for Prevention Research and Epidemiology - BIPS) de Bremen, Alemanya, amb “Between theory and praxis: causal inference & discovery in Epidemiology”.

Les sessions orals van versar sobre temes com ara els circuits probabilístics per a la inferència causal, l’aprenentatge de la representació causal, el descobriment causal, el paper de la causalitat en la gestió, l’aprenentatge profund, la cooperació en xarxa d’agents d’aprenentatge, la quantificació de la incertesa, o l’optimització, l’equitat, la interpretabilitat i la reproductibilitat en l’aprenentatge automàtic. Pel que fa als workshops, es van dividir en tres àmbits: la modelització probabilística tractable, la inferència causal i la inferència causal per a dades de sèries temporals.

L'Associació per a la Incertesa en la Intel·ligència Artificial (AUAI) és una organització sense ànim de lucre centrada a organitzar aquesta conferència de periodicitat anual, que se celebra des de 1985, i de manera més general, a promoure la recerca dels avenços en la representació del coneixement, l'aprenentatge i el raonament sobre incertesa.