Dimensional Causal discovery

2021. 04. 01. 14:15
Az előadás google-⁠⁠meet-⁠⁠en lesz: https://meet.google.com/umt-wxju-oma
Telcs András


                                          Szeretettel meghívjuk Telcs András előadására

                                      az Adatelemzés és Optimalizálás szeminárium keretében

                                         2021. április 01-én csütörtökön 14:15 órai kezdettel

                                             Az előadás online formában lesz megtartva


                                                             google-⁠⁠⁠⁠⁠⁠⁠meet címen


Előadó: Telcs András, Egyetemi docens, MTA Wigner FK, tudományos tanácsadó, Komputációs Tudományok Osztály, mb. osztályezető

Az előadás címe és összefoglalója:  Dimensional Causal discovery

From philosophers of ancient times to modern economists, biologists and other researchers are engaged in revealing causal relations.
The most challenging problem is inferring the type of the causal relationship: whether it is uni- or bi-directional or only apparent - implied by a hidden common cause only. Modern technology provides us tools to record data from complex systems such as the ecosystem of our planet or the human brain, but understanding their functioning needs detection and distinction of causal relationships of the system com-ponents without interventions. The talk presents a new method, which distinguishes and assigns probabilities to the presence of all the possible causal relations between two or more time series from dynamical systems. The new method is validated on synthetic data sets and applied to EEG (electroencephalographic) data recorded in epileptic patients. Given the universality of our method, it may find application in many fields of science.