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Fecha de propuesta: 12/09/2024 (Aceptada)

Descripción:
El proyecto busca crear una plataforma web donde los usuarios puedan cargar datos, aplicar modelos de inteligencia artificial de diferentes tipos y generar gráficos acíclicos dirigidos (DAGs) para identificar relaciones causales entre variables. La plataforma automatizará la detección de causalidad y permitirá ajustar parámetros de los algoritmos, facilitando la visualización y el análisis de las estructuras causales generadas. Además, incluirá análisis para evaluar las relaciones causales encontradas y generar informes automáticos que expliquen los resultados de manera clara y concisa.

Objetivos funcionales:
1.- Carga de datos observacionales. 2.- Aplicación de modelos de IA. 3.- Generación y visualización de DAGs para la detección de causalidad. 4.- Comparación de modelos y análisis de sensibilidad. 5.- Generación de informes explicativos. 6.- Integración y despliegue continuo.

Entornos de desarrollo y explotación:
Node Vue Hyyperledger Besu Solidity Git Jenkins o Github Actions MongoDB