DeepSWIP introduce una semántica contrafactual de un solo mundo para DeepProbLog, habilitando el razonamiento causal a través de la materialización neural y el conteo de modelos ponderados. Logra inferencia exacta bajo supuestos de anclaje finito y modelo con soporte único, con experimentos que muestran una aceleración de 2.14× y una mejor calibración en comparación con los estimadores DeepTwin y AIPW.