Así puede ayudar la inteligencia artificial a identificar miles de plantas amenazadas

Las plantas tienen un papel de protagonista en el escenario del ecosistema terrestre. Pero los seres humanos ignoramos a menudo el estado de conservación de miles de ellas. La Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN), la principal institución mundial en este campo, recoge tan solo una mínima parte de las especies vegetales que se encuentran potencialmente en peligro de extinción. Para llenar este agujero de conocimiento, la comunidad científica pide socorro a las nuevas tecnologías.

Un grupo de investigadores de EE UU ha publicado este lunes en la revista PNAS un método basado en el análisis de grandes bases de datos capaz de detectar la situación de conservación de hasta 150.000 plantas. Entre ellas, esta inteligencia artificial identifica unas 15.000 que se pueden considerar amenazadas según los criterios de la UICN. Los expertos consultados consideran el machine learning como una herramienta de apoyo útil para armar estrategias eficaces de conservación de la biodiversidad.

“Uno de los principales problemas en encontrar las especies amenazadas es la disponibilidad de recursos humanos y monetarios”, afirma Anahí Espíndola, investigadora de la Universidad de Maryland y coautora del estudio. “Las evaluaciones de la UICN requieren que cada especie evaluada sea analizada individualmente desde distintos puntos de vista, como el tamaño de poblaciones, la diversidad genética o el rango de distribución”, agrega.

Espíndola explica que, por eso, las zonas del mundo con un acceso escaso a fondos destinados a este tipo de investigación o con una tradición científica en este campo poco arraigada “quedan relegadas”. Otra sesgo puede depender de qué especies se consideran “atractivas o no atractivas”, asegura la investigadora. “Es más fácil comunicar la necesidad de evaluar y luego proteger especies con las que como humanos nos podemos sentir relacionados, como otros mamíferos o reptiles, anfibios y aves, ya sea porque nos parecen bonitos o porque nos sentimos reflejados en sus estilos de vida”, comenta.

La inteligencia artificial puede ser una herramienta potente para reducir este desconocimiento, asegura el estudio. “Nuestro método trata de predecir la probabilidad de que una especie esté o no en peligro usando datos relacionados con características de su rango de distribución, de sus condiciones climáticas preferidas y de algunas características morfológicas”, detalla Espíndola.

Nuestro método trata de predecir la probabilidad de que una especie esté o no en peligro usando datos relacionados con características de su rango de distribución, de sus condiciones climáticas preferidas y de algunas características morfológicas

La investigadora explica que ella y sus compañeros parten de la información sobre todas las especies que ya han sido evaluadas por la UICN “para entrenar y crear una nueva clasificación, usando las características de las especies como variables predictoras”. Una vez obtenido un modelo de clasificación suficientemente preciso, es posible entonces usar ese mismo modelo “sobre especies para las que conocemos las características analizadas, pero no el nivel de riesgo de extinción”.

Una de las principales ventajas de este método es que es “relativamente preciso”, opina esta científica. También se puede aplicar “sin necesidad de tener acceso a recursos informáticos importantes”, agrega. El sistema puede ser adaptado a escalas nacionales, regionales o locales, explica junto a su equipo en el artículo.

Los datos utilizados son de acceso libre y proceden “de colecciones, museos, herbarios, estudios de laboratorio y trabajo de campo que se han estado realizando durante muchísimo tiempo por investigadores de todo el mundo”, destaca también Espíndola. En su opinión, eso “demuestra la importancia fundamental que tienen las colecciones naturales y el rol central de los museos en la generación de conocimiento”.

Juan Carlos Moreno, de la Universidad Autónoma de Madrid, considera que el estudio de Espíndola y sus compañeros “es interesante y lleva a su máximo potencial análisis y trabajos ensayados a menor escala”. El docente asegura que los modelos descritos “permiten comprender mejor las generalidades de amenaza sobre las plantas”, pero matiza que se trata de “simplificaciones de la realidad”.

En su opinión, eso supone que “puedan dejarse detalles claves para comprender los procesos que las originan”. En definitiva, estudios como este “anticipan y complementan el necesario trabajo de campo y la consulta de expertos en las floras locales para validar las verdaderas categorías de riesgo”, según mantiene.

El investigador subraya que la principal base de datos utilizada para este estudio (la de la Global Biodiversity Information Facility) “tiene un sesgo geográfico enorme, con muchos más registros en Europa, Norteamérica o Australia que en ningún otro territorio”. Esto, en su opinión, “puede comprometer la validez de generalizaciones planetarias de la amenaza y su relación con factores climáticos y morfológicos”. Moreno recuerda además que la Lista Roja de la UICN consultable en la web solo tiene en cuenta especies de plantas o animales evaluadas en inglés y excluye las que tienen una evaluación en otro idioma.

Para Marta Rueda, investigadora de la Estación Biológica de Doñana, el desconocimiento del estado de conservación de muchas especies vegetales “es realmente preocupante”. La investigadora pone como ejemplo de cómo puede afectar negativamente esta falta de información el hecho de que muchos medicamentos se han obtenido a partir de principios activos de plantas. “Si se extinguen porque desconocemos que están en peligro y no tomamos medidas para protegerlas, podemos perder nuestro reservorio para paliar enfermedades presentes y futuras”, evidencia.

El método presentado este lunes en PNAS le parece interesante porque permite “procesar información de manera sencilla y eficaz” y “llevar a cabo acciones de conservación más dirigida en términos de recursos económicos y humanos”. Espíndola, por su lado, asegura que su objetivo no es sustituir los protocolos de la Lista Roja, sino “proveer una herramienta para asistir la priorización de especies a ser evaluadas”.

La investigadora de la Universidad de Maryland recuerda que entre las regiones más afectadas por la extinción de plantas están las que están experimentando “altas tasas de deforestación, expansión acelerada de la agricultura o urbanización”. En muchos de estos casos, agrega, “esos cambios no están acompañados por estudios de impacto ambiental, o si lo están, la presión económica es tan grande que no se toman seriamente en cuenta”.