Casi un tercio de los peces de agua dulce del mundo está en riesgo de desaparición, aunque muchas especies aún no aparecen como amenazadas. Un nuevo modelo de inteligencia artificial, liderado por la investigadora Christina A. Murphy en la University of Maine, ha analizado más de diez mil especies para detectar ese riesgo oculto y señalar dónde todavía estamos a tiempo de evitar que los ríos se queden sin vida.
El trabajo se centra en peces que habitan ríos y lagos, esenciales para la pesca, el ocio y la alimentación de millones de personas, aunque casi nadie conozca su nombre. La pregunta de fondo es sencilla. ¿Podemos anticipar el derrumbe de una población antes de que la pérdida se note en la caña de pesca del domingo o en el menú del día.
Tras cinco años de recopilación y depuración de datos, el equipo ha entrenado un modelo de aprendizaje automático con información de 10 631 especies de peces de agua dulce. La herramienta integra datos de doce fuentes públicas, sobre todo de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN), y combina cincuenta y dos variables que abarcan desde presas y extracción de agua hasta contaminación o especies invasoras. En vez de fijarse solo en especies vulnerables o en peligro, la IA también estudia las que siguen como de menor preocupación para aprender qué está funcionando.
Con esa información, el modelo decide si una especie está o no amenazada y alcanza una precisión cercana al 88 por ciento, con casi un 90 por ciento de aciertos en especies seguras y algo más del 80 por ciento en las que ya sufren problemas. El coautor J. Andres Olivos, investigador de la Oregon State University, resume que la conservación se parece a la salud humana porque las señales de bienestar son más claras que los muchos caminos distintos hacia la enfermedad.
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Los resultados indican que el lugar donde vive un pez pesa más que sus rasgos biológicos. Ríos con caudales más estables, mejor conectados y sometidos a menos presas y vertidos concentran más especies no amenazadas. En cambio, la fragmentación, la pérdida de hábitats o una fuerte huella humana disparan la probabilidad de que el modelo vea un alto riesgo, incluso cuando la especie aún no ha entrado en la zona roja de la Lista Roja.
Para Murphy, la clave está en que la herramienta permite identificar qué condiciones mantienen a las especies fuera de las listas de amenaza y replicarlas donde aún queda margen. Eso puede traducirse en priorizar la restauración de ciertos tramos de río. Ivan Arismendi, otro de los autores, recuerda que muchas veces se intenta proteger a las especies cuando ya es demasiado tarde y que modelos como este ayudan a mover recursos antes de que las poblaciones entren en caída libre.
Para las autoridades que gestionan ríos y pesca, disponer de un mapa global de riesgo abre la puerta a una conservación más preventiva. En la práctica, significa cruzar datos de presas, riego, vertidos o áreas protegidas para localizar los tramos de río donde todavía es posible evitar el deterioro. Los autores ven posible adaptar el enfoque a otros grupos, como aves o árboles, lo que ampliaría su utilidad más allá de los peces. El estudio científico completo, titulado «Environment, taxonomy, and socioeconomics predict non-imperilment in freshwater fishes», se ha publicado en la revista Nature Communications.
