La inteligencia artificial predice el riesgo de extinción de peces de agua dulce gracias a un nuevo modelo científico desarrollado por investigadores de siete instituciones internacionales. El estudio, publicado en Nature Communications, permite anticipar qué especies podrían desaparecer antes incluso de que su situación haya sido evaluada oficialmente.
El trabajo, liderado por Christina Murphy y Andrés Olivos, con la participación del investigador de la Universidad de Girona Emili García-Berthou, abre una nueva vía para proteger algunos de los ecosistemas más amenazados del planeta: los ríos y lagos.
La inteligencia artificial predice el riesgo de extinción de peces de agua dulce
La inteligencia artificial predice el riesgo de extinción de peces de agua dulce analizando más de 10.000 especies y decenas de variables ambientales.
Los ecosistemas de agua dulce se enfrentan a crecientes presiones humanas, como la construcción de presas, la extracción de agua, la degradación del hábitat, la contaminación y la presencia de especies invasoras. Estos impactos están alterando rápidamente ríos y lagos en todo el mundo, amenazando la biodiversidad y el equilibrio ecológico.
Como resultado, las especies de agua dulce se encuentran entre los grupos más amenazados a nivel mundial. A pesar de este riesgo, el estado de conservación de muchas de ellas sigue siendo desconocido, lo que deja importantes lagunas en el conocimiento científico y complica la planificación y ejecución de estrategias de protección.
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Investigadores de 7 instituciones, liderados por Christina Murphy y Andrés Olivos, y con la participación del profesor de la UdG Emili García-Berthou, han desarrollado un modelo de aprendizaje automático que predice el estado de conservación de los peces de agua dulce, una investigación publicada en Nature Communications.
Las regiones con más agua y menos impacto humano protegen mejor a las especies
Según estos investigadores, los ecosistemas de agua dulce “sufren muchas presiones ambientales causadas por el ser humano, incluyendo la construcción de embalses, la extracción de agua, la degradación del hábitat, la contaminación y las especies exóticas invasoras”.
En consecuencia, los taxones de agua dulce se encuentran entre los más amenazados, y a pesar de estar entre los grupos taxonómicos más amenazados, el estado de conservación de muchas especies no ha sido evaluado.
Los autores de este modelo de aprendizaje reunieron una enorme base de datos de 52 variables para 10.631 especies de peces de agua dulce y desarrollaron un marco de aprendizaje automático para predecir el estado de peligro global.
Los cambios ambientales extremos aumentan el riesgo de desaparición
Los principales predictores de peligro incluyen variables de hábitat, orden taxonómico, características hidrológicas e indicadores de perturbación, remarcando la interacción entre ecología, geografía y presiones humanas.
Los modelos han alcanzado mayor precisión para especies no amenazadas en comparación con especies amenazadas.
Las especies no amenazadas tendían a encontrarse en regiones con mayor disponibilidad de agua, densidad moderada de embalses, mínima alteración del hábitat, baja impronta humana, producto interno bruto estable y relativamente pocos tipos de hábitat por unidad de superficie.
Una herramienta científica para anticipar crisis de biodiversidad
En cambio, se asociaron valores extremos de factores ambientales y socioeconómicos con especies en peligro. Para los investigadores, “este enfoque general y reproducible debería facilitar la evaluación del riesgo de biodiversidad y guiar una conservación preactiva”.
Los investigadores recopilaron un conjunto de datos que abarca 52 variables de 10 631 especies de peces de agua dulce. Y desarrollaron un modelo de aprendizaje automático para predecir el riesgo de extinción global e identificar indicadores clave de amenazas ambientales y biológicas.
El análisis destacó las condiciones del hábitat, el orden taxonómico, las características hidrológicas y la perturbación humana como predictores principales. Se observaron mayores tasas de supervivencia en regiones con abundante agua, embalses moderados, escasa perturbación del hábitat y menor presión humana. Seguir leyendo en NATURALEZA
