IA ayuda a predecir especies en peligro de extinción; aumentan número de peces amenazados
El uso de inteligencia artificial (IA) podría ayudar a detectar de una forma más rápida los riesgos y peligros que tienen las especies en peligro de extinción, como los peces marinos, que gracias a estos modelos se han quintuplicado las especies que enlista la UICN en su lista roja.
La revista PLOS Biology ha publicado un estudio que apoya un modelo de aprendizaje automático para la predicción del estado de las especies en la lista roja de especies amenazadas de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN, por sus siglas en inglés).
De acuerdo con el estudio, los modelos de aprendizaje automático basados en IA, podrían predecir categorías en la UICN para mamíferos, anfibios, reptiles, tiburones, rayas y orquídeas con alta precisión, para el caso de los mamíferos terrestres hasta en un 92%.
Una categorización necesaria para la UICN, pero que se encuentra con un atraso para las especies de peces marinos, mismo que se enfrentan a múltiples amenazas y que son necesarios para el ecosistema en el mar.
Mejor clasificación de los peces marinos en riesgo con IA
Gracias a la IA, se podría ampliar la clasificación de los peces marinos y de una forma más precisa, incluso se podría reevaluar la priorización de nuevas áreas protegidas.
El estudio subraya que este apoyo sería de relevancia, conforme a la nueva agenda que busca proteger el 30% de las aguas marinas antes del 2030.
Aunque los modelos de distribución de especies pueden predecir la distribución espacial o la dinámica temporal de las poblaciones según sus nichos ambientales o ecológicos, son modelos que requieren un gran espectro de variables para poder llegar a predecir la pérdida de hábitat adecuado y luego el riesgo de extinción.
Las especias que ya han sido evaluadas por la UICN se clasificaron en tres categorías:
- Amenazadas, que se encuentran como: en peligro crítico, en peligro y vulnerables
- No amenazadas, que se encuentran con: preocupación menor y casi amenazadas
- DDNE, con datos insuficientes y las no evaluadas
Debido a que algunas especies no se encontraban dentro de la lista roja de la UICN, por lo que actualizaron la lista de especies.
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La lista roja de especies amenazadas de la UICN, estudia y hace un seguimiento de más de 150 mil especies con la finalidad de la conservación global.
La falta de datos había provocado que casi 5 mil especies no se consideraran en estatus de conservación.
Aprendizaje automático y la IA para la conservación de especies
El especialista francés, Nicolas Loiseau, de la Unidad de Biodiversidad Marina, Explotación y Conservación de la Universidad de Montpellier, y otros especialistas del ramo, lograron combinar un modelo de aprendizaje automático y una red neuronal artificial, lo que ayuda en la predicción de riesgos de las especies con las que se cuentan con menos datos.
Se estimaba que un 38% de las especies de peces marinos no reciben el estatus de conservación por carecer de los datos suficientes.
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Con los trabajos de Nicolas Loiseau y sus colegas, de ese 38% se clasificó al 78.5% entre no amenazadas o amenazadas.
Entre las amenazadas hubo un aumento de hasta cinco veces su número anterior, pasó de 334 a 1,671.
Y las no amenazadas tuvieron un aumento de un tercio, pasaron de 7,869 a 10,451.
Es necesario mencionar que los investigadores detallan que estos modelos no pueden sustituir las investigaciones que se realizan directamente a las especies amenazadas, pero la IA ayuda a realizar una evaluación rápida y extensa de las especies en peligro de extinción.
