Hace tiempo que la inteligencia artificial «saltó» de la ciencia ficción a la realidad, contribuyendo a grandes cambios en la sociedad. Científicos de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN) así lo entienden. Desarrollaron recientemente un sistema capaz de detectar las especies de plantas en peligro de extinción.
El mecanismo clasifica las plantas de acuerdo a su morfología, rango de distribución y condiciones climáticas preferidas. Los datos son cargados por un grupo de especialistas encargados de evaluar las especies individualmente. Siguen un protocolo predefinido y requiere de fondos suficientes para cada investigación.
Está basado en el método Random Forest conocido por su capacidad de organización y predicción de datos. El sistema de inteligencia artificial utiliza las características de las especies estudiadas por la IUCN para ayudar a predecir su futuro. Elabora una especie de lista roja de la Unión Internacional en la que se detallan las probabilidades de peligro de extinción: alto, medio (categorías de conservación distintas) o bajo.
Fácil acceso a la información
El mecanismo desarrollado para determinar acciones de conservación está cargado de datos públicos. La información proviene de otras investigaciones, estudios de laboratorio, trabajos de campo, herbarios, museos y libros, entre otros.
Puede ser utilizado por personas de todos los estatus y desde cualquier país, región o localidad. Se adapta a la geografía o taxonomía de interés. No requiere de recursos informáticos avanzados. Sus resultados son precisos y contrastables.
La data solicitada por el sistema permite calcular la probabilidad del riesgo de extinción de la especie, inclusive de aquellas que no figuran en la lista de la IUCN. Contribuye a la identificación de plantas que deben ser estudiadas con anticipación por el organismo pro conservación de la naturaleza. Sus creadores la califican como una herramienta accesible, útil y complementaria de las investigaciones en el campo.
Inteligencia artificial detecta amenazas a la naturaleza
La disponibilidad de recursos humano y material es un factor determinante para detectar las amenazas. El sistema de inteligencia artificial desarrollado por científicos estadounidenses y argentinos acorta distancias en el proceso. Se convierte en un aliado para la conservación de la biodiversidad. A partir de sus resultados pueden gestionarse estrategias eficientes para evitar daños en las especies.
Hasta la fecha han sido evaluadas unas 150.000 plantas, de las cuales un 10% han sido clasificadas con una alta probabilidad de extinción. Determinar ese nivel de peligro es un avance para la ciencia e importante aviso para los humanos acerca del trato (uso) que debemos dar a las especies vegetales. Brinda además relativa importancia a los museos y colecciones naturales, como reservorio y fuente de conocimiento.
La inteligencia artificial anticipa y completa el trabajo de campo, advierte la voz de los expertos en la validación de las categorías de riesgo. La información es poder. Tiene el objetivo de prevenir la desaparición de las especies vegetales, y también las animales dependientes de éstas. La deforestación, mala práctica de la agricultura y acelerada urbanización colocan a unas regiones más que otras en elevado riesgo desaparición de su flora.
Primeros avances
El sistema ha detectado regiones que deben ser conservadas por su conocida biodiversidad y especies vulnerables. Cuenta entre ellas el bosque atlántico que comparten Brasil, Paraguay y Argentina.
Los participantes del proyecto han reseñado que la base de datos empleados para la investigación (la de la Global Biodiversity Information Facility) posee un sesgo geográfico importante, con una infinidad de registros en Australia, Norteamérica y Europa. Además, han mencionado que las plantas más afectadas son aquellas que se están enfrentado a elevados niveles de deforestación, así como al rápido crecimiento de la urbanización o agricultura. El problema de esto, según afirman, es que la mayoría de esos cambios no van avalados por un estudio de impacto ambiental y las consecuencias son negativas.
