Amedida que el cambio climático avanza por todo el planeta, la fauna y la flora desaparece de forma rápida e irremediable. El calentamiento global ha acelerado un proceso de extinción que ya habían iniciado la contaminación y la progresiva destrucción de los hábitats. A día de hoy, sin embargo, los investigadores no han tenido tiempo para identificar a muchas de estas especies, por lo que les es imposible prever los efectos que puede tener su ausencia en los ecosistemas. Los métodos de organización taxonómica tradicionales son limitados y no han tenido capacidad suficiente como para clasificar todas las especies que existen en el planeta. Menos aún en aquellas familias que destacan por su elevado número de especies diferentes, como es la de los insectos. La propuesta de un investigador canario, en base al uso de inteligencia artificial, sin embargo, podría acabar con este dilema.
El nuevo método ha sido presentado por Víctor Noguerales, investigador postdoctoral del Instituto de Productos Naturales y Agrobiología (IPNA-CSIC), en un reciente artículo, publicado en la revista Royal Entomological Society, del que es coautor junto al bioinformático japonés Tomochika Fujisawa. En el estudio, ambos revelan una herramienta que combina ‘machine learning’ con librerías de fotografías ya etiquetadas, lo que permite entrenar a la inteligencia artificial para que pueda distinguir la especie de un animal concreto observando las características que se repiten en una imagen. «Son muchos los investigadores que están estudiando cómo poner en marcha esta técnica, pero en este estudio, por primera vez, lo hacemos en condiciones reales», explica Noguerales.
El estudio evalúa, por primera vez, el uso de inteligencia artificial en un ambiente real
Para llevar a cabo el estudio, Noguerales y su equipo acotaron el aprendizaje de la máquina a un solo tipo de animal: los escarabajos. No es de extrañar, pues es uno de los insectos más complejos de organizar. Solo en Canarias, el grupo de los escarabajos cuenta con casi 2.300 especies, de las cuales unas 1.350 especies son endémicas. Gracias a la colaboración del Museo de Historia Natural de Londres, los investigadores pudieron acceder a cientos de imágenes sobre estos coleópteros y se lo presentaron a la inteligencia artificial. Posteriormente recogieron, en un inhóspito bosque de Chipre, una muestra de suelo. La máquina logró clasificar el 98% de los escarabajos en su familia correcta.
Pero esta técnica va un paso más allá. Además de entrenar a la inteligencia con imágenes ya clasificadas, este mecanismo también tiene la capacidad de aprender patrones en otras imágenes aunque carezcan de etiqueta y predecir el lugar al que pertenecen. Esto significa que puede llegar a aprender a identificar otro tipo de especies mientras realiza su trabajo habitual. «De esta forma se puede crear una librería global que sirva para predecir censos locales», insiste.
La tecnología sirve tanto para descubrir nuevas especies como para monitorizarlas
El objetivo de esta tecnología es doble. Por un lado, poder descubrir aquellos animales – especialmente los insectos por su alto número – que aún se desconocen y, por otro, monitorizar las tendencias de declive o incremento poblacional en distintas especies. «Esta técnica podría ayudar en un futuro a caracterizar la fauna, conocerla e identificar las especies mucho más rápido», insiste el investigador. En Canarias, por ejemplo, esta tecnología podría tener un papel clave en la monitorización -y, por tanto, recuperación- de la fauna y flora de los bosques de la laurisilva o de otros ecosistemas propios de las Islas. La inteligencia artificial daría apoyo a los científicos para conocer el estado de, por ejemplo, las casi 6.500 especies de insectos que conviven en las Islas.
Y es que la entomología tradicional, basada en observar a ojo desnudo o en el microscopio las características fisiológicas de un animal o planta, es demasiado laborioso para identificar las cientos de especies que pueden coexistir en una misma familia taxonómica. Las herramientas genómicas han supuesto un salto cualitativo ya que ahora resulta más sencillo identificar si un animal pertenece o no a la misma especie a través de su ADN.
«Este método vendría a complementar las herramientas que ya existen» explica Noguerales, que insiste en que la inteligencia artificial «no busca suplantar el papel de los taxónomos». «La tecnología no es perfecta, es una herramienta para caracterizar más rápido en un contexto de urgencia como el que vivimos», resalta. En realidad, esta herramienta nace como «una alternativa a la escasez de profesionales», dado que es una disciplina lleva años cayendo en desgracia por la falta de investigadores jóvenes interesados en ella y de financiación.
Porque, pese a no ser un plato de buen gusto para los nuevos científicos, la taxonomía no ha dejado de ser indispensable. «Es la base del estudio de la fauna y la flora», concluye el investigador.
epe.es
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