Observador Urbano

Plantas en Peligro de Extinción: Importante aporte de Científica Argentina para lograr su identificación.

La científica argentina Anahí Espíndola, profesora de entomología de la Universidad de Maryland en Estados Unidos, es una de las creadoras de una nueva herramienta que busca proteger plantas en peligro de extinción. La investigadora y sus colegas crearon un algoritmo que “aprende” a identificar las especies con más probabilidades de estar en riesgo de desaparición. Este aporte, pretende mejorar, los alcances de la denominada “Lista Roja”, una de las guías más importantes de especies amenazadas que elabora la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, por sus siglas en inglés).

La lista evalúa cada especie de forma individual en función de características como la reducción de poblaciones o el tamaño del área de distribución. Lo que logran con esta herramienta es detectar las especies con mayor probabilidades de extinción. Las categorías van desde “preocupación menor” hasta “en peligro crítico”.

BBC-Mundo

Según la científica: “El problema es que para hacer estas clasificaciones se evalúa una especie después de otra. Se evalúan por ejemplo todas las especies en una familia, pero algunas de las especies en esa familia no están en peligro”.

Se trata de un proceso complejo, que requiere mucho tiempo y para el que “se necesitan muchos fondos y conocimiento técnico”.

Algoritmo que Aprende

De hecho, se estima, que solamente el 5% de todas las especies conocidas de plantas han sido evaluadas para la Lista Roja. Los científicos crearon el algoritmo a partir de los datos que ya tenían sobre plantas amenazadas y sus características, como por ejemplo la distribución en función de la longitud y latitud, clima o morfología.

“Creamos un modelo para esas especies que uno ya conoce, y la idea es ver si esas características morfológicas, espaciales o climáticas, pueden ayudarnos a separar las especies que tienen riesgo de conservación de las que no lo tienen”, afirmó Espíndola.

El algoritmo entrenado, un ejemplo de lo que se denomina machine learningo aprendizaje automatizado, arrojó varias sorpresas. En total, el algoritmo fue alimentado con datos de 150.000 especies de plantas. De ellas, más de 15.000 (un 10%) resultaron tener una alta probabilidad de ser clasificadas con algún tipo de riesgo en la Lista Roja.

“En América Latina las regiones con probabilidad más alta que identificamos son los Andes del Noroeste, en Ecuador, Perú, Colombia, y los bosques de la costa sureste de Brasil, el bosque atlántico”. “Todo lo que hicimos es de acceso abierto y los datos que usamos están disponibles públicamente”, señaló la investigadora. “Esperamos ahora que la gente use nuestro modelo y nos indique si encuentra algún problema, para poder mejorarlo”, concluyó.

– https://www.bbc.com/mundo/noticias-46483824