Anahí Espíndola, profesora de entomología de la Universidad de Maryland de Estados Unidos (EE.UU) ha desarrollado un algoritmo que aprende a identificar las especies de plantas con más probabilidad de estar en riesgo de extinción.

La Lista Roja (una de las guías más importantes de especies amenazadas) elabora la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (IUCN, por sus siglas en inglés). Esta lista evalúa cada especie de forma individual en función de características como la reducción de poblaciones o el tamaño del área de distribución. Además clasifica esas especies en distintas categorías en función de su necesidad de conservación. Se categorizan desde «preocupación menor» hasta «en peligro crítico«.

Por ello, Anahí Espíndola, profesora de entomología de la Universidad de Maryland de Estados Unidos (EE.UU) ha desarrollado un algoritmo que aprende a identificar las especies de plantas con más probabilidad de estar en riesgo de extinción. Se trata de un proceso complejo, que requiere mucho tiempo y para el que se necesitan muchos fondos y conocimiento técnico.

«Pensando en este problema se nos ocurrió usar un algoritmo no para reemplazar la evaluaciones de la Lista Roja, sino para hacer el proceso más dirigido hacia las especies con mayor probabilidad de peligro de extinción«, señaló Anahí Espíndola.

Entrenamiento del algoritmo

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«, explica la científica. «Una vez que creamos este modelo con los datos que ya conocemos, podemos usarlo para predecir especies que no han sido evaluadas pero para las que sí tenemos características climáticas o de morfología«, añade.

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. Los mapas generados por el estudio destacaron la necesidad de conservar algunas áreas ya conocidas por su biodiversidad.