Una nueva evaluación del estado de los océanos del mundo reveló que el número de especies de peces en riesgo de extinción podría ser cinco veces mayor de lo que se esperaba anteriormente.
Según las nuevas predicciones, 12.7 por ciento de las especies de peces se enfrentan a la extinción, un aumento significativo de 2.5 por ciento estimado por la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN).
Esta llamada “extinción silenta” afecta a 1,337 especies, muchas de las cuales son críticas para los ecosistemas. “Es demasiado alto, ¿verdad? No debería ser así, pero se puede esperar”, dijo a Newsweek el autor principal, Nicolas Loiseau, de la Unidad de Biodiversidad Marina, Explotación y Conservación.
“Tenemos información sobre las poblaciones de peces dirigidas por la pesca, pero todas las demás especies, especialmente las raras, son difíciles de examinar. Así que no me sorprende realmente que dentro de tales áreas podamos encontrar especies más amenazadas”.
El estudio, publicado en la revista PLOS Biology, empleó aprendizaje automático avanzado y redes neuronales artificiales para evaluar el riesgo de extinción de casi 5,000 especies marinas que no habían sido evaluadas previamente debido a datos insuficientes.
Estas especies están clasificadas por la UICN como deficientes en datos, lo que significa que no se les habían dado estatus oficiales de conservación, dejándolas sin las protecciones necesarias.
La Lista Roja de la UICN rastrea actualmente más de 150,000 especies a nivel mundial, guiando los esfuerzos de conservación para aquellos que están más en riesgo. Sin embargo, la gran proporción de peces marinos deficientes en datos, 38 por ciento, o 4,992 especies, ha creado lagunas en estos esfuerzos.
Para abordar esto, el equipo utilizó dos modelos de inteligencia artificial, una red neuronal y un algoritmo de aprendizaje automático, entrenados en datos de 13.195 especies, incluyendo su ocurrencia, rasgos biológicos, taxonomía y usos humanos.
Si ambos modelos coincidieron en que una especie podría estar en riesgo, entonces se contaba entre los datos. “De esta manera construimos predicciones más sólidas de la amenaza”, dijo Loiseau. Los resultados fueron sorprendentes: el número de especies amenazadas aumentó de 334 a 1,671, un aumento de cinco veces.
Las especies que se predijo que estaban en riesgo de extinción se caracterizaban típicamente por un pequeño rango geográfico, hábitats poco profundos, gran tamaño corporal y baja tasa de crecimiento. Regiones como el Mar de China Meridional, los Mares de Filipinas y Célebes y las costas occidentales de Australia y América del Norte, fueron identificadas como puntos calientes para estas especies amenazadas.
“Pero al mismo tiempo también encontramos algunos peces pequeños en riesgo. Es gracioso porque tenemos tanto peces grandes como peces pequeños”, dijo Loiseau.
Sobre la base de sus hallazgos, el equipo recomendó priorizar los esfuerzos de investigación y conservación en las islas del Pacífico y las regiones polares y subpolares del hemisferio sur para proteger las especies emergentes en riesgo.
Si bien Loiseau reconoció que la inteligencia artificial no puede reemplazar las evaluaciones directas de las especies en riesgo, cree que tiene valor para proporcionar evaluaciones rápidas, extensas y rentables. Añadió: “La idea no es tratar de crear una nueva forma de evaluar el riesgo de las especies, sino nuestra idea es tener un nuevo estado de la UICN que sea complementario al estado actual.
“Funciona junto con el sistema actual, pero proporcionaría más datos para que los científicos y los gobiernos comprendan y respondan mejor a la crisis de la biodiversidad”. El nuevo estado, sugiere el equipo, podría llamarse el “estado predicho de la IUCN”.
En respuesta a las recomendaciones, el jefe de la Unidad de la Lista Roja de la UICN, Craig Hilton-Taylor, dijo a Newsweek: “Se están publicando una serie de documentos en los que se utilizan los enfoques de inteligencia artificial y aprendizaje automático para realizar evaluaciones de especies.
“El Comité Científico de la Lista Roja de la UICN tiene un grupo de trabajo que está investigando el uso de estas nuevas tecnologías y cómo se pueden utilizar para innovar el proceso de evaluación y reevaluación de la Lista Roja, en particular acelerándolo, reduciendo costos y estandarizando los enfoques.
“Como resultado, generalmente damos la bienvenida a documentos como estos, ya que nos ayudan a decidir qué tecnologías y enfoques investigar más a fondo”.
Para Loiseau, el mensaje para llevar es doble. “El riesgo de extinción parece ser mayor de lo que pensábamos, por lo que necesitamos aumentar las protecciones de los peces marinos creando grandes áreas marinas protegidas.
“Pero también podemos tener un mensaje positivo. La capacidad de procesar grandes cantidades de datos podría ayudarnos a predecir con precisión el futuro de las especies y a resaltar cuáles necesitan evaluaciones urgentes. La inteligencia artificial puede ser una herramienta complementaria para la UICN”. N
(Publicado en cooperación con Newsweek. Published in cooperation with Newsweek)
