En Perspectiva

Cómo el big data puede combatir la extinción de especies vegetales 


Cómo el big data puede combatir la extinción de especies vegetales

El lince ibérico, el rinoceronte y el búfalo son especies animales en peligro de extinción, y su situación es de sobras conocida. Pero, ¿qué plantas en riesgo de desaparecer se nos vienen a la mente al leer esta pregunta?

El reino vegetal es muchas veces el gran olvidado: los males de sus especies no se trasladan a la sociedad y apenas se divulgan los peligros por los que atraviesan las plantas. El gran problema está, precisamente, en la falta de investigación y conocimiento: no se han contabilizado las especies que podrían desaparecer en el medio plazo.

Un ejemplo: la Lista Roja de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza, el principal organismo que registra las especies vegetales en peligro de extinción, tiene contabilizada solamente una pequeña parte de las especies en esta situación. ¿Qué hay del resto? Para identificarlas y registrarlas se necesitan amplios recursos, mucho trabajo de campo y mucha investigación. Pero hay un último actor en entrar en escena que podría agilizar esta compleja y costosa tarea: el big data.

El análisis de datos masivos promete intervenir también en cuestiones como estas. Este mismo mes de diciembre, un grupo de investigadores de Estados Unidos, como reseñó el diario El País, ha presentado un método de análisis capaz de estudiar la situación de 150.000 especies de plantas y de identificar hasta 15.000 en peligro de extinción.
La inteligencia artificial, con su velocidad y precisión, se pone así al servicio de la naturaleza.

¿Cómo funciona el big data en este supuesto?

El método presentado recaba datos de especies de plantas ya estudiadas en profundidad y, atendiendo a sus características climatológicas, de distribución y más pormenores, es capaz de determinar si una planta no analizada aún, que comparta esas cualidades, está en peligro de extinción.
Su utilidad es clara, si bien es cierto que necesitará de la intervención y acción humana para que sus datos no se queden simplemente en eso. Otra de sus ventajas es, como cuenta la investigadora Anahí Espíndola a El País, parte del equipo que ha trabajado en este método, su capacidad de funcionar sin necesidad de grandes recursos y de adaptarse a distintos ámbitos, desde el universal al local.

¿Universal? Quizá ese sea uno de los puntos débiles del modelo, que toma como punto de partida una base de datos de plantas centrada en regiones como Europa o Norteamérica. Para aplicar este sistema de análisis y predicción de las especies al resto de regiones será por tanto imprescindible un trabajo de campo previo y profundo que analice las especies de zonas como América del Sur o África.

Así, con el trabajo conjunto de la técnica y el saber humano será más llano el camino a la prevención de la extinción de especies vegetales, tan esenciales para la vida y la evolución.

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