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Todos queremos que se mantenga y se proteja la mayor biodiversidad posible. Y no es meramente un sentimiento  de protección. La diversidad asegura que muchos genes estén disponibles para uso y estudio en el futuro. El problema es que la conservación de las áreas protegidas es costoso porque limita otras áreas humanas para apoyar sus propias formas de vida. Obviamente no hay un esquema ganar-ganar, pero no hay razón para no pensar que se puede optimizar la solución.

Microsoft Research ha hallado cómo salvar la máxima cantidad de especies de plantas protegiéndolas en las áreas más pequeñas posibles. Lucas Joppa y Piero Visconti de Microsoft Research Cambridge, Clinton N. Jenkins de la Universidad Estatal de Carolina del Norte y Stuart L. Pimm de Duke, han estado usando técnicas que se hallan más frecuentemente en el área de la inteligencia artificial en su trabajo de protección de áreas.

La conclusión producida por la metodología de la IA es asombrosa: si se protege el 17% de la tierra en el planeta, se puede preservar el 67% de las especies de plantas endémicas. Y si lo pensamos, es una interesante propuesta . El algoritmo usado fue una combinación de varios de los que se usan en la IA, particularmente en lo que se refiere a los algoritmos genéticos. Como dice Joppa: “este es un enfoque por demás directo, pero los resultados distan de ser obvios. Esto es particularmente cierto para las especies endémicas, es decir, aquellas especies que se dan en una y sólo una región, como por ejemplo, algunas islas, donde solamente hay especies endémicas de esa isla, contra la elección de otras regiones como el Amazonas central, que tiene muchas especies, pero proporcionalmente no tiene tantas especies como las halladas en la primera región”. Los datos de más de 100,000 especies fueron obtenidos de datos compilador por los jardines botánicos reales en Londres.

Así pues, una vez más un análisis usando técnicas de la Inteligencia Artificial nos dan luz sobre una problemática a la cual no podemos estar indiferentes.
Referencias:

Algorithmic Analysis Leads to Efficient Approach for Plant Conservation

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Manuel López Michelone. Físico por la UNAM y Maestro en Ciencias por la Universidad de Essex en el tema de Inteligencia Artificial. Columnista por muchos años en publicaciones de la industria del cómputo y ávido programador. @morsa.

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Comentarios

  • Sergio Torres

    Y todas las posibilidades que se abren a partir de esto, se me ocurre que por medio de dichos algoritmos, y con los datos que ya se tienen, predicciones de lugares en dónde es más probable encontrar especies o subespecies nuevas, predicciones de patrones de migración, extrapolaciones de distribuciones, etc. Gran artículo!