Inteligencia artificial para identificar árboles en la Amazonía de Ecuador

Expertos de Ecuador y Estados Unidos utilizarán inteligencia artificial para identificar especies de árboles en la Amazonía ecuatoriana, donde se presume que existirían más de 6.000 clases arbóreas, sólo el 40 por ciento de las cuales están catalogadas científicamente.

Foto: El Oriente

Expertos de Ecuador y Estados Unidos utilizarán inteligencia artificial para identificar especies de árboles en la Amazonía ecuatoriana, donde se presume que existirían más de 6.000 clases arbóreas, sólo el 40 por ciento de las cuales están catalogadas científicamente.

Así lo aseguró a Efe el docente investigador, Juan Ernesto Guevara, de la Universidad de Las Américas (UDLA) al comentar un proyecto presentado a National Geographic Society para describir más especies arbóreas del oriente ecuatoriano.

Con el proyecto obtuvieron una beca que contempla, entre otros, apoyo financiero por parte de la organización científica y del programa AI for Earth de Microsoft.

INTELIGENCIA ARTIFICIAL

La iniciativa pretende descubrir, identificar y clasificar nuevas especies de árboles a través de la inteligencia artificial.

Guevara indicó que el año pasado lideró un equipo que identificó casi 2.300 clases de árboles en la Amazonía, pero aún restan unas 4.000 por catalogar.

"Muchas de esas especies que no se conocen podrían ser raras y estar en riesgo de extinción debido a deforestación", alertó.

La presentación del proyecto para identificar los árboles estuvo a cargo de Guevara, de María José Endara, de la Universidad Tecnológica Indoamérica y de dos científicos estadounidenses de la Universidad de Utah.

Los científicos pretenden realizar un análisis metabolómico, campo de estudio que examina las huellas químicas de los seres vivos, a través de algoritmos, con aprendizaje automático de aproximadamente 600 especies de árboles amazónicos.

Guevara considera que al utilizar inteligencia artificial se podrán analizar simultáneamente miles de pruebas, lo que facilitará la identificación de las hojas arbóreas que recolectó para realizar una extracción química.

"Se entrena al software para que sea capaz de detectar compuestos químicos de forma automática, entonces, el análisis nos indicará si un compuesto químico es conocido o nuevo", explicó.

Gracias a este procedimiento se podrán resolver problemas comunes en las investigaciones biológicas, como la diversidad críptica u oculta, termino que se utiliza para referirse a especies muy similares entre sí, pero genéticamente diversas.

Según Endara, en la Amazonía existen especies dominantes de árboles, "pero hay casos en que luego de realizar un análisis químico, resulta que no es una especie dominante sino que son diferentes, en una sola".

Los resultados obtenidos se publicarán en una plataforma virtual, en coordinación de Microsoft, donde investigadores y ciudadanos podrán acceder a los perfiles químicos de los árboles amazónicos.

Además, servirá para que científicos de otras naciones suban información y se pueda crear así una red de datos.

MÁS ALLÁ DE LO BOTÁNICO

El Fondo de Alianzas para los Ecosistemas Críticos, organización no gubernamental que busca involucrar a la ciudadanía en la conservación de biodiversidad, calcula que en el mundo existen 36 puntos calientes con un alto número de especies endémicas.

Una de ellos es la Amazonía ecuatoriana, en donde se encuentran miles de especies endémicas, "inclusive tenemos más especies que Colombia y Brasil a pesar de que ellos tienen un área territorial mucho más grande, sin embargo, son las zonas menos estudiadas", comentó Endara, especialista en biología.

El proyecto que emprenderán los cuatro investigadores de Ecuador y Estados Unidos ayudará a identificar clases de árboles únicos, cuya riqueza supera el tema botánico.

"Si esas especies llegaran a desaparecer también se perdería la diversidad química, utilizada para múltiples aplicaciones de farmacología hasta productos de belleza", dijo Guevara.

La beca proporcionada por National Geographic Society y Microsoft tiene una duración de un año, por ello, los científicos esperan tener los resultados de la investigación a mediados de 2021, aunque por la pandemia del COVID-19 podría retrasarse

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