Una IA ayuda a predecir las próximas extinciones animales y señala especies que parecían a salvo

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Una inteligencia artificial capaz de anticipar extinciones ha encendido las alarmas al señalar especies que parecían fuera de peligro. El estudio, publicado en Nature Communications, utiliza modelos predictivos para identificar riesgos ocultos en más de 10.000 especies de peces de agua dulce en todo el mundo. Muchas de ellas no se consideran todavía amenazadas.

El trabajo, liderado por la profesora Christina Murphy en la University of Maine, surge tras cinco años de recopilación de datos, programación y validación científica. La investigadora, también subdirectora de la unidad cooperativa de investigación de peces y vida silvestre del USGS en Maine, buscaba una fórmula más eficaz para detectar amenazas antes de que las especies entren oficialmente en peligro.

Lejos de limitarse a las evaluaciones tradicionales, el modelo analiza 52 variables que abarcan desde la construcción de presas y la extracción de agua hasta la degradación del hábitat, la contaminación, la presión económica o la presencia de especies invasoras. Esta aproximación multidimensional permite detectar patrones que, hasta ahora, pasaban inadvertidos en los informes convencionales.

Un algoritmo que detecta riesgos invisibles

Para entrenar la herramienta, el equipo integró datos procedentes de 12 fuentes públicas, en su mayoría de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza. Posteriormente, la IA examinó millones de conexiones no lineales entre factores ecológicos y socioeconómicos, identificando qué especies afrontan un peligro inmediato y cuáles podrían estar aproximándose silenciosamente a ese umbral.

"Esto utiliza nuevas métricas para identificar qué está funcionando para evitar que las especies sean incluidas en las listas de amenaza", afirmó Murphy. La científica subrayó que los gestores ambientales podrían proteger numerosas poblaciones si actúan con antelación. Entre los ejemplos citados figura de la trucha ártica (Salvelinus alpinus) en Maine y otras poblaciones similares que todavía pueden preservarse.

El modelo no solo señala amenazas, sino que también revela qué condiciones favorecen la supervivencia. "Las principales conclusiones son el impacto socioeconómico en el potencial de conservación y que somos mejores identificando qué funciona para las especies que lo que no funciona", explicó Murphy.

Conservación preventiva frente a reacción tardía

El investigador posdoctoral J. Andres Olivos, de la Oregon State University, comparó los resultados con la medicina preventiva: "Nuestros resultados sugieren que la conservación funciona como la salud humana: las señales de ‘bienestar’ suelen ser más consistentes que las múltiples vías que conducen a la enfermedad". Según detalló, las condiciones seguras para los peces suelen ser predecibles, mientras que el riesgo de desaparición puede surgir de combinaciones muy diversas de amenazas.

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En la misma línea, el profesor asociado Ivan Arismendi, del College of Agricultural Sciences de la citada universidad, advirtió: "A veces se intenta proteger a las especies cuando ya es demasiado tarde. Con nuestro modelo, los responsables de la toma de decisiones pueden desplegar recursos con antelación antes de que una especie se vea en peligro". La herramienta abre así la puerta a una conservación proactiva, capaz de anticipar la próxima crisis de biodiversidad antes de que sea irreversible.