Un innovador estudio utiliza inteligencia artificial para identificar que el 12,7% de las especies de peces teleósteos marinos están en riesgo de extinción, multiplicando por cinco la estimación actual de la UICN y ofreciendo una nueva herramienta para la conservación.

Un reciente estudio publicado en PLOS Biology ha revelado una preocupante realidad sobre el estado de las especies de peces marinos, utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) para obtener una estimación mucho más precisa del riesgo de extinción. Según este nuevo análisis, el 12,7% de las especies de peces teleósteos marinos están en peligro, una cifra que supera con creces el 2,5% estimado por la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN). Esta metodología ha identificado alrededor de 5,000 especies adicionales que están en riesgo, destacando una crisis de biodiversidad más grave de lo que se había considerado anteriormente.

El estudio, liderado por Nicolas Loiseau del Centro Nacional para la Investigación Científica de Francia (CNRS), emplea redes neuronales artificiales para prever los riesgos de extinción en especies con datos insuficientes. Actualmente, la UICN ha evaluado cerca de 163,000 especies, pero más de 21,000 no tienen datos suficientes y más de 1,8 millones aún no han sido evaluadas. El modelo de IA analizó datos de presencia, rasgos biológicos, taxonomía y usos humanos de 13,195 especies, proporcionando una forma rápida y económica de predecir el riesgo de extinción.

El análisis ha revelado que el 38% de las especies de peces marinos no tienen suficientes datos disponibles para recibir una evaluación de conservación oficial. De las 4,992 especies evaluadas, el 78,5% fue clasificado como “no amenazado” o “amenazado”, y se identificaron cinco veces más especies amenazadas de lo que se había estimado previamente. Entre las especies amenazadas identificadas, se incluyen el falso abadejo, el mero lobo y el pez piedra, entre otros.

Para abordar la crisis identificada, los investigadores proponen la creación de un índice de “predicción del estado de la UICN” que podría complementar el sistema actual y proporcionar datos más completos a los expertos en conservación, gobiernos y al público. Este índice ayudaría a comprender mejor las amenazas a la biodiversidad y a dirigir los esfuerzos de conservación de manera más efectiva.

El estudio ha identificado áreas críticas para las especies amenazadas, como el Mar de China Meridional, el Triángulo de Coral y las costas occidentales de Australia y América del Norte. La IA, aunque no puede reemplazar las evaluaciones directas de la UICN, ofrece una oportunidad valiosa para obtener evaluaciones rápidas y extensivas del riesgo de extinción, lo que puede guiar mejor los recursos y esfuerzos de conservación.

La aplicación de IA en la evaluación del riesgo de extinción de especies marinas representa un avance significativo en la conservación de la biodiversidad. Al proporcionar estimaciones más precisas y detalladas, la IA puede ayudar a enfocar los esfuerzos de conservación en las especies y regiones que más lo necesitan, enfrentando así de manera más efectiva la crisis de extinción global.