Carrera contrarreloj para descubrir nuevas especies antes de que desaparezcan por el cambio climático

Todos los años, la ciencia descubre un centenar de nuevas especies animales y vegetales. Sin embargo, en la actual situación de cambio climático, este ritmo de descubrimientos podría ser escaso, dada la velocidad de su extinción. La ciencia teme no llegar a conocer todas las especies antes de que los abruptos cambios generados por el calentamiento global provoquen su desaparición. De ahí que muchos investigadores se hayan propuesto buscar soluciones imaginativas para acelerar los procesos de búsqueda y descripción de nuevas especies.

Los investigadores no tienen tiempo suficiente para describir nuevas especies, por lo que les es imposible prever los efectos que puede tener su ausencia en los ecosistemas. Esto sucede porque los métodos de organización taxonómica tradicionales son limitados y los procesos lentos, por lo que no hay capacidad suficiente para clasificar con agilidad todas las especies que existen en el planeta. Estos escollos, que se traducen en decenas de años de retraso, son incompatibles con la velocidad que lleva el cambio climático.

Esta realidad es la que ha empujado a muchos científicos de varios lugares del mundo a desarrollar fórmulas para acelerar el proceso de descubrimiento y descripción de nuevas especies con herramientas informáticas de última generación. Así es como nacen diversas iniciativas en todas partes del mundo, como Ocean Species Discoveries, creado por investigadores alemanes, y que consiste en una nueva plataforma para la descripción taxonómica rápida pero exhaustiva de las especies de invertebrados marinos; el proyecto Ocean Census, para ‘peinar’ los fondos marinos en busca de nuevas especies o los primeros estudios para calificar especies haciendo uso de la Inteligencia Artificial, tal y como ha realizado un grupo de investigadores internacionales en el que participa Instituto de Productos Naturales y Agrobiología (IPNA-CSIC) en Canarias.

Millones de especies por descubrir

El mar y el micromundo que se esconde bajo tierra son los ecosistemas que arrastran en mayor medida esa falta de conocimiento. En ambos se cree que aún hay varios millones de especies por descubrir.

Ocean Species Discoveries, coordinado por la Senckenberg Ocean Species Alliance (SOSA), un proyecto del Instituto de Investigación Senckenberg y el Museo de Historia Natural de Frankfurt, ha conseguido ya producir datos sobre trece especies de invertebrados marinos, incluido un nuevo género, once nuevas especies y una redescripción y restablecimiento. Las especies, que son originarias de todo el mundo y se encuentran a profundidades de entre 5,2 y 7.081 metros, se reúnen en una publicación de acceso abierto en el Biodiversity Data Journal .

La plataforma de publicación Arpha, que impulsa Biodiversity Data Journal, agiliza aún más las descripciones de especies y su uso en estudios y programas de conservación. Arpha permite exportar automáticamente todos los datos completos con imágenes y descripciones de las especies e introducirlas en GBIF (la Infraestructura Mundial de Información sobre Biodiversidad) y al Repositorio de Literatura sobre Biodiversidad en Zenodo, donde otros investigadores pueden encontrarlos y usarlos fácilmente.

‘Peinando’ las costas de Tenerife

En los fondos marinos también se mueve el proyecto global ‘Ocean Census’, lanzado en 2023 por The Nippon Fundation, que en estos momentos se encuentra trabajando en las costas de Tenerife. Esta iniciativa, puesta en marcha para acelerar el proceso de descripción taxonómica de los fondos marinos, cuenta con un pequeño submarino (único en Europa) con el que los investigadores llevan varios meses ‘peinando’ la costa de la isla canaria en busca de nuevas especies. En este estudio han conseguido identificar a dos nuevos artrópodos marinos en Canarias.

En Canarias, una de las regiones con más variedad de insectos y mayor cantidad de ellos aún por descubrir, abandera una propuesta para acelerar los trámites a través de inteligencia artificial. El nuevo método, presentado Víctor Noguerales, investigador postdoctoral del Instituto de Productos Naturales y Agrobiología (IPNA-CSIC), en un reciente artículo publicado en la revista Royal Entomological Society, es una herramienta que combina machine learning con librerías de fotografías ya etiquetadas, lo que permite entrenar a la inteligencia artificial para que pueda distinguir la especie de un animal concreto observando las características que se repiten en una imagen.

Pero, además de entrenar a la inteligencia con imágenes ya clasificadas, este mecanismo también tiene la capacidad de aprender patrones en otras imágenes, aunque carezcan de etiqueta, y predecir el lugar al que pertenecen. Esto significa que puede llegar a aprender a identificar otro tipo de especies mientras realiza su trabajo habitual. "De esta forma, se puede crear una librería global que sirva para predecir censos locales", señala.

“Actualmente, hay un retraso notable en la denominación y descripción de nuevos animales, a menudo porque las revistas esperan información ecológica o filogenética adicional”, insiste Torben Riehl, uno de los coordinadores científicos de Ocean Species Discoveries. Noguerales, por su parte, explica que esta técnica no vendría a suplantar el trabajo de los taxónomos, que es aún muy necesario, sino a complementar las herramientas que ya existen. 

Estudio de referencia: https://resjournals.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/syen.12583

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