Cuando la inteligencia artificial (IA) se combina con las aplicaciones de teléfonos inteligentes actuales, puede hacer cosas como identificar especies de plantas con alta precisión y ayudar a detectar cambios ecológicos. Todo esto lo puede hacer cualquier persona, por lo que no hay necesidad de capacitación especializada y nos brinda más oportunidades para recopilar información sobre las condiciones ambientales.
Investigadores del Centro Alemán para la Investigación Integrativa de la Biodiversidad (iDiv), el Centro de Detección Remota para la Investigación del Sistema Terrestre (RSC4Earth) de la Universidad de Leipzig (UL) y el Centro Helmholtz para la Investigación Ambiental (UFZ), el Instituto Max Planck de Biogeoquímica (MPI-BGC ) y la Universidad Técnica IImenau se propusieron determinar la confiabilidad de estos datos.
Los investigadores recopilaron y analizaron datos de la aplicación móvil Flora Incognita en Alemania y los compararon con la base de datos FlorKart de la Agencia Federal Alemana para la Conservación de la Naturaleza (BfN), que contiene datos recopilados por más de 5000 expertos en florística durante 70 años.
Detección de patrones macroecológicos
Según los investigadores, pudieron descubrir patrones macroecológicos en Alemania con los datos recopilados, y fue similar a los datos del inventario de flora alemán. Sin embargo, cuando los investigadores compararon los dos conjuntos de datos, encontraron grandes diferencias entre los datos de Flora Incognita y los datos del inventario a largo plazo en regiones que tienen una baja densidad de población humana.
La Dra. Jana Wäldchen es autora principal de MPI-BGC y una de las desarrolladoras de la aplicación móvil.
“Por supuesto, la cantidad de datos que se recopilan en una región depende en gran medida de la cantidad de usuarios de teléfonos inteligentes en esa región”, dijo Wäldchen.
Debido a esto, hubo desviaciones en los datos según su procedencia, como zonas rurales y destinos turísticos.
Otro factor impactante es el comportamiento del usuario, que influyó en los tipos de especies de plantas registradas por la aplicación.
“Las observaciones de plantas realizadas con la aplicación reflejan lo que ven los usuarios y lo que les interesa”, continuó Wäldchen.
Los usuarios tienen la tendencia de registrar especies comunes y llamativas con más frecuencia que raras, pero a pesar de que ese es el caso, los investigadores aún pudieron reconstruir patrones biogeográficos familiares debido a la cantidad de observaciones de plantas. Los investigadores analizaron un total de más de 900.000 entradas de datos.
Biodiversidad e Investigación Ambiental
El nuevo desarrollo podría tener grandes implicaciones para la biodiversidad y la investigación ambiental.
Miguel Mahecha es primer autor y profesor de la UL. También es miembro de iDiv.
“Estamos convencidos de que el reconocimiento automatizado de especies tiene un potencial mucho mayor de lo que se pensaba anteriormente y que puede contribuir a una detección rápida de los cambios en la biodiversidad”, dijo Mahecha.
Según el equipo, aplicaciones como Flora Incognita podrían permitir la detección y el análisis de cambios ecológicos en todo el mundo en tiempo real.
Patrick Mäder es coautor y profesor en TU IImenau.
“Cuando desarrollamos Flora Incognita, nos dimos cuenta de que había un gran potencial y un interés creciente en tecnologías mejoradas para la detección de datos de biodiversidad. Como científicos informáticos, estamos felices de ver cómo nuestras tecnologías hacen una contribución importante a la investigación de la biodiversidad”, dijo Mäder.