Miles de especies de peces marinos se enfrentan a un mayor riesgo de extinción

Los esfuerzos para conservar las especies que habitan el planeta continúan llevándose a cabo. Según datos de la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN), actualmente hay unas 5.200 especies en peligro de extinción, lo que supone el 25 % de los mamíferos y anfibios, el 34 % de los peces, el 20 % de los reptiles y el 11 % de las aves.

Si nos centramos solo en el número de especies de peces marinos que se encuentran en un posible riesgo de desaparecer, vemos que se ha quintuplicado en los últimos años, según un estudio científico de la Unidad MARBEC en Montpellier (Francia).

El estudio, liderado por Nicolas Loiseau y Nicolas Mouquet, empleó modelos computacionales avanzados para prever los riesgos de extinción de cerca de 5.000 especies de peces teleósteos marinos —los más numerosos— que no contaban con información suficiente para determinar su estado de conservación según la UICN. Estas especies, clasificadas con datos insuficientes, han planteado un desafío constante para los esfuerzos de conservación debido a la falta de información disponible.

El trabajo permitió clasificar el 78,5 % de las especies con datos insuficientes como no amenazadas o amenazadas, con un aumento notable en las especies amenazadas previstas, de 334 a 1671. Estas tienden a presentar características como áreas geográficas reducidas, cuerpos de gran tamaño y tasas de crecimiento lentas. Se identificaron como puntos críticos de amenaza los hábitats en el Mar de China Meridional, los mares de Filipinas y Célebes, junto con las costas occidentales de Australia y América del Norte.

Asimismo, los investigadores encontraron el mayor número de especies amenazadas no reconocidas en el Triángulo de coral, una región con el mayor número de especies y endemismos.

Para conseguirlo, los investigadores utilizaron una combinación de aprendizaje automático y redes neuronales artificiales, entrenadas con un vasto conjunto de datos que abarcaban la presencia de especies, rasgos biológicos, taxonomía y usos humanos. Las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) y aprendizaje automático, por tanto, han sido clave a la hora de llegar a estas conclusiones.

Nicolas Loiseau, uno de los directores del estudio, destacó en la revista PLOS Biology, donde fue publicado, la importancia de estos hallazgos, enfatizando que «la IA permite la evaluación confiable de los riesgos de extinción de especies que aún no han sido evaluadas por la UICN».

Nuevo índice

Esta nueva manera de identificar los riesgos de las especies puede ser una herramienta útil que proporcionaría más datos a los expertos, gobiernos y público general «para comprender mejor y responder a la crisis de biodiversidad», según Loiseau. Para ello, los científicos proponen la creación de un nuevo índice de «predicción del estado de la UICN» basado en las últimas técnicas de modelización predictiva.

Aunque estos avances en la modelización predictiva son significativos, los investigadores destacan que los modelos de IA no pueden reemplazar las evaluaciones directas de especies en riesgo. No obstante, sugieren incorporar estos hallazgos en un índice sintético llamado «estado previsto por la UICN», que complementaría el actual marco de conservación al ofrecer evaluaciones rápidas y económicas sobre los riesgos de extinción.