La inteligencia artificial permite que los smartphones detecten cambios ecológicos

Cuando la inteligencia artificial (IA) se combina con las aplicaciones de los smartphones actuales, puede realizar tareas como identificar especies de plantas con alta precisión y ayudar a detectar cambios ecológicos. Todo esto puede ser realizado por cualquier persona, por lo que no es necesario un entrenamiento especializado, y nos proporciona más oportunidades para recopilar información sobre las condiciones ambientales.

Investigadores del Centro Alemán de Investigación Integrada de Biodiversidad (iDiv), el Centro de Teledetección para la Investigación de Sistemas Terrestres (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 de Ilmenau 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 5.000 expertos en florística durante 70 años.

Detección de patrones macroecológicos

Según los investigadores, pudieron descubrir patrones macroecológicos en Alemania con los datos recopilados, y fueron similares a los datos del inventario de flora alemana. Sin embargo, cuando compararon los dos conjuntos de datos, encontraron diferencias significativas entre los datos de Flora Incognita y los datos de inventario a largo plazo en regiones con baja densidad de población humana.

La Dra. Jana Wäldchen es la autora principal del MPI-BGC y una de las desarrolladoras de la aplicación móvil.

“Por supuesto, la cantidad de datos recopilados en una región depende en gran medida del número de usuarios de smartphones en esa región”, dijo Wäldchen.

Debido a esto, hubo desviaciones en los datos dependiendo de dónde se originaron, como áreas rurales y destinos turísticos.

Otro factor que impacta 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 los usuarios ven y en lo que están interesados”, continuó Wäldchen.

Los usuarios tienen la tendencia a registrar especies comunes y llamativas con más frecuencia que las raras, pero a pesar de eso, los investigadores aún pudieron reconstruir patrones biogeográficos familiares debido a la cantidad de observaciones de plantas. Los investigadores examinaron un total de más de 900.000 entradas de datos.

Investigación de biodiversidad y medio ambiente

El nuevo desarrollo podría tener grandes implicaciones para la investigación de biodiversidad y medio ambiente.

Miguel Mahecha es el autor principal y profesor de la UL. También es miembro de iDiv.

“Estamos convencidos de que el reconocimiento automático de especies tiene un gran potencial y que puede contribuir a la detección rápida de cambios en la biodiversidad”, dijo Mahecha.

Según el equipo, aplicaciones como Flora Incognita podrían permitir la detección y análisis de cambios ecológicos en todo el mundo en tiempo real.

Patrick Mäder es coautor y profesor de la Universidad Técnica de Ilmenau.

“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, nos alegra ver cómo nuestras tecnologías hacen una contribución importante a la investigación de biodiversidad”, dijo Mäder.