Estados Unidos: cómo la IA podría ayudar a frenar el avance de las pitones birmanas en los Everglades
En los humedales del sur de Florida, dentro del ecosistema de los Everglades, una pitón birmana puede pasar desapercibida durante días, inmóvil y oculta bajo la vegetación. Por eso, encontrarla ya es difícil. Con esto en mente, un equipo de la Universidad de Florida descubrió que no todas las capturas valen lo mismo.
Los programas de remoción medían su éxito por el número de serpientes retiradas, sin distinguir entre una cría con pocas chances de sobrevivir y una hembra adulta capaz de poner docenas de huevos.
Por eso, los investigadores construyeron una herramienta para identificar qué ejemplares tienen mayor peso sobre el crecimiento de la población.
Hasta ahora, el número total de serpientes capturadas podía funcionar como una medida de actividad de los programas de remoción, aunque esa cifra no reflejara las diferencias entre animales jóvenes, adultos, machos o hembras capaces de poner docenas de huevos.
Un estudio publicado en Ecological Applications propone combinar información demográfica con aprendizaje automático para identificar cuándo es más probable encontrar a los individuos cuya extracción podría tener un efecto mayor sobre la población.
El índice distingue las capturas según su capacidad de reproducirse
Las pitones birmanas son depredadores invasores con presencia consolidada en esa región. Su alimentación incluye principalmente mamíferos y aves, entre ellos especies sujetas a medidas de conservación.
Localizarlas supone una tarea compleja porque pueden permanecer inmóviles, ocultas o sumergidas durante largos períodos.
“Eliminar a la hembra más grande es muy diferente de remover una serpiente diminuta que tal vez no sobreviva al año siguiente”, señaló Alex Romer, ecólogo cuantitativo de UF/IFAS y autor principal del estudio, según el comunicado institucional al que tuvo acceso Infobae.
El equipo creó el Índice de Remoción Ponderado, un sistema que asigna una prioridad relativa a las capturas según la probabilidad de que cada pitón sobreviva y se reproduzca.
Así, permite diferenciar la importancia ecológica de los ejemplares retirados, en vez de tratar todas las serpientes halladas como equivalentes.
Romer explicó que una hembra grande podría recibir un valor de 100 puntos ecológicos arbitrarios, mientras que una serpiente pequeña tendría un valor de cinco.
La comparación permite estimar cuántas capturas de ejemplares pequeños harían falta para igualar la prioridad ecológica de remover una hembra con mayor capacidad reproductiva, según informó UF/IFAS.
Enero y febrero ganan relevancia cuando se observa qué pitones fueron removidas
El estudio muestra que el total mensual de pitones capturadas no basta para determinar en qué períodos las tareas de remoción pueden resultar más valiosas. Ese registro permite conocer el volumen de actividad, aunque no distingue las características de los animales retirados.
Los investigadores analizaron datos del Programa de Remoción de Pitones del Distrito de Gestión del Agua del Sur de Florida. A esos registros sumaron información demográfica, una clasificación que considera la edad, el tamaño, el sexo y el potencial reproductivo de los animales capturados.
Enero y febrero ilustraron la diferencia entre ambos criterios. Cuando se observó únicamente el número de pitones retiradas, esos meses no parecían especialmente relevantes porque se capturaba una cantidad relativamente baja de serpientes.
Sin embargo, al evaluar la composición de esas capturas, cobraron mayor importancia por la proporción de machos y hembras sexualmente maduros.
“Si simplemente contamos cuántas pitones capturan los contratistas en un mes, enero y febrero no parecen tan importantes, pues se captura un número relativamente bajo de serpientes”, afirmó Romer, ecólogo cuantitativo del Equipo de Investigación de Fauna Silvestre Croc Docs, de acuerdo con el comunicado.
Al tiempo que agregó: “Al incorporar la ponderación demográfica, de repente esos meses adquieren mucha más importancia”. Esta diferencia puede ser relevante en los programas que recurren a contratistas, donde el número de serpientes capturadas constituye una medida clave del desempeño.
Los investigadores sostienen que el índice podría ayudar a organizar las tareas y los incentivos alrededor de las remociones con mayor potencial para influir en la población, según el comunicado.
Los modelos buscan orientar las búsquedas hacia ejemplares prioritarios
El equipo evaluó tres modelos de aprendizaje automático, una técnica informática que identifica patrones en conjuntos de datos para realizar estimaciones.
Los utilizaron para prever tanto cuándo era más probable encontrar pitones como cuándo podían aparecer ejemplares con mayor capacidad de influir en el crecimiento de la población.
Uno de los modelos mostró los mejores resultados al identificar condiciones asociadas con la remoción de serpientes de mayor relevancia demográfica. Entre ellas figuraron un clima más cálido y húmedo y determinadas fases lunares.
El comunicado no presenta estas condiciones como una garantía de captura, sino como elementos que podrían servir para planificar las búsquedas.
“Comprender qué variables son más relevantes a la hora del manejo de especies invasoras es fundamental, ya que permite utilizar los recursos de manera más consciente”, explicó Sergio Balaguera Reina, coautor del estudio e investigador de fauna silvestre en ese mismo centro, de acuerdo con el comunicado institucional brindado a Infobae.
Y agregó que incorporar la demografía a los modelos predictivos puede cambiar la forma en que se planifican las búsquedas: “Integrar este conocimiento en modelos que nos permitan predecir dónde podrían encontrarse las pitones de mayor impacto, es decir, las hembras reproductoras, puede suponer un punto de inflexión”.
Para el investigador, esa capacidad predictiva es lo que distingue al nuevo enfoque de los métodos de remoción tradicionales: “Marcar una diferencia real en la lucha contra estos invasores”.
“Cada pitón birmana removida representa una victoria para los Everglades”, afirmó Melissa Miller, coautora del estudio y profesora adjunta de ecología de fauna invasora en el mismo centro. La especialista agregó que el criterio puede resultar especialmente útil en nuevos focos de invasión y en el frente de avance de la especie, según informó la universidad.
Infobae
