Vídeo:  Biodiversitat és futur

TRADUCTOR

English Chinese (Simplified) French German Italian Russian Spanish

DECLARACIÓ

ENLLAÇOS

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Cercador

Nosaltres.com - El cercador de Vilaweb
Avaluacions virtuals PDF Imprimeix Correu electrònic
divendres, 15 de febrer de 2019 13:35
AddThis Social Bookmark Button

 

Avaluacions virtuals



Cèsar Blanché

 

 

 

Priorització virtual de prioritats de conservació - La informació solvent sobre l'estat de conservació d'espècies de flora es considera encara insuficient. El corol·lari esperat --segons els paràmetres clàssics de la nostra formació-- seria que cal més recerca per obtenir aquesta informació. Articles recents com el de Pelletier et al (2018) a PNAS obren al camí a una alternativa: l'avaluació virtual a través de protocols de predicció fets per aprenentatge automàtic de les màquines! De moment, a escala planetària... Però, es pot avaluar l’estat de conservació d’una espècie sense ni tan sols visitar o conèixer la població on viu?

 

 

 

La contribució precedent (núm. 45) d'aquesta columna de E-OPINIÓ destacava la documentada davallada dels esforços en treball de camp en Biologia de la Conservació en els darrers anys (Rios-Saldaña et al., 2018).

L'altra cara de la moneda és l'increment dels treballs de modelització, simulació, metaanàlisi i tutti quanti que d'una banda (és cert) permeten el tractament i l'explotació de dades a una escala significativa i molt completa, però que (també és cert) es poden fer amb menys diners i que han acabat essent un refugi (potser imprescindible) en temps de crisi de finançament de la recerca en biodiversitat. Ara no discutirem aquí el que això pot significar de pèrdua de coneixement o, com a mínim, de tranvassament a una altra mena de coneixement.

Però una nova tecnologia en expansió ha arribat també a la Biologia de la Conservació. Ens referim a la intel·ligència artificial, o si voleu, a la capacitat de les màquines per a aprendre (machine learning). I en particular, a l'estratègia de pouar en les dades ja disponibles (data mining, en diuen), publicades i accessibles "en obert". Si no tenim prou informació per abordar un determinat problema, podem "entrenar" les màquines perquè cerquin relacions no previstes o no evidents en els paquets de dades disponibles i ens donaran un nou coneixement o ens proposaran noves associacions que ens orienten a trobar la solució al problema.

Aquesta possibilitat, en petit format i orientació domèstica, ja és una eina de rutina que inclouen "de sèrie" les versions actuals d'alguns programes de l'ofimàtica més a l'abast de tots, com ara el MsExcel de Microsoft (el programa mateix suggereix correlacions entre paquets de dades fins i tot abans que el propi l'usuari activi cap procediment). És certament llaminer, temptador i amb possibilitats desconegudes.

 

 

De fa un temps, la recerca en Ecologia ha anat incorporant aquestes eines d'aprenentatge de les màquines. Tant per limitacions logístiques del treball de camp com per limitacions de la capacitat d'establir correlacions cada cop més complexes sobre més paràmetres, el machine learning s'ha anat fent un forat, sense oblidar, tanmateix, que les relacions que descobreixen són totalment empíriques i no parteixen de cap postulat teòric ni de cap hipòtesi.

En altres mots: l'aprenentatge de les màquines és una eina d'ajuda a la interpretació de resultats, és cert, però és una eina que no sabem com funciona (els ordinadors no estan explícitament programats per fer aquestes feines). I, almenys a alguns, ens incomoda. També és cert que aquestes tecnologies "han vingut per a quedar-s'hi" i que ja s'han incorporat als cotxes que es condueixen sense conductor, a la cerca "intel·ligent" a internet, al reconeixement de veu des d'un mòbil o, en ciència mateix, a la millora de la comprensió del genoma humà.

 

 

Capçalera de l'article.. Font: Tara A. Pelletier et al. PNAS 2018;115:51:13027-13032 - ©2018 by National Academy of Sciences

 

 

Sigui com sigui, l'article de l'equip estadounidenc de Pelletier i coautors (2018) publicat a PNAS ha partit de la manca d'informació (com podem empènyer en la conservació de flora si no sabem ni quantes ni quines plantes estan amenaçades al món?), principalment en països sense estructures de conservació fortes on, presumiblement, hi pot haver amaneces més greus, menys control i menys coneixement. I com que no tenim dades, provem si les màquines són capaces de fer-nos una previsió. Objectiu: avaluar, d'una tacada, 150.000 espècies de plantes  (la més gran de la història i l'única avaluacio mundial de flora) i prioritzar els esforços per a la seva conservació (Bé, hi ha un altre objectiu, que no amaguen: To facilitate the costly process of conservation assessment).


L'alimentació de dades per als ordinadors són (atenció!): dades obertes geogràfiques, ambientals i de trets morfològics. La verificació i la precisió d'aquestes dades deixa molt a desitjar, començant pels estàndards taxonòmics, els tesaures i les localitzacions de poblacions (però és que són gratuits!). Reconeixent els errors, estableixen tot un sistema de correcció "a l'engròs" (de resultats "esperables"). Finalment, els paràmetres analitzats són ambientals bàsics (temperatura, precipitació, que no semblen pas, en valor absolut, factors de risc), geogràfics (no havíem quedat, per exemple, que l'abús del criteri UICN D2, de distribució reduïda, era inconvenient per a la flora?) i morfològics senzillíssims (del tipus arbre/herba o llenyós/no llenyós, elementalíssims... però és que són en obert i gratuïts!). Ni una referència a les causes d'amenaça (això no està cartrografiat d'accés obert, oi?). Un cop arribats als resultats, les complicacions amb les categories, fan centrar finalment els autors en la simple forquilla de categories LC/no LC. Les comparacions de les seves aportacions són amb les espècies que hi ha a la llista vermella de la UICN (la que surt a internet, és clar, no pas totes les llistes vermelles regionals i nacionals impreses en paper, quina feinada haver de mirar-les!).

 

 

 

Reproducció de la Fig. 2 de l'article amb els principals resultats - A i C: Nombre de coordenades GPS per quadrícula que són categories de risc (no LC) de la  IUCN Red List usades en la comparació (RF classifier) per als paquets de dades espacials (A) i espacials+morfològics (C). B i D: Probabilitat mitjana de ser llistada com a no LC pel RF classifier usant paquets de dades espacials (B) i espacials+morfològics (D.). Valors a les escales. Font: Tara A. Pelletier et al. PNAS 2018;115:51:13027-13032 - ©2018 by National Academy of Sciences

 

 

No cal seguir, ni tenen pas un grandíssim interès els resultats, més enllà d'un possible risc més gran no esperat en zones que han generat poca atenció (costa d'Orient Mitjà, Aràbia, Tasmània) o la constatació que, no per més avaluat, un territori té més espècies en risc (cas d'Europa), que tampoc és cap gran novetat. El que és rellevant és la "novetat" del mètode d'anàlisi. Afortunadament hi ha d'altres aproximacions (com ara la mostra de 7.000 de les 380.000 plantes superiors preses com a avaluació de la flora mundial per la pròpia UICN a través del Sampled Red List Index for Plants) a les avaluacions globals.

 

I és un primer intent. Però la combinació, per posar-ho amb eslògans, del "tenim pressa", del "no tenim recursos" i del "la tecnologia ho pot tot" (de científics i d'administracions) no ens ha de permetre estar tranquils del tot. Més aviat o més tard haurem de demostrar que hi ha una manera alternativa d'obtenir les dades, de relacionar-les, de treure'n conclusions, que a la llarga ha de donar més bons resultats per informar les polítiques de conservació de la biodiversitat. I si per demostrar-ho necessitem l'ajuda de les màquines, els la demanarem!



Article citat

Pelletier, T.A., Carstens, B.C., Tank, D.C., Sullivan, J. &  Espíndola A (2018). Predicting plant conservation priorities on a global scale. PNAS 115 (51) 13027-13032;  https://doi.org/10.1073/pnas.1804098115



Bibliografia

  • Blanché, C. (2018) - "Treball de camp, en perill?". E-Opinió núm. 45. Portal de Biologia de la Conservació de plantes. Laboratori de Botànica, Facultat de Farmàcia i Ciències de l'Alimentació, Universitat de Barcelona. En línia. Enllaç
  • IUCN (2012) -Sampled Red List Index for Plants. En línia. Enllaç
  • Ríos-Saldaña, C. A.,  M. Delibes-Mateos, C. C. Ferreira (2018) Are fieldwork studies being relegated to second place in conservation science? Global Ecology and Conservation 14: e00389 - https://doi.org/10.1016/j.gecco.2018.e00389




 

Citació recomanada

Blanché, C. (2019) - "Avaluacions virtuals". E-Opinió núm. 46. Portal de Biologia de la Conservació de plantes. Laboratori de Botànica, Facultat de Farmàcia i Ciències de l'Alimentació, Universitat de Barcelona. En línia. Disponible a: <http://bioc.org.es/bioc/index.php?option=com_content&view=article&id=1154:avaluacions-virtuals&catid=20:e-opini&Itemid=54>






Darrera actualització de divendres, 15 de febrer de 2019 17:37