El aprendizaje automático evalúa la conservación de peces de agua dulce

Los ecosistemas de agua dulce enfrentan múltiples presiones ambientales derivadas de la actividad humana, como la construcción de embalses, la extracción de agua, la degradación del hábitat y la contaminación. Además, las especies exóticas invasoras agravan esta situación. Como resultado, los taxones de agua dulce se encuentran entre los más amenazados, aunque el estado de conservación de muchas especies aún no ha sido evaluado.

Un equipo de investigadores, liderado por Christina Murphy y Andrés Olivos, con la colaboración del profesor de la Universidad de Girona, Emili García-Berthou, ha desarrollado un modelo de aprendizaje automático. Este modelo tiene como objetivo predecir el estado de conservación de los peces de agua dulce y ha sido publicado recientemente en la prestigiosa revista Nature Communications.

Desarrollo del modelo predictivo para peces de agua dulce

Los autores han recopilado una extensa base de datos que incluye 52 variables relacionadas con 10,631 especies de peces de agua dulce. A partir de esta información, han creado un marco que permite predecir el riesgo global para estas especies. Entre los principales factores que indican peligro se encuentran variables del hábitat, el orden taxonómico, características hidrológicas y diversos indicadores de perturbación. Este enfoque destaca la interacción entre ecología, geografía y las presiones ejercidas por el ser humano.

Los modelos desarrollados han mostrado una mayor precisión al evaluar especies no amenazadas en comparación con aquellas que sí lo están. Las especies no amenazadas suelen encontrarse en regiones donde hay una mayor disponibilidad de agua, una densidad moderada de embalses y una mínima alteración del hábitat. También se relacionan con una baja huella humana y un producto interno bruto estable.

Aportaciones a la conservación proactiva

Este estudio pone en evidencia que los valores extremos en factores ambientales y socioeconómicos están asociados con especies en peligro. El enfoque general y reproducible propuesto por los investigadores podría facilitar significativamente la evaluación del riesgo para la biodiversidad y guiar estrategias hacia una conservación proactiva.

Publicación (acceso abierto):
Murphy C.A., Olivos J.A., Arismendi I., García-Berthou E., Johnson S.L. & Dunham J. (2026). El medio ambiente, la taxonomía y la socioeconomía prevén la no amenaza en peces de agua dulce. Nature Communications, 17: 1661. https://doi.org/10.1038/s41467-025-68154-w