Inspirar la investigación de nueva generación sobre el ecosistema ártico
El cambio climático está alterando de manera profunda los ecosistemas árticos, más rápidamente que en ningún otro lugar del planeta. El carbono atmosférico atrapado en los suelos árticos durante millones de años se libera ahora en forma de gases de efecto invernadero: dióxido de carbono y metano. Sin embargo, a pesar de estos conocimientos y de décadas de investigación, los científicos siguen sin tener clara la magnitud exacta de esta transferencia de carbono y cómo interactuará con el calentamiento global que la está provocando. «Un reto importante es la ausencia de pruebas experimentales sobre el futuro escape de carbono en las condiciones climáticas previstas», explica Ivan Janssens, profesor del Departamento de Biología de la Universidad de Amberes y director del proyecto FutureArctic. Los científicos a menudo se encuentran rezagados con respecto a la realidad porque las observaciones sobre el terreno se limitan a las condiciones de ese momento, explica Janssens. «Para cuando se han reunido y analizado pruebas suficientes, el clima ya ha cambiado, junto con todos sus mecanismos de retroalimentación asociados», señala. Sorprendentemente, el ritmo de escape del carbono ha superado con frecuencia las expectativas de los científicos. «Aquí es donde reside el verdadero valor del sitio FutureArctic: ofrece pruebas experimentales a gran escala de escenarios futuros», afirma Janssens. En el proyecto FutureArctic, financiado con fondos europeos y realizado con el apoyo de las acciones Marie Skłodowska-Curie, Janssens y su equipo formaron a investigadores noveles para analizar mejor el potencial intercambio de carbono en el Ártico. El equipo del proyecto está llevando a cabo un experimento único en Islandia, utilizando el aprendizaje automático y un «ecosistema de cosas» para analizar grandes volúmenes de flujos de datos medioambientales en un lugar controlado geotérmicamente.
Crear un «ecosistema de cosas»
El término «ecosistema de cosas» se inspira en el término de «internet de las cosas» y se refiere a una infraestructura conectada diseñada para mejorar nuestra comprensión de sistemas más amplios. El objetivo del equipo de FutureArctic era proporcionar una investigación fundamental para establecer una red de sensores conectados dentro de un ecosistema natural. Esto permitiría la evaluación simultánea de múltiples procesos ecosistémicos y abriría nuevas vías para el análisis avanzado del funcionamiento de los ecosistemas mediante el aprendizaje automático. Algunos investigadores noveles desarrollaron nuevos prototipos de sensores que permiten realizar mediciones de alta resolución de procesos ecosistémicos complejos, como el crecimiento de las raíces y los flujos de agua del suelo, y han sido pioneros en nuevas tecnologías para observaciones con drones. Otros se concentraron en profundizar en los conocimientos fundamentales de la salud de las plantas y el suelo. Una de las intenciones del equipo del proyecto es proporcionar múltiples sensores a los emplazamientos de campo y realizar análisis iniciales de los procesos de los ecosistemas mediante métodos asistidos por máquinas para complementar la investigación tradicional de campo y experimental. «La integración de estos dos enfoques podría mejorar significativamente nuestra capacidad de perfeccionar los modelos de ecosistemas, en particular los que predicen los futuros sumideros de carbono en los ecosistemas», añade Janssens.
Inspiración para establecer conexiones entre disciplinas científicas
A través del proyecto, los investigadores desarrollaron protocolos para analizar datos mediante aprendizaje automático, lo cual exigió una colaboración multidisciplinar. «Para ello fue necesario que los científicos medioambientales comprendieran a fondo las necesidades de los investigadores de inteligencia artificial, y que éstos comprendieran las complejidades de vigilar un ecosistema natural», señala Janssens. «Un gran avance ha sido establecer esta conexión, y ya estamos pensando en el siguiente nivel de integración». El equipo espera que los resultados demuestren las ventajas potenciales de crear ecosistemas altamente instrumentados y utilizar análisis tempranos asistidos por máquinas para explorar más a fondo las complejidades de la futura liberación y absorción de carbono en los ecosistemas. «Si podemos inspirar a otros para que exploren este enfoque, ya sería un todo un éxito», afirma Janssens.
Palabras clave
FutureArctic, ártico, ecosistemas, inteligencia artificial, investigación, ecosistema de cosas, medio ambiente, avance, aprendizaje automático