Foto: FAO/Marlondag
Un científico de la Universidad Purdue de Indiana está trabajando con un gran equipo de colaboradores globales para desarrollar un modelo de inteligencia artificial (IA) que combinará la información recopilada sobre miles de millones de árboles medidos in situ en los bosques del mundo utilizando satélites y otros datos geoespaciales.
Esta información se utilizará luego para mapear las tasas de acumulación de carbono en todo el mundo.
El profesor asociado Jingjing Liang ha podido llevar a cabo esta investigación gracias a una subvención de dos años de USD 870 000 del Instituto de Recursos Mundiales, una organización de investigación sin fines de lucro con sede en Washington DC. Es profesor asociado de ecología forestal cuantitativa y codirector del Laboratorio de inteligencia artificial y computación avanzada forestal en Purdue.
«Capturar con precisión las tasas de acumulación de carbono de los ecosistemas boscosos de todo el mundo siempre ha sido una tarea desafiante», dijo el profesor asociado Liang.
Estos desafíos son el resultado de las dificultades para capturar el gran volumen de datos de origen terrestre necesarios para completar este tipo de proyecto, y la cantidad limitada de dichos datos actualmente disponibles para la comunidad científica.
Según Nancy Harris, directora de investigación del Land and Carbon Lab del World Resources Institute, esta es una tarea mucho más difícil que el mapeo de las emisiones de carbono resultantes de la pérdida de bosques.
“Con las emisiones, hay una señal clara en las imágenes de satélite cuando se cortan los árboles, lo que provoca una gran caída en las reservas de carbono de los bosques y un pulso relativamente abrupto de emisiones a la atmósfera”, dijo el Dr. Harris.
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En la captura de carbono
Por el contrario, cuando se trata de la captura de carbono, los bosques y los árboles lo acumulan gradualmente y de forma no lineal, lo que significa que incluso los sensores terrestres más avanzados no pueden capturar de forma fiable los datos necesarios para realizar estimaciones.
Por lo tanto, las tasas de acumulación de carbono en los bosques se estiman utilizando tres medidas clave:
Crecimiento interno: la cantidad de plántulas que han alcanzado el tamaño umbral requerido para ser consideradas árboles
Crecimiento ascendente: el aumento en el diámetro de los árboles que se ve favorecido por la fotosíntesis.
Mortalidad: el número de árboles que llegan al final de sus vidas.
Los datos de origen terrestre medidos en una capacidad continua en varios intervalos a lo largo del tiempo son el único medio verdaderamente confiable que la industria tiene a su disposición para recopilar información precisa relacionada con estos tres factores.
Como resultado, nunca se han podido estimar a escala global las tasas de crecimiento interno, crecimiento ascendente y mortalidad en masas forestales individuales, lo que significa incertidumbres significativas sobre las cantidades y tendencias del secuestro de carbono en diferentes lugares del mundo.
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Para superar esta brecha de conocimiento, el profesor asociado Liang está desarrollando un modelo de inteligencia artificial para combinar datos satelitales y otros datos geoespaciales relacionados con miles de millones de árboles de productores forestales de todo el mundo, lo que significa que la información forestal local necesaria para estimar el sumidero de carbono se puede capturar a escala global.
Si bien es el primer modelo de crecimiento forestal basado en IA que se implementará a escala global y, por lo tanto, podrá cuantificar con precisión los niveles de captura de carbono, el modelo también podrá recopilar información sobre factores como la biodiversidad y la calidad de la madera.
“Los datos espacialmente granulares que proporcionará este nuevo proyecto nos ayudarán a comprender mejor el papel que juegan los bosques de nuestro planeta en las soluciones locales basadas en la naturaleza para mitigar el cambio climático global”, dijo el Dr. Harris.
Si bien los clústeres informáticos de última generación y alto rendimiento de Purdue desempeñarán un papel crucial para permitir este trabajo, lograr una cobertura global integral de datos de parcelas de origen terrestre requiere la colaboración de otros recopiladores de datos de todo el mundo.
“A través de la red recientemente establecida de Science-I y su consorcio hermano, la Iniciativa Global de Biodiversidad Forestal, ya tenemos relaciones de trabajo con una gran cantidad de científicos en todo el mundo que recopilan y comparten esos datos”, dijo el profesor asociado Laing.
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¿Qué es Science-I?
Science-I, que fue fundada por el profesor asociado Liang, es una plataforma de colaboración basada en la web en la que participan más de 300 científicos de todo el mundo.
La Iniciativa Global de Biodiversidad Forestal, también fundada por el Profesor Asociado Laing, tiene una base de datos de 1,3 millones de parcelas de muestra y 55 millones de árboles y, como tal, proporcionará la base para este nuevo proyecto.
“Vamos a recopilar muchos más datos, especialmente del sur global, para llenar esos vacíos de datos. Involucraremos a más personas, especialmente a aquellos de grupos subrepresentados”, dijo.
Los colaboradores del proyecto que ya están involucrados incluyen representantes de grupos indígenas de América del Norte, Amazonia y África, por nombrar solo algunos. Las comunidades rurales, los miembros de las industrias forestales del mundo y un ejército de científicos ciudadanos también desempeñarán un papel importante en el suministro de datos.
“En Science-i, todos colaboran entre sí como socios iguales en todos los proyectos”, dijo.
“Compartimos abiertamente nuestros hallazgos con debates transparentes en tiempo real en todo el equipo. Luego realizamos una evaluación cruzada y consolidamos los hallazgos de nuestra investigación al final. Esta es una nueva forma de hacer investigación forestal colaborativa internacional”.
Fuente: Universidad de Purdue
