Ciência

Algoritmo aponta risco de extinção para quase 15 mil espécies de plantas 6a5v6p

Por meio de machine learning, cientistas criaram modelo que identificou os vegetais em perigo 4h2031

Por Sabrina Brito Atualizado em 7 dez 2018, 19h11 - Publicado em 7 dez 2018, 16h19

Ilha panamenha de Barro Colorado. Países como o Panamá, na América Central, têm florestas tropicais cujas plantas estão sob risco de extinção. (Christian Ziegler/Wikimedia Commons)

Catalogar as espécies de planta existentes e avaliar o risco de extinção de cada uma pode ser um processo demorado e custoso. Para combater esse problema, pesquisadores liderados pelas biólogas Anahí Espíndola, da Universidade de Maryland (EUA), e Tara Pelletier, da Universidade de Radford (EUA) construíram uma tecnologia capaz de ajudá-los.

A equipe de cientistas criou um algoritmo baseado em machine learning que leva em conta dados de 150.000 espécies de plantas de todo o mundo. De acordo com seus resultados, é alta a probabilidade de que mais de 10% desses vegetais estejam em risco de extinção. O estudo foi publicado no periódico Proceedings of the National Academy of Sciences.

Os pesquisadores chegaram ainda à conclusão de que espécies ameaçadas tendem a se concentrar em áreas conhecidas por sua biodiversidade nativa, como as florestas tropicais da América Central e a porção sudoeste da Austrália.

Ao contrário das expectativas dos cientistas, o trabalho mostrou que muitas regiões com altos índices de diversidade correspondiam aos locais com maiores níveis de risco para as plantas. Além disso, a pesquisa revelou que vegetais endêmicos – isto é, que são específicos de um local – tendem a apresentar maior risco de extinção, já que estão confinados a áreas menores.

O estudo foi construído com base em dados de o público e os detalhes dos resultados encontrados também estão disponíveis para todos os interessados. Segundo os pesquisadores, a esperança é de que as pessoas utilizem o modelo criado e identifiquem nele possíveis erros ou melhorias, e, assim, ajudem a aprimorá-lo.