Mundo

Ciencia.-La IA desentraña las causas de la extinción masiva en el Pérmico

Una nueva forma de aprendizaje automático ha sido aprovechada para desentrañar las causas de la extinción masiva en los océanos durante el Pérmico, la mayor en la historia de la Tierra.

UC RIVERSIDE - Archivo (Sebastian Carrasco/Europa Press)

MADRID, 1 (EUROPA PRESS)

Una nueva forma de aprendizaje automático ha sido aprovechada para desentrañar las causas de la extinción masiva en los océanos durante el Pérmico, la mayor en la historia de la Tierra.

Hace 252 millones de años, una serie de erupciones volcánicas en Siberia provocaron una liberación masiva de gases de efecto invernadero y en el transcurso de los siguientes milenios, el clima acabó calentándose diez grados. Como consecuencia, en la Tierra se extinguió aproximadamente el 75% de los organismos y en los océanos, la cifra fue de aproximadamente el 90%.

Al analizar cómo vivían los organismos marinos ahora extintos, el doctor William J. Foster, de la Universidad de Hamburgo (Alemania), y su equipo pudieron relacionar directamente su extinción con los siguientes cambios climáticos: disminución de los niveles de oxígeno en el agua, aumento de la temperatura del agua y, muy probablemente, también la acidificación del océano. El estudio se publica en Paleobiology.

Estos cambios son similares a las tendencias actuales. «No hace falta decir que nuestros hallazgos sobre el Pérmico no pueden aplicarse al cambio climático moderno de forma unívoca. Los dos sistemas climáticos son demasiado diferentes», advierte el geocientífico–. Sin embargo, muestran qué rasgos eran críticos para la supervivencia o la extinción de un organismo, en condiciones similares. Esto puede ofrecernos valiosos indicadores de quién o qué correrá mayor riesgo en el futuro», asegura.

En concreto, el equipo analizó más de 25.000 registros sobre 1283 géneros de organismos marinos fósiles como bivalvos, caracoles, esponjas, algas y crustáceos de la región del sur de China, todos ellos con esqueletos minerales o caparazones. Sus restos fosilizados pueden datarse con un método especial, lo que permite conocer los ecosistemas marinos desde hace millones de años. El equipo también recurrió a una enorme base de datos que ofrece información adicional sobre diversos aspectos ecológicos de cómo vivían estos organismos.

Para cada género, se analizaron doce de estos criterios. Con la ayuda del aprendizaje automático, un método procedente del campo de la Inteligencia Artificial, se analizaron todos estos factores de forma conjunta y simultánea. En el proceso, la máquina tomó esencialmente ciertas decisiones racionales por sí misma. Una vez hecho esto, el equipo comparó los resultados para saber qué organismos había antes, durante y después de la extinción masiva.

Sus hallazgos revelan los cuatro factores que fueron más esenciales para que los organismos sobrevivieran o no al final del Pérmico: en qué lugar del agua vivían, la mineralización de sus conchas, la diversidad de especies dentro de su género y su sensibilidad a la acidificación. «Pero con las aplicaciones anteriores de aprendizaje automático, no podíamos decir cómo la máquina tomaba sus decisiones», señala.

Utilizando un método recién implementado de la teoría de juegos, el doctor Foster ha logrado ahora desentrañar este aspecto. «Algunos animales vivían en aguas más profundas. En este caso, la máquina demuestra que la creciente falta de oxígeno suponía un riesgo. En cambio, los animales que vivían más cerca de la superficie tenían que lidiar con el aumento de la temperatura del agua –explica–. Además, cuando uno tiene un hábitat limitado, no tiene adónde ir cuando ese hábitat específico se vuelve inhabitable».

Así, los resultados muestran qué rasgos de los organismos se determinaron como potencialmente mortales. El equipo pudo confirmar finalmente que la extinción masiva puede atribuirse directamente a la desoxigenación, el aumento de la temperatura del agua y la acidificación, lo que indica que, en una futura crisis climática, éstas podrían ser también las tres principales causas de extinción a largo plazo.

DV Player placeholder

Tags


Lo Último