Dicono che fuori dagli occhi, fuori dalla mente, e non c’è prova migliore di questo rispetto agli oceani del mondo. Uno studio recente illustra questo in modo particolarmente cupo, mostrando attraverso l’applicazione di modelli di intelligenza artificiale (IA) che abbiamo drasticamente sottostimato la minaccia di estinzione per le specie marine e il vero numero è probabilmente più di cinque volte di quanto pensassimo in precedenza.
Quando senti parlare di una specie descritta come minacciata, vulnerabile o addirittura criticamente in pericolo, si fa riferimento a un elenco specifico, prodotto da un’unica entità: l’IUCN, o Unione Internazionale per la Conservazione della Natura. Fondata nel 1948, questa organizzazione è da decenni l’autorità globale sui dati riguardanti il mondo naturale e, fin dal 1964, ha utilizzato tali informazioni compilando la sua Lista Rossa delle Specie Minacciate. È questa Lista Rossa che definisce dove sullo spettro della sicurezza esistenziale cadono varie specie, da “meno preoccupante” a “estinta”.
Ma per classificare correttamente una specie, l’IUCN ha bisogno di una certa quantità minima di dati e per quanto riguarda la vita marina, tali dati sono estremamente carenti. Attualmente, ci sono quasi 5.000 specie di pesci marini, quasi due su cinque di quelle che conosciamo, che sono considerate “dati carenti” e quindi non hanno uno stato ufficiale di conservazione. E nessuno stato ufficiale di conservazione significa nessuna protezione dagli sfruttamenti umani. Cattive notizie per i pesci.
Ma solo perché non sappiamo esattamente quali specie hanno bisogno del nostro aiuto, non significa che non possiamo capire nulla. Combinando un modello di apprendimento automatico con una rete neurale artificiale, i ricercatori dell’Università di Montpellier, in Francia, sono stati in grado di prevedere quali di queste specie carenti di dati fossero particolarmente a rischio di estinzione. Non è stato positivo.
La nostra analisi di 13.195 specie di pesci marini rivela che il rischio di estinzione è significativamente più alto rispetto alle stime iniziali dell’IUCN, ha dichiarato Nicolas Loiseau, ricercatore presso l’Unità MARBEC (Biodiversità Marina, Sfruttamento e Conservazione) di Montpellier e primo autore dello studio, in una dichiarazione. Infatti, il riesame ha visto la proporzione di pesci marini a rischio di estinzione salire dal 2,5% al 12,7%, ha spiegato, un aumento di più di cinque volte.
Non solo più specie sono state evidenziate dall’IA come vulnerabili, ma il team ha anche osservato un marcato cambiamento nella classifica di priorità di conservazione dopo le previsioni delle specie dell’IUCN, ha notato il team in un nuovo studio che descrive i risultati. A rischio particolare erano le specie con un’ampia gamma geografica, di grandi dimensioni e con basso tasso di crescita, nonché le specie che vivono in habitat superficiali.
Geograficamente, il team ha scoperto che i principali cambiamenti nelle classifiche di alto rango si trovavano a basse (<30°) e alte latitudini (>50°), riporta lo studio, corrispondenti a zone climatiche temperate e polari in cui la ricchezza delle specie è la più bassa, nonché nelle isole del Pacifico.
La ricerca non è solo un forte promemoria dello stato precario della biodiversità, ma anche un assaggio del ruolo in evoluzione che l’IA può svolgere negli sforzi di conservazione. Mentre il team sottolinea che i modelli non sostituiranno mai una valutazione diretta del rischio di estinzione delle specie basata su dati empirici robusti, ritengono che l’apprendimento automatico possa offrire un’opportunità unica per fornire una valutazione rapida, estesa ed economica dello stato di estinzione, indicando anche le specie su cui dovrebbero essere prioritariamente concentrate la raccolta dati e gli sforzi di conservazione.
Non sorprende, quindi, che l’IUCN possa iniziare a coinvolgere più spesso questo tipo di tecniche di modellazione in futuro, forse creando addirittura una nuova classificazione per le specie individuate dall’IA. Proponiamo di incorporare i recenti progressi nella previsione dei rischi di estinzione delle specie in un nuovo indice sintetico chiamato ‘stato IUCN previsto’, ha detto Loiseau. Questo indice può servire come un prezioso complemento allo ‘stato IUCN misurato’ attuale.
Lo studio è pubblicato sulla rivista PLoS Biology.
