El aprendizaje automático reduce en gran medida la incertidumbre en la comprensión de la biodiversidad paleozoica

Los análisis previos de paleobiodiversidad global se han resuelto a aproximadamente 10 millones de años, ensombreciendo así los efectos de procesos y eventos ecológicos que operan en escalas de tiempo más cortas. En esta ocasión, al combinar fósiles marinos antiguos con un aprendizaje automático moderno y una de las supercomputadoras más poderosas del mundo, los investigadores han compuesto un nuevo registro de la biodiversidad paleozoica, en el que la edad media de las capas fósiles puede resolverse en 26 000 años, de acuerdo con los autores.

El enfoque computacional permitió a Jun-xuan Fan y sus colegas generar una nueva curva de biodiversidad cámbrica-triásica con una resolución temporal mejorada a 26 ±14,9 miles de años. "Este nuevo nivel de especificidad de datación es similar a pasar de un sistema en el que todas las personas que vivieron en el mismo siglo se consideran contemporáneas a otro en la que solo se consideran contemporáneas las personas que vivieron durante el mismo período de 6 meses", escribe Peter Wagner en un artículo de Perspective relacionado.

Para ello, Fan et al. desarrollaron un procedimiento de aprendizaje automático novedoso y personalizado y utilizaron la supercomputadora "Tianhe-2" para sintetizar datos de casi 11 000 especies de invertebrados marinos paleozoicos recuperados de más de 3000 secciones estratigráficas de China y Europa. La enormemente mejorada resolución de la curva de paleobiodiversidad resultante aclaró el momento en el que se produjeron eventos conocidos de diversificación y extinción, al tiempo que desveló muchos aspectos nuevos de la biodiversidad paleozoica que habían permanecido ocultos.

"La implementación de la supercomputadora que se ha producido en este proyecto se volverá ahora más o menos un estándar en este tipo de análisis de biodiversidad en todas las ciencias de la Tierra", afirma el coautor Norman MacLeod en un vídeo que acompaña la información. Los resultados también revelaron una correlación entre el dióxido de carbono atmosférico y los cambios en la paleobiodiversidad; sin embargo, debido a la falta de datos paleoambientales a largo plazo y de alta resolución, los autores afirman que se requieren más estudios para comprender los vínculos causales. (Fuente: AAAS)