Un nuevo estudio de la Universidad Hebrea ha desarrollado un algoritmo informático innovador que sugiere cómo mejorar significativamente la gestión de especies invasoras. Este algoritmo ofrece una solución rentable para asignar recursos en diversas ubicaciones, algo crucial para salvaguardar los ecosistemas, la agricultura y la salud pública.
Este avance puede ayudar a los formuladores de políticas y a los conservacionistas a abordar las crecientes amenazas que representan las especies invasoras para la biodiversidad y la economía global.
Un nuevo estudio realizado por el Prof. Adam Lampert, del Instituto de Ciencias Ambientales de la Facultad de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente Robert H Smith, desarrolló un algoritmo informático diseñado para mejorar la eficacia y eficiencia de la gestión de especies invasoras a nivel mundial. Esta nueva herramienta ofrece un enfoque rentable para asignar recursos en varios lugares, algo crucial para proteger los ecosistemas, la agricultura y la salud pública de los impactos dañinos de estas especies.
El artículo de investigación, "Optimización de estrategias para frenar la propagación de especies invasoras" se publica en PLOS Computational Biology .
El algoritmo innovador es adaptable a una amplia gama de modelos dinámicos de población y métodos de tratamiento. Determina la distribución espacial más efectiva de los esfuerzos de tratamiento para disminuir la velocidad de propagación de las especies objetivo, optimizando así el uso de recursos limitados en los esfuerzos de conservación ambiental.
"Los hallazgos demuestran un avance prometedor en las prácticas de gestión medioambiental", afirmó el profesor Lampert. "El algoritmo se desarrolló tanto para un modelo general como para un modelo más específico para la polilla esponjosa en América del Norte, lo que demuestra su generalidad y potencial para mejorar significativamente las estrategias actuales".
La investigación se centró en dos modelos:un modelo genérico de base amplia y un modelo detallado adaptado a la polilla esponjosa utilizando técnicas de alteración del apareamiento. Los resultados destacaron que la utilización de este novedoso algoritmo permite mejorar la rentabilidad de las estrategias de tratamiento.
Este desarrollo es particularmente oportuno, ya que las especies invasoras continúan planteando amenazas cada vez mayores a la biodiversidad y la economía global. Al mejorar la forma en que se distribuyen los esfuerzos de tratamiento para combatir estas especies, el algoritmo puede ayudar a los formuladores de políticas y a los conservacionistas en sus esfuerzos continuos para salvaguardar la salud ambiental.
Más información: Adam Lampert et al, Optimización de estrategias para frenar la propagación de especies invasoras, PLOS Computational Biology (2024). DOI:10.1371/journal.pcbi.1011996
Información de la revista: Biología Computacional PLoS
Proporcionado por la Universidad Hebrea de Jerusalén