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 mil espécies de plantas de todo o mundo. De acordo com seus resultados, mais de 10% desses vegetais tem altas chances de estar 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 apontou 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 possuir maiores chances de extinção, já que estão confinados a áreas menores.

O estudo foi construído com base em dados de acesso 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.

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