2025/06/22 by Erola Fenollosa, Roberto Salguero‐Gómez · 1 voice
Agricultural and Biological Sciences · Environmental Science · #Forest Insect Ecology and Management #Insect behavior and control techniques #Species Distribution and Climate Change
paper · pdf · doi:10.7818/ecos.2933
openalex publication_date 2025/06/22 · openalex created_date 2025/10/10 · openalex updated_date 2026/07/28
La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el estudio y la gestión de especies invasoras mediante herramientas analíticas y predictivas que optimizan la detección, el monitoreo y la erradicación automática. En este trabajo, revisamos los principios fundamentales del aprendizaje automático y profundo, ilustrados con casos de estudio recientes sobre especies invasoras. Presentamos además la primera revisión sistemática del uso de la IA en el campo de la biología de la invasión y demografía, con 278 artículos publicados desde 1999, un 50% de ellos en los últimos cinco años, lo que subraya el rápido avance de este campo y sus aplicaciones. Observamos que la mayoría de los estudios se centran en plantas y tareas de detección, empleando imágenes de satélites, drones y cámaras digitales como principales fuentes de datos, lo cual permite monitorear invasiones con una precisión y eficiencia sin precedentes. Los algoritmos de aprendizaje profundo destacan por su capacidad para procesar datos visuales complejos, mientras que los enfoques de ensamblaje de modelos generan predicciones más robustas. La creciente disponibilidad de bases de datos globales, imágenes y plataformas colaborativas ha reducido los costos asociados al trabajo de campo, facilitando el acceso a áreas remotas y de mayor extensión, y permitiendo el uso de algoritmos sin necesidad de experiencia avanzada en programación. Este trabajo constituye una guía práctica y accesible para investigadores que se inician en el uso de la IA, destacando los avances más recientes y su potencial transformador para abordar los desafíos de la invasión biológica.