La inteligencia artificial comienza a desentrañar los secretos de las cotorras y sus efectos en Uruguay

Los humanos tenemos una relación bipolar con las cotorras (Myiopsitta monachus). Les dimos todos los medios para que pudieran prosperar y luego, cuando la especie aprovechó las oportunidades brindadas, decidimos combatirlas ferozmente. Las consideramos una plaga molesta y omnipresente, que provoca daños económicos, pero también las popularizamos como mascotas gracias a que son carismáticas, inteligentes, coloridas y pueden aprender palabras.

Los uruguayos incluso sacamos ventaja económica de este doble estándar respecto a las cotorras. Al mismo tiempo que las combatíamos por sus daños a las plantaciones y cultivos, las exportábamos en grandes cantidades a países como Estados Unidos, México y algunas naciones europeas, en donde estos animales se convirtieron en invasores y comenzaron a su vez a generar perjuicios.

Todo esto ocurrió en tiempos sorprendentemente recientes. Uruguay exportó esta especie de aves hasta 2018, y hasta 2014 lo hacía en números muy elevados (60.000 en ese año), una zafra que sólo se terminó porque los países de destino se percataron del problema serio que tenían entre manos y cerraron las puertas.

No es que hayan faltado advertencias sobre los perjuicios de las cotorras (ni tampoco elogios a sus virtudes como posibles mascotas). El explorador español Félix de Azara ya señalaba en sus Apuntamientos para la historia natural de los páxaros del Paraguay y Río de la Plata, publicado en 1802, que esta ave se movía en grandes bandadas y hacía daño a los maizales. Unas décadas después, Charles Darwin reparó en lo mismo durante su visita a nuestro país. Escribió que producía “grandes estragos en los cultivos de maíz” y que por ello cerca de Colonia habían matado 2.500 ejemplares en el curso de un solo año. Azara también destacaba que era “mansejona, amiga de fiestas, coqueta y la más propia para agradar a su dueño”, una frase que parece salida de una publicidad de una tienda de mascotas del siglo XIX.

Estas advertencias llegaron en una época en que aún no les habíamos proporcionado los principales medios para que explotaran demográficamente. Originalmente la cotorra vivía en montes naturales, donde se alimentaba de semillas y frutos silvestres, y hacía sus nidos en árboles bajos, donde quedaba al alcance de muchos predadores. Con la expansión de los cultivos agrícolas les brindamos comida abundante durante todo el año. Con las plantaciones de eucaliptus, originarios de Australia, les dimos un sitio de nidificación seguro y alto.

Para mayo de 1947, las quejas por los daños de las cotorras llevaron a que esta especie nativa fuera declarada plaga en el país, principalmente por los perjuicios provocados a las plantaciones de maíz, trigo, girasol y frutales. La cotorra, en realidad, no tenía culpa de nada: le dimos las condiciones ideales para que prosperara y simplemente se benefició de ellas. Hay que recordar que el epíteto “plaga” es nuestra perspectiva del asunto, aunque describe gráficamente su rápida expansión poblacional y sus efectos probados sobre los intereses agrícolas.

Desde entonces, hemos realizado toda clase de intentos oficiales por reducir la población de las cotorras, algunos más exitosos que otros, y algunos más “salvajes” que otros. Entre ellos, fumigar con sustancias tóxicas como Endrex y Carbofurán, que luego fueron prohibidas por sus efectos nocivos sobre el medioambiente, o usar el “método de la grasa”, que se aplicó a partir de 1980 y consistía en untar una mezcla de grasa y tóxicos en la boca de los nidos. Hoy se intentan otros métodos más amigables, como los repelentes visuales, químicos y acústicos, la colocación de redes e incluso la exploración experimental de contraceptivos.

En el marco de este combate contra las cotorras, ¿qué sabemos realmente de los daños que provoca, las zonas más afectadas y la cantidad de cotorras que tenemos en el país? En realidad, relativamente poco. Sabemos que producen daños, pero cuantificarlos es difícil. Desde 1981, el Ministerio de Ganadería, Agricultura y Pesca ha estimado en entre 6 y 11 millones de dólares anuales las pérdidas producidas por todas las aves plaga del país, pero no es clara la cuota que les corresponde a las cotorras. Y en cuanto al número de ejemplares, es una incógnita, como ocurre con la mayoría de las especies en Uruguay. Sin embargo, todo eso podría comenzar a cambiar en el futuro próximo con una ayudita de la inteligencia artificial.

Yo, cotorra

Los humanos también tenemos una relación bipolar con las inteligencias artificiales. Las usamos para facilitar varias tareas al mismo tiempo que advertimos que podrían desencadenar nuestra extinción. Vaticinamos su increíble potencial en numerosas áreas pero, a juzgar por la importancia que les damos en los medios de comunicación, pensamos que lo más interesante de ellas es pedirles que muestren como luciríamos si fuéramos muñecos de Barbie o Ken, o que nos respondan qué fue primero, si el huevo o la gallina.

En materia de biodiversidad y conservación, la inteligencia artificial ya está demostrando ser una herramienta útil, que puede ayudarnos a entender la dinámica de las especies y analizar el impacto que estamos teniendo sobre ellas. En Estados Unidos, por ejemplo, el biólogo uruguayo Javier Lenzi está usando algoritmos de inteligencia artificial para monitorear una subpoblación muy amenazada de caribúes, pero las aplicaciones son variadas y abarcan también los intereses agrícolas y el control de plagas.

En esa dirección, al menos parcialmente, apunta justamente el Grupo de Aplicaciones de Inteligencia Artificial del Instituto Tecnológico Centro-Sur (ITR), de la Universidad Tecnológica del Uruguay (UTEC) de Durazno. Creado y orientado por los ingenieros colombianos Juan Sebastián Blandón y Nelcy Atehortua (especializados en inteligencia artificial y procesamiento de datos, respectivamente), maneja entre sus proyectos la creación de una plataforma de visualización que use algoritmos de inteligencia artificial para predecir la distribución de las especies.

“Los modelos de distribución de especies son una buena oportunidad para aplicar algoritmos de inteligencia artificial, de aprendizaje de máquinas, porque con ellos uno puede estimar probabilidades de aparición de las especies de acuerdo a condiciones ambientales específicas o variables antropogénicas, es decir relacionadas con las actividades de los seres humanos”, dice Juan.

¿Cómo se relaciona eso con las cotorras y los daños que provocan? Accidentalmente, por culpa del chorlo cabezón (Oreopholus ruficollis). Cuando las estudiantes Andrea Viazzi y Avril Maciel comenzaron con este proyecto dentro de la unidad curricular de análisis y modelamiento de datos, se propusieron trabajar con aves amenazadas, cuyos datos pudieran tomar de la plataforma de avistamientos eBird. Más precisamente, con el mencionado chorlo cabezón, un visitante invernal de nuestro país que está considerado “en peligro” por el Libro Rojo de las Aves del Uruguay.

Muy pronto, Juan, Andrea y Avril se dieron cuenta de que el problema de este chorlo es que justamente se encuentra en peligro, y que por lo tanto escasean los datos de su presencia en el país. Para comenzar la primera fase experimental del proyecto necesitaban una especie con muchos registros y que se mantuviera en el tiempo. Entra así en escena la exitosa y ubicua cotorra, a la que avistamientos no le faltan.

“Como vimos que para el caso de Uruguay la cotorra tiene importancia por las pérdidas que genera en el sector hortícola y agrícola, decidimos enfocarnos allí”, cuenta Andrea. El resultado de su trabajo es un artículo que desarrolla los primeros pasos de una estrategia novedosa para rastrear la evolución y movimientos de las poblaciones de cotorras en el país, del que participaron Andrea, Avril, Juan y también Julián Gil, del Departamento de Electrónica y Ciencias de la Computación de la Universidad Javeriana de Colombia.

Matrix reloaded

Para su trabajo, el grupo se basó en los datos de avistamiento de cotorras disponibles en la plataforma online eBird pero indagó primero en la información ecológica disponible sobre esta especie en Uruguay.

“Por ejemplo, vimos que la mayor movilidad se da en los períodos de no reproducción (otoño e invierno), en los que se mueven aproximadamente en un área de 24 kilómetros cuadrados en torno al nido; nos centramos en ese período y dividimos el territorio nacional en una matriz de 492 celdas de 24 kilómetros por 24 para cada año”, explica Andrea.

eBird arrojó efectivamente un montón de registros de la especie. Estudiaron el período entre 2012 y 2022, en el que encontraron 20.339 observaciones con datos georreferenciados. “Este número sustancial provee nuevas evidencias de la problemática de esta especie, consistente con la reciente literatura en Uruguay”, señalan en el artículo, en alusión a la alta cantidad de registros.

Usando un algoritmo basado en la herramienta métrica CKA (por Center Kernel Alignment, alineación de kernel centrada), analizaron qué contaban los registros tanto a nivel de estaciones como anual. “Lo que hicimos ahí fue comparar año a año la similitud que había entre los mapas creados usando esta herramienta. De ese modo fuimos viendo cómo cambiaba la distribución de manera espacial y temporal, cuál era la evolución y la movilidad de la especie”, agrega Avril.

El principal desafío (y gran limitación) que tuvieron fue la existencia de algunos sesgos, algo recurrente cuando se usan datos tomados de herramientas de ciencia ciudadana. Los cambios de avistamientos entre un año y otro pueden deberse, por ejemplo, a un mayor uso de la plataforma eBird o a un uso “desigual” según los departamentos. Por eso, intentaron hacer las comparaciones en pares de años consecutivos como forma de hacer una primera aproximación a la herramienta, a sabiendas de que deben hacerla más “potente” en las próximas fases.

“La idea es que el algoritmo que generamos se pueda aplicar a datos que se tomen en diseños de trabajos de campo. En esta primera etapa estos eran los datos que teníamos para trabajar y generar la herramienta”, explica Andrea. Para Juan, lo bueno del proyecto es que abrió justamente una puerta para trabajar con biólogos y ecólogos, algo fundamental porque la idea a futuro es que cada vez haya más datos de campo abiertos y a disposición.

Los primeros resultados revelaron que la herramienta muestra potencial “para registrar patrones globales y brindar información para el control de plagas y estrategias de planificación”, escriben en el artículo. Para el control de la cotorra, específicamente, significa que desarrollar esta técnica permitiría tener mejores evidencias para tomar decisiones y enfocar recursos para su manejo, así como también para entender el estado actual de la especie en el país.

No es papa para el loro

La primera conclusión que arrojó el trabajo es confirmar que efectivamente hay un incremento notable en los avistamientos de la especie en otoño e invierno –época no reproductiva– respecto al resto del año, “que refleja la mayor movilidad en busca de comida y recursos reportados en estudios previos”.

Notaron también un incremento significativo en los avistamientos de dos temporadas no reproductivas, en relación al año anterior: un aumento de 12% en 2019 respecto a 2018, y de 17% en 2021 respecto a 2020, “algo que podría atribuirse al aumento de disponibilidad de recursos agrícolas, específicamente por la expansión e intensificación de la agricultura y las plantaciones de eucaliptus, elegidas activamente por las cotorras para anidar”, agregan.

“En 2019 los avistamientos estaban más distribuidos a lo largo del país, mientras que en 2020 la región sur se convirtió en el cúmulo más grande de observaciones”, indica el artículo. Tal cual señalan en el trabajo, todas estas son hipótesis que hay que confirmar con más datos.

Para cuantificar la presencia de la cotorra en todo el país, el algoritmo trasladó los datos al mapa del Uruguay dividido en celdas, que muestra los registros de la especie según color (la mayor abundancia se marca en rojo y la menor abundancia en verde).

“Los resultados de comparación revelan que la región sur es la preferida para anidamiento, lo que está alineado con las regiones de cultivo agrícola y frutícola. Específicamente, el departamento de Canelones experimenta problemas consistentes con esta plaga, donde provoca daños al alimentarse. Las cotorras consumen principalmente semillas de especies cultivadas y silvestres a lo largo de todo el año, lo que representa aproximadamente un 99,3% de su dieta. Nuestros resultados son una confirmación más de la presencia y proliferación de la especie en la región”, escriben.

Este primer resultado es preliminar, pero el objetivo futuro es que la herramienta les permita hacer proyecciones de la distribución de la especie, ya sea a escala nacional o en los departamentos de más interés, señala Juan.

“En una siguiente etapa vamos a utilizar en forma más específica los datos de uso de suelo, para relacionar los avistamientos con ellos y poder hacer mejores proyecciones sobre la distribución de la especie, pero lo que hemos visto hasta ahora nos muestra una coincidencia”, explica.

Tal cual señalan en sus conclusiones, los resultados de esta estrategia para analizar los patrones de movimiento de la especie “sugieren que los cambios están vinculados al incremento de la cobertura agrícola y forestación, que llevó a un incremento en la población desde 2017”.

“Investigaciones futuras podrían explorar un enfoque de ‘alineación de kernel centrada’ para identificar regiones específicas que están experimentando cambios rápidos de población de esta plaga. Incorporar factores bioclimáticos como variables explicativas y considerar la depredación y la expansión de la agricultura podría mejorar nuestra comprensión de este comportamiento”, concluyen.

Otro objetivo futuro es justamente poder estimar la cantidad de ejemplares de cotorras que hay en el país usando esta herramienta. “Es decir, en base a la cantidad de avistamientos poder predecir cuántos ejemplares y dónde van a estar distribuidos en años futuros digamos. Pero esa es una fase posterior”, cuenta Andrea.

“Vamos de lo macro a lo particular: queremos hacer predicciones en el espacio, queremos hacer predicciones en el tiempo y queremos entregar herramientas de visualización”, concluye Juan. Eso no significa que en el futuro una inteligencia artificial indique la zona en la que hay que ir a exterminar cotorras o que haga superflua la figura de biólogos e investigadores de campo en general.

“Eso es a veces lo que la gente piensa erróneamente cuando habla de inteligencia artificial. Lo que queremos simplemente es generar herramientas que den más evidencias para la toma de decisiones. Hay una oportunidad muy grande para aplicar este tipo de tecnología pero entendiéndola y haciéndole ver a la gente que el objetivo es brindar conocimiento justamente a los que toman las decisiones; con la ciencia a veces ocurre eso, que se pueden prever muchas de las cosas que van a ocurrir pero aquellos que pueden cambiarlas no prestan atención”, reflexiona Juan.

En este caso, desarrollar una herramienta para entender mejor el estado de situación de una especie nativa, considerada plaga, es esencial para los productores que quieren minimizar las pérdidas pero también para las cotorras. Hoy están tan extendidas y en cantidades que parecen tan abrumadoras que resulta muy difícil preocuparse por ellas, pero la abundancia no es garantía de nada.

Tal cual señalaba el zoólogo Juan Cuello en un artículo de 1987 sobre psitácidos, familia de aves a las que pertenecen nuestras cotorras, “no es imposible que algunas especies tan numerosas, como es el caso de nuestra plaga la cotorra común, también se encuentren un día no lejano entre las formas desaparecidas por la acción humana. En este sentido, bueno es recordar lo sucedido con la paloma migratoria norteamericana y también con el loro de la Carolina entre otras muchas”. En el siglo XIX la paloma migratoria pasó en unas pocas décadas de contarse en miles de millones a desaparecer abruptamente, pero entonces no había ninguna inteligencia artificial que pudiera predecirlo.

Artículo: A centered kernel alignment-based strategy for pest evolution tracing: Myiopsitta monachus case
Publicación: IEEE Xplore (julio de 2023)
Autores: Andrea Viazzi, Avril Maciel, Juan Blandón y Julián Gil.