Científicos de instituciones chilenas y japonesas, liderados por el Dr. Milko Jorquera, han abordado este desafío en un proyecto que contó con el financiamiento del gobierno de Japón y el apoyo de entidades nacionales públicas y privadas.

Las floraciones de algas nocivas (FAN) --el aumento excesivo de ciertas microalgas en ambientes acuáticos, que se llaman marea roja cuando impactan la salud humana-ocasionan daños a organismos marinos y la alteración de ecosistemas. Afectan, entre otros, la industria pesquera y acuícola, así como la salud pública, cuando se consumen productos que acumulan microalgas tóxicas. Es por eso que predecirlas es clave. Si bien lograr hacerlo "es difícil, permite tener un mayor tiempo de respuesta para actuar", indica el Dr. Milko Jorquera, académico del Doctorado en Ciencias mención Biología Celular y Molecular Aplicada de la Universidad de La Frontera.

Por ello, científicos de instituciones chilenas y japonesas, liderados por Jorquera, han abordado este desafío en un proyecto que contó con el financiamiento del gobierno de Japón y el apoyo de entidades nacionales públicas y privadas. Tras cinco años de su inicio y con alrededor de 3 mil muestras recolectadas y analizadas de las costas chilenas, concluyeron la iniciativa con la creación de tres modelos de predicción.

Bacterias "El principal emplea inteligencia artificial (IA) y se alimenta de datos genéticos de las microalgas, como también considera parámetros ambientales (como temperatura, salinidad, oxígeno), para predecir FAN", explica Jorquera.

Según él, "estudiar las interacciones microbianas a nivel genético --entre las especies de microalgas que producen las floraciones y las bacterias asociadas-e ingresar esa información dentro de un sistema de IA no se ha hecho hasta ahora". Además, añade, "este modelo se está implementando en Japón y así han sido capaces de predecir, con cierta exactitud, las floraciones". Alejandro Buschmann, investigador del Centro i-mar de la U. de Los Lagos, que no participó en este proyecto, considera un "tremendo aporte" de esta iniciativa que "se releve cómo bacterias están interactuando con algas que pueden ser tóxicas" y causar FAN. Otro de los sistemas "usa estimaciones de abundancia de una especie dañina y simulaciones de migración de partículas en el mar (por marea o viento) para llevar a cabo la predicción", agrega Jorquera. Mientras que el tercero "identifica causalidad entre especies y variables ambientales para predecir el afloramiento: si está presente una especie específica, podría causar una floración algal", dice.

Ahora, los tres modelos, que son independientes, están instalados en servidores del Instituto de Fomento Pesquero, donde durante los siguientes tres años, a modo piloto, seguirán siendo alimentados de datos y se analizarán sus resultados, para ver cómo mejorarlos.

Una acción necesaria, ya que Buschmann resalta que se necesitan mejores datos a nivel nacional e "instalar las capacidades de medición necesarias a lo largo de nuestra costa" para que "los modelos sean fiables". De hecho, precisa Jorquera, la meta es que, eventualmente y con mayor cantidad de datos, "los sistemas sean adoptados por el Gobierno, privados o ambos". Las tres herramientas creadas se están probando en Chile: Científicos desarrollan modelos para predecir la marea roja Eventualmente, se espera que los sistemas sean adoptados por el Gobierno, privados o ambos.

Fuente: Diario El Mercurio.