El Proyecto ParanáProfundo (DeepParaná) busca desarrollar nuevos modelos de Inteligencia Artificial para analizar los complejos metagenomas microbianos del Paraná y la información derivada de imágenes satelitales en toda la extensión longitudinal del río (3900 km), desde su naciente en Brasil hasta su desembocadura en Argentina.
El Paraná es uno de los grandes ríos del mundo y un ecosistema clave por la biodiversidad que alberga. Los microorganismos que lo componen requieren de técnicas especiales para su estudio, son centinelas de los ecosistemas que habitan y tienen la capacidad de diagnosticar su estado y responder a cambios ambientales.
La pérdida de biodiversidad es una grave amenaza para la salud de los ecosistemas y las funciones de los sistemas fluviales. Este proyecto propone desarrollar nuevos modelos de aprendizaje automático para revelar la diversidad y las funciones desconocidas del río Paraná y construir un perfil ambiental de la región. Este trabajo constituye la primera expedición en explorar el microbioma del río considerando toda su extensión.
El proyecto Paraná Profundo
El río Paraná tiene importancia en términos sociales, económicos y ambientales: es fuente de agua dulce, regulador climático, reservorio de biodiversidad y, además, centro de actividades productivas, prácticas culturales e identidades diversas. Por lo que, al ser estratégico para Argentina y la región, y para comprender el funcionamiento en su complejidad, requiere de un abordaje interdisciplinario y posicionarse desde un paradigma integrativo de la investigación.
El proyecto ParanáProfundo del Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas (CONICET) financiado por la National Geographic Society (@insidenatgeo), desarrollará nuevos modelos de Inteligencia Artificial para estudiar por primera vez el microbioma del río Paraná. “Eso significa que, a partir de estudios metagenómicos, revelaremos la diversidad y funciones microbianas desconocidas hasta el momento y las asociaremos con las características ambientales” explica la directora del proyecto, la bióloga Melina Devercelli.
El equipo analizará escenarios hidroclimatológicos y cuantificarán cómo los cambios en el uso de la tierra por la actividad humana disminuyen la biodiversidad y las funciones de los ecosistemas, y cómo ello se relaciona con el forzamiento climático. En este sentido, los cambios en el uso del suelo representan una de las amenazas más graves para la biodiversidad y la dinámica fluvial. “Planeamos aprovechar los últimos avances en aprendizaje profundo [deep learning] para construir modelos de clasificación que permitan cuantificar los cambios de uso del suelo a partir de imágenes de teledetección” agrega el doctor en Informática Enzo Ferrante.
Su objetivo es desarrollar modelos de análisis metagenómico basados en el aprendizaje automático para descubrir la interacción dinámica entre el microbioma y el medio ambiente. Esta es una técnica de vanguardia que permite explorar la información genética de toda la comunidad fluvial, es decir, el microbioma de agua dulce.
“Es una herramienta muy poderosa para el estudio de comunidades complejas ya que permite obtener, secuenciar y analizar los genomas de todas las especies de microorganismos que están presentes en un sistema, al mismo tiempo; es decir, no necesitamos aislar cada uno organismos para poder conocer la información que contienen en sus genes” describe la bióloga Paula Huber.
El proyecto contempla una expedición por el eje longitudinal del sistema fluvial en el barco científico Leloir y otras embarcaciones de apoyo, que liderarán la Subprefecto e investigadora del Instituto Universitario de Seguridad Marítima (IUSM), Mariana Abelando, junto con integrantes de la Prefectura Naval Argentina (PNA) en el tramo argentino y Hugo Sarmento y Paula Huber en el tramo brasilero. También cuenta con el apoyo del Ministerio de Seguridad de la Nación y el Ministerio de Ciencia, Tecnología e Innovación de la Nación.
La calidad del agua y los microbiomas
El exceso de nutrientes y agroquímicos provenientes de la actividad humana genera cambios en las propiedades físicas, químicas y microbianas del agua. “Nos proponemos evaluar la influencia de los cambios en el uso del suelo (en particular, la expansión de actividades antrópicas a costa de la flora nativa) en aspectos relacionados con la calidad del agua y las comunidades microbianas” explica la ingeniera agrónoma María Vallejos.
Utilizando clasificaciones del uso y cobertura del suelo con 30 m de resolución espacial realizadas en base al procesamiento de imágenes Landsat, estudiarán la influencia del uso y cobertura del suelo en las propiedades físico-químicas y microbianas del agua. Para ello analizarán los microbiomas, es decir, todos los microorganismos (virus, bacterias, microalgas, protistas, etc.) presentes en un sistema, pero también a las interacciones entre ellos y con el medio ambiente. “Se lo podría describir como un ser vivo completo. Pretendemos ir un poco más allá de la descripción de los microorganismos que lo habitan, queremos entender cómo funciona este microbioma en su conjunto para conocer sus roles y funciones en el sistema”, describe Huber.
Estos microorganismos, la forma de vida más abundante y diversa de nuestro planeta, se encuentran desde los inicios de la vida en la Tierra y evolucionaron junto con ella posibilitando la atmósfera que respiramos y participando de casi todos los flujos de materia y energía existentes. “Pese a que sostienen la vida de nuestros ecosistemas y a veces también nos traen algunos problemas, desconocemos gran parte de esa diversidad microbiana”, expresa Devercelli.
“La importancia de estudiar cuáles son los genes que están presentes en un ambiente, radica en que podemos conocer no sólo la diversidad de las comunidades sino también cuáles son las funciones que pueden realizar, las cuales están estrechamente relacionadas con las características ambientales” asegura Paula Huber.
En torno a las técnicas de recolección de datos, Enzo Ferrante aclara que “la inteligencia artificial (AI) es un subcampo de las ciencias de la computación, que se dedica al estudio de métodos computacionales que intentan realizar comportamiento inteligente. La técnica de aprendizaje automático es una de las formas en que se puede aproximarse a la AI, aunque no la única.”.
En DeepParaná obtienen datos en distintos formatos: imágenes, datos genéticos, información meteorológica. Su idea es combinarlos y alimentar algoritmos de aprendizaje automático que permitan entender mejor el microbioma del río Paraná, y cómo este se relaciona con las distintas formas de intervención del ser humano en la naturaleza circundante
“Visibilizar aspectos que aún no se conocen”
Otro de sus objetivos es integrar toda la información en una plataforma pública abierta y accesible a diferentes públicos, disponibilizar la información que se genera y así esta pueda ser utilizada por otras personas. “Le damos una gran relevancia trabajar desde la idea de ciencia abierta ya que pensamos que la ciencia es un derecho y tenemos que trabajar por la democratización de la misma” asegura Devercelli y agrega:
“Queremos contribuir a pasar de los “circuitos cerrados” de la información en los que muchas veces se encapsula al conocimiento científico, a una interacción cada vez más fluida hacia las personas, para lo cual hay que generar lenguajes y espacios adecuados y posibilitar diálogos más abiertos”
Melina Devercelli
Es fundamental comunicar los resultados tanto en ámbitos científicos como a públicos más generales para “poder visibilizar aspectos que aún no se conocen sobre nuestro río y realizar un uso que permita mantener su integridad. Poder comunicar y poner los resultados de este Proyecto en una clave más accesible” explica Devercelli.
El equipo de trabajo
El Proyecto es coordinado por la bióloga Melina Devercelli (INALI, CONICET-UNL) y el equipo de trabajo se compone de las y los especialistas Paula Huber, Hugo Sarmento (UFSCar), Sebastián Metz (LEMAR, UBO), Ramiro Logares (ICM-CSIC), Victoria Accattatis, Jimena Goggi (INALI, CONICET-UNL), Fernando Unrein (INTECH, CONICET-UNSAM) y Marina Forastier (CECOAL, CONICET-UNNE) en ecología microbiana y metagenómica; Federico Ariel en biología molecular (IAL, CONICET-UNL); Enzo Ferrante (FICH y SINC-i, CONICET-UNL) y Diego Fernandez Slezak (ICC, CONICET-UBA) en inteligencia artificial; Federico Robledo, Camila Prudente, Nadia Testani (CIMA, CONICET-UBA; DCAO-FCEyN) y María Vallejos (FAUBA) en variabilidad hidroclimática y uso del suelo; Mariana Abelando y Pablo Mesa del Instituto Universitario de Seguridad Marítima (IUSM) de la Prefectura Naval Argentina, y Sofía Jiménez en comunicación.