Resumen: La pérdida aceleradora de la biodiversidad presenta desafíos críticos para la investigación ecológica y las estrategias de conservación. La preservación de la biodiversidad es primordial para mantener el equilibrio ecológico y garantizar la sostenibilidad de los ecosistemas. Sin embargo, la biodiversidad enfrenta numerosas amenazas, incluida la pérdida de hábitat, el cambio climático y la proliferación de especies invasoras. Abordar estos y otros desafíos relacionados con la ecología, tanto a escalas locales como globales, requiere capacidades integrales de monitoreo, predictivo y de planificación de conservación. Los modelos de la Fundación de Inteligencia Artificial (AI) (FMS) han ganado un impulso significativo en numerosos dominios científicos al aprovechar vastas conjuntos de datos para aprender representaciones de uso general adaptables a varias tareas aguas abajo. Este paradigma tiene una inmensa promesa para la conservación de la biodiversidad. En respuesta, presentamos Bioanalyst, el primer modelo de fundación adaptado para el análisis de biodiversidad y la planificación de la conservación. El bioanalista emplea una arquitectura basada en transformadores, previamente capacitada en extensos conjuntos de datos multimodales que abarcan registros de ocurrencias de especies, indicadores de detección remota, variables climáticas y ambientales. El bioanalista está diseñado para la adaptabilidad, lo que permite el ajuste de una variedad de tareas aguas abajo, como el modelado de distribución de especies, las evaluaciones de idoneidad del hábitat, la detección de especies invasivas y el pronóstico de la tendencia de la población. Evaluamos el rendimiento del modelo en dos casos de uso aguas abajo, lo que demuestra su generalización en comparación con los métodos existentes, particularmente en escenarios de escasez de datos para dos casos de uso distintos, estableciendo una nueva línea de base de precisión para el pronóstico ecológico. Al liberar abiertamente el bioanalista y sus flujos de trabajo ajustados a la comunidad científica, nuestro objetivo es fomentar los esfuerzos de colaboración en el modelado de la biodiversidad y avanzar en las soluciones impulsadas por la IA a los desafíos ecológicos apremiantes.
Publicado Originalme en export.arxiv.org El 14 de julio de 2025.
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