Salvando especies con PageRank

Biólogos computaciones de la Universidades de Chicago y Michigan han adaptado el algoritmo de Google para determinar las especies en peligro. Los investigadores modificaron PageRank, el conjunto de algoritmos utilizados para asignar de forma numérica la relevancia de sitios webs o documentos, creando un modelo sorprendentemente preciso para calcular las interacciones entre todas las especies que forman parte de la misma red alimentaria, determinando cuales son claves para la supervivencia de los Ecosistemas.

El grupo de algoritmos utilizado en el motor de búsqueda de Google para clasificar las “páginas más vistas” ha sido aplicado con éxito en el estudio del complejo sistema que establece “quién se come a quién” en un ecosistema, donde todas las especies están integradas en una red compleja de relaciones con el resto y la extinción de una sola variedad podría derivar en la desaparición de otras muchas, explican los investigadores en un artículo de la Sociedad Internacional de Biología Informática.

Aunque existen algoritmos de biología computacional especializados para determinar estas relaciones entre especies, necesitan cálculos extraordinariamente complejos, por ello la utilización de una adaptación de PageRank que fue capaz de elaborar con gran precisión una clasificación de especies, en función del daño que su extinción produciría al ecosistema en el que viven.

“En PageRank, una página web es importante si otras páginas importantes la señalan. Por el contrario, en nuestra aproximación a las especies, una especie es importante si señala a otras especies importantes. Es decir, si sirve de alimento a otras especies importantes”, explican los responsables del estudio.

Para poder aplicar el algoritmo, los científicos tuvieron que descubrir un patrón cíclico, cuya clave hallaron en la “charca de desechos” en la que caen todas las especies y vuelven a incorporarse a la cadena a través de las plantas. “Esto hace de la cadena alimentaria un sistema circular y por tanto la aplicación del algoritmo fue posible", indicaron los investigadores.