Un experimento de la UCO evidencia las limitaciones de las 'app' de identificación de plantas

Un experimento llevado a cabo por la Universidad de Córdoba (UCO) ha puesto de manifiesto el riesgo de las 'app' de identificación de plantas, pues todas las aplicaciones que se han usado en el desarrollo del mismo han fallado al identificar plantas endémicas o en peligro.

Tal y como ha indicado la institución universitaria en una nota, el método sistemático y tradicional que se emplea para identificar las plantas requiere de tiempo y esfuerzo. Pero en la época de la inmediatez, existe la tentación de recurrir a aplicaciones móviles de identificación que, a través de una fotografía y de inteligencia artificial, ofrecen el nombre de la planta en cuestión.

Estas 'app', sin embargo, fallan en muchas ocasiones, tal y como han constatado dos investigaciones preliminares del Departamento de Botánica, Ecología y Fisiología Vegetal de la UCO, cuyas conclusiones han publicado en forma de carta en la revista 'Phytotaxa' para así alertar de los posibles riesgos.

Las investigaciones, realizadas por Irene Martín Escobar y Jimena Sánchez Romero, concluyeron que las 'app' analizadas ('Picture This', 'PlantNet', 'iNaturalist', 'Flora Incognita' o 'Google Lens') “fallaron el cien por cien de las veces al intentar reconocer las plantas endémicas o en peligro”.

Con respecto a las plantas más comunes, aquellas más adaptadas a ambientes humanos o a la contaminación, que se ubican en parques o en bordes de carreteras y que se pueden encontrar tanto en Córdoba como en A Coruña, las aplicaciones acertaron el 50 por ciento de las veces, identificando con mayor precisión el género, pero no las especies correctas.

Para realizar el estudio, el equipo cogió muestras de cerca de un centenar de plantas comunes y recurrieron a una base de datos online con imágenes verificadas de plantas endémicas. Tras identificarlas de forma tradicional, compararon los resultados con las aplicaciones 'Picture This', 'PlantNet', 'iNaturalist', 'Flora Incognita' o 'Google Lens' obteniendo evidencias del error que cometen las mismas.

Aunque las investigaciones son preliminares, están basadas en una muestra limitada y futuros estudios deberán profundizar en ellas, el equipo investigador no ha querido desaprovechar la oportunidad de publicar los resultados para así tratar de concienciar a la comunidad científica, especialmente a los estudiantes.

Como explica el profesor de la UCO Manuel de la Estrella, quien ha dirigido las investigaciones junto con Diego Nieto-Lugilde, “aunque en las clases de botánica se explica el método sistemático de identificación de plantas, muchos estudiantes tratan de realizar sus prácticas recurriendo a alguna 'app' de identificación”.

Eso supone un riesgo porque “acaban con la falsa sensación de seguridad de tener en el bolsillo una herramienta que les ofrece todo el conocimiento del mundo y con la que pueden responder a cualquier pregunta. Pero no todo está en el teléfono móvil”, ha argumentado Manuel de la Estrella.

Además, es un hecho que “puede suponer un peligro para la biodiversidad”. Según Manuel de la Estrella, quienes trabajan en botánica emplean el método sistemático y dedican tiempo para reconocer las plantas, pero las generaciones actuales de estudiantes, que han usado durante los años de carrera las aplicaciones, pueden recurrir al mismo método en su futura vida profesional, por ejemplo, a la hora de hacer la evaluación ambiental de una autovía y conocer qué plantas crecen ahí.

“Si los estudiantes hacen el proceso sistemático y lento, tendrán un listado de plantas correcto, de tal manera que si hubiera una planta endémica podrán alertar del peligro; pero si se emplean las aplicaciones del móvil, sólo obtendrán un listado de plantas comunes, que crecen en cualquier sitio, y pensarán que no hay ningún problema por la construcción de cualquier infraestructura”, ha recalcado el experto.

A esto se añade, además, que las aplicaciones no informan del fallo que comenten. Como mucho, indican un porcentaje de precisión entre la planta fotografiada y el nombre ofrecido. Porcentaje que puede ser difícil de interpretar o pasar desapercibido. Por ello, el equipo de investigación sugiere que las aplicaciones deberían informar a las personas usuarias de que sus bases de datos están incompletas, que hay plantas que no se pueden identificar con una fotografía (porque requieran de un estudio al microscopio, por ejemplo) o que hay una parte de la diversidad que todavía no se ha descrito.