MODELOS SIMPLES QUE CAPTURAN LA COMPLEJIDAD DE LA COEXISTENCIA MULTITROFICA

COMPRENDER EL MANTENIMIENTO DE LA BIODIVERSIDAD ES FUNDAMENTAL PARA LA ECOLOGIand 769;A, ESPECIALMENTE FRENTE AL CAMBIO AMBIENTAL INDUCIDO POR LOS HUMANOS Y LAS ALARMANTES TASAS DE PEand 769;RDIDA DE BIODIVERSIDAD. HEMOS AVANZADO MUCHO EN LA CREACIOand 769;N DE SOand 769;LIDOS MODELOS MATEMAand 769;TICOS CAPACES DE PREDECIR LA COEXISTENCIA ENTRE ESPECIES QUE INTERACTUand 769;AN A TRAVEand 769;S DE DIFERENTES NIVELES TROand 769;FICOS. ESTOS AVANCES INCLUYEN HERRAMIENTAS CONCEPTUALES Y MATEMAand 769;TICAS DESARROLLADAS POR NUESTRO GRUPO QUE PERMITEN LA EVALUACIOand 769;N SIMULTAand 769;NEA DE LA COEXISTENCIA EN COMUNIDADES COMPLETAS COMPUESTAS POR VARIOS NIVELES TROand 769;FICOS, POR EJEMPLO, ENTRE PLANTAS, POLINIZADORES, HERBIand 769;VOROS Y PARAand 769;SITOS. SIN EMBARGO, LA EVALUACIOand 769;N EMPIand 769;RICA DE ESTE MARCO TEOand 769;RICO HA DEMOSTRADO SER MAand 769;S DESAFIANTE DE LO ESPERADO POR DOS RAZONES RELACIONADAS. EN PRIMER LUGAR, HAY UNA ESCASEZ DE DATOS SOBRE INTERACCIONES MULTITROand 769;FICAS PARA COMUNIDADES COMPLETAS INTEGRADAS POR VARIOS TIPOS DE INTERACCIONES. EN SEGUNDO LUGAR, LOS MODELOS DE COEXISTENCIA ACTUALES SON COMPLEJOS Y EL NUand 769;MERO DE PARAand 769;METROS A ESTIMAR CRECE EXPONENCIALMENTE CON EL NUand 769;MERO DE ESPECIES EN LA COMUNIDAD. DEBEMOS ENCONTRAR NUEVAS FORMAS DE CONCILIAR EL PODER DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS CON MODELOS ARRAIGADOS EN UNA TEORIand 769;A SOand 769;LIDA. EL USO DE LAS TEand 769;CNICAS DE ¿MACHINE LEARNING¿ HA REVOLUCIONADO LA CAPACIDAD PREDICTIVA DE VARIOS PROBLEMAS COMPLEJOS APRENDIENDO PATRONES A PARTIR DE DATOS, PERO LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMAand 769;TICO TRADICIONALMENTE NO SON INTERPRETABLES Y, POR LO TANTO, ESTAand 769;N DESCONECTADOS DE LA TEORIand 769;A. AQUIand 769; PROPONEMOS USAR ALGORITMOS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS PARA SIMPLIFICAR LA ESTIMACIOand 769;N DE PARAand 769;METROS SIN PERDER LA INTERPRETABILIDAD. ADEMAand 769;S, COMPLETAREMOS DOS CONJUNTOS DE DATOS EMPIand 769;RICOS QUE COMPRENDEN COMUNIDADES COMPLETAS. PARA UNIR DATOS Y MODELOS, ELEGIMOS UNA PREGUNTA CLAVE: ¿PUEDEN LAS TEand 769;CNICAS INFORMAand 769;TICAS AYUDAR A PREDECIR LA ESTRUCTURA DE INTERACCIOand 769;N DE ESPECIES QUE MEJORA LA COEXISTENCIA DE LAS ESPECIES?