Algoritmo MaxEnt: El uso de Aprendizaje Automático para Mejorar la Modelización de la Distribución de Especies

MaxEnt, abreviatura del inglés Maximum Entropy (Entropía Máxima), es un algoritmo de aprendizaje automático que se ha utilizado ampliamente en la modelización de la distribución de especies. Se basa en el principio de entropía máxima, que establece que la distribución de probabilidad que mejor representa nuestro conocimiento actual sobre un sistema es aquella que es más incierta, respetando los conocimientos y limitaciones previos del sistema a estudio.

En el caso de la modelización de la distribución de especies, el algoritmo MaxEnt utiliza datos ambientales, como temperatura, precipitación y elevación, para crear un modelo de las preferencias de hábitat de la especie. El algoritmo puede incorporar tanto relaciones lineales como no lineales entre variables ambientales y datos de ocurrencia de especies, y puede manejar grandes conjuntos de datos con muchas variables predictoras.

En comparación con los métodos tradicionales de modelización de la distribución de especies, que a menudo requieren una gran cantidad de datos de ocurrencia de especies y conocimiento experto, el algoritmo MaxEnt puede entrenarse con relativamente pocos registros de ocurrencia y una entrada mínima de expertos. Esto lo convierte en una herramienta poderosa para predecir la distribución de especies raras y esquivas, así como para mapear la distribución potencial de especies invasoras. 

Además, se ha demostrado que el algoritmo MaxEnt supera a muchos otros algoritmos de aprendizaje automático y métodos estadísticos tradicionales en términos de precisión y eficiencia. En algunos casos, MaxEnt ha logrado alcanzar hasta un 95% de precisión en la predicción de distribuciones de especies. 

En resumen, el algoritmo MaxEnt es un excelente ejemplo de cómo los algoritmos de aprendizaje automático pueden utilizarse para desarrollar modelos más precisos y eficientes de la distribución de especies. Su capacidad para manejar relaciones complejas entre variables ambientales y datos de ocurrencia de especies, así como su eficiencia y precisión, lo convierten en una herramienta valiosa para conservacionistas, gestores de tierras e investigadores. 

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• Phillips, S.J., Anderson, R.P., Dudik, M., et al. (2017). Opening the black box: an open-source release of Maxent. Ecography, 40(7), pp. 887-893. DOI: 10.1111/ecog.03049