Durante siglos, los científicos han observado que los animales en climas más cálidos tienden a tener extremidades más largas, un patrón conocido como la Regla de Allen, que se cree está relacionado con la regulación de la temperatura. Un nuevo estudio, que utiliza un sistema de visión por computador llamado “Skelevision”, confirma que este principio se aplica a las alas de las aves, reformulando nuestra comprensión de su evolución para incluir las exigencias de la regulación del calor junto con la mecánica del vuelo.
Durante siglos, los científicos han observado la Regla de Allen, el fenómeno de que los animales en climas más cálidos tienen extremidades más largas. Este patrón, tradicionalmente vinculado a la regulación de la temperatura corporal, ha sido ahora elucidado aún más a través de un estudio innovador.
Específicamente, un nuevo sistema de visión por computadora ha confirmado que la Regla de Allen se aplica a las alas de las aves, reformulando nuestra comprensión de su evolución. Esta investigación, publicada en *Global Ecology and Biogeography*, destaca el papel de la regulación de la temperatura, además de la mecánica del vuelo, en la configuración de la evolución de las alas.
El estudio, una colaboración de seis años entre ecologistas e informáticos de la Universidad de Michigan y la Universidad de Nueva York, utilizó un sofisticado sistema de IA llamado “Skelevision”. Este sistema emplea inteligencia artificial para identificar y medir automáticamente los huesos de las aves a partir de fotografías, proporcionando un enfoque novedoso para el análisis esquelético.
David Fouhey, autor principal y profesor asistente en la NYU, explicó el núcleo de la función de Skelevision: “Usamos una red neuronal profunda para detectar huesos individuales en imágenes de especímenes, identificar su tipo y crear un contorno digital preciso de cada uno”. Este avance tecnológico ha agilizado significativamente el proceso de análisis de esqueletos de aves.
Antes de Skelevision, los investigadores se enfrentaban a un proceso laborioso, que normalmente estudiaba los rasgos esqueléticos en tamaños de muestra pequeños. Esto implicaba manipular manualmente huesos frágiles y medir cada elemento con calibradores, lo que creaba un sesgo hacia los rasgos externos fácilmente medibles.
Brian Weeks, autor principal y profesor asistente en la Universidad de Michigan, enfatizó la importancia de las mediciones esqueléticas a gran escala: “Recopilar mediciones esqueléticas a gran escala nos permite responder a grandes preguntas sobre cómo las especies evolucionan e interactúan con sus entornos”. El nuevo sistema supera las limitaciones de los métodos anteriores.
Los investigadores desarrollaron un sistema completo de extremo a extremo, que integra tanto hardware especializado como software de IA sofisticado. Esto incluyó el hardware de imagen físico, con una cámara de alta resolución, y el software de IA para analizar las fotografías.
Este enfoque integrado redujo drásticamente el tiempo de manipulación de especímenes, de 15-30 minutos a aproximadamente un minuto cada uno. La eficiencia de Skelevision ya se demostró en un artículo de 2023 en *Methods in Ecology and Evolution*, mostrando su precisión en 12.450 especímenes de aves.
Esta eficiencia permitió al equipo analizar las mediciones de los huesos de las alas de 1.520 especies de aves paseriformes en 80 familias, abarcando todos los continentes excepto la Antártida. La principal fuente de especímenes fue el Museo de Zoología de la Universidad de Michigan, complementado con especímenes del Museo Field de Historia Natural de Chicago.
Weeks elaboró además sobre las implicaciones de los hallazgos: “Los huesos de las alas juegan un papel único en la termorregulación”. Explicó que durante el vuelo, estos huesos son cruciales para disipar el calor generado por los músculos del vuelo.
El estudio sugiere que el patrón observado de huesos de alas más largos en climas más cálidos está impulsado principalmente por la necesidad de un enfriamiento eficiente, en lugar de la conservación del calor. Esto desafía el enfoque tradicional en la mecánica del vuelo por sí sola.
Weeks destacó las implicaciones más amplias: “Incluso rasgos tan críticos como las alas, que tradicionalmente hemos estudiado solo por la mecánica del vuelo, están siendo moldeados por las demandas de la termorregulación. Esto tiene importantes implicaciones sobre cómo las aves podrían responder al cambio climático”. La investigación proporciona una nueva perspectiva sobre la adaptación aviar.
La tecnología ahora se está expandiendo con un sistema de escaneo 3D avanzado para medir propiedades adicionales, como el volumen y el área de superficie. Además, los investigadores han puesto su conjunto de datos y código de código abierto a disposición del público.
La investigación fue financiada por la Fundación David y Lucile Packard. Los autores del estudio incluyen a Christina Harvey, Joseph A. Tobias, Catherine Sheard y Zhizhuo Zhou, que representan instituciones como la Universidad de California Davis, el Imperial College London, la Universidad de Bristol y la Universidad de Michigan y la Universidad Carnegie Mellon, respectivamente.
Un nuevo sistema de visión impulsado por IA, “Skelevision”, ha confirmado la Regla de Allen en las alas de las aves: extremidades más largas en climas cálidos. El estudio revela que la termorregulación, y no solo la mecánica del vuelo, ha influido significativamente en la evolución aviar. El análisis de miles de especímenes de museo encontró huesos de alas más largos en regiones más cálidas, indicando un papel crucial en la disipación del calor durante el vuelo. Este hallazgo destaca la importancia de considerar los impactos del cambio climático en los rasgos aviares fundamentales y subraya el potencial de la IA para obtener nuevos conocimientos a partir de datos biológicos existentes.
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