Inteligencia artificial (IA) sería una aliada en la reproducción de ñame silvestre

 Aunque hasta ahora la reproducción de una especie silvestre de ñame que crece en Antioquia, Bolívar y Chocó era todo un misterio, un estudio apoyado en la IA reveló que, a diferencia de otros parientes que florecen entre abril y junio, esta planta lo hace todo el año, lo que facilita la polinización y su reproducción; además, con dicha tecnología se identificó su sexo con un 90 % de precisión, un aporte fundamental, ya que las flores masculinas y femeninas crecen en plantas separadas que deben coincidir para asegurar su reproducción.

Una de las principales dificultades para estudiar la reproducción del género Dioscorea (familia Dioscoreaceae), al que pertenece el ñame, es que sus flores son diminutas y similares entre sí, lo que hace difícil distinguir entre machos y hembras a simple vista. En los herbarios, donde las muestras están secas y prensadas, se pierden detalles clave para su identificación.

Además, “la mayoría de especímenes recolectados han sido de plantas macho, lo que deja un vacío importante en el conocimiento de su reproducción”, explica la bióloga Laura Jineth Pardo Castro, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Bogotá, quien durante su pasantía de investigación en la Universidad Purdue (Estados Unidos) analizó las especies Dioscorea villosa, de Norteamérica, y Dioscorea polygonoides, de Colombia, para comprender sus patrones de floración y evaluar cómo se podrían ver afectadas por el cambio climático.

En Colombia el ñame es mucho más que un tubérculo, es un alimento esencial en la región Caribe, donde especies como D. alata y D. rotundata forman parte de la gastronomía tradicional como sustituto de la papa o la yuca en preparaciones como sopas –como por ejemplo el mote de queso–, purés y hasta dulces.

Así mismo, este género de plantas está presente en Norteamérica, donde especies como el ñame silvestre se usan en medicina tradicional para elaborar extractos con posibles propiedades antiinflamatorias y hormonales.

De otra parte, el mundo está experimentando cambios drásticos en el clima que afectan los ecosistemas y están alterando los ciclos reproductivos de las plantas.

En Colombia más de 30.000 familias dependen del cultivo del ñame, la mayoría pequeños productores. Si el clima altera la floración en especies silvestres, los cultivos también se podrían ver afectados, poniendo en riesgo la producción y la seguridad alimentaria. En este contexto, la IA se convierte en una aliada para la conservación y la seguridad alimentaria, ayudando a predecir y mitigar los efectos del cambio climático en cultivos esenciales como el ñame.

IA descifra la biología de las dioscóreas

El estudio de la bióloga Pardo reveló que en D. villosa –conocida en Estados Unidos como ñame silvestre– los machos florecen antes que las hembras y solo entre abril y julio, cuando las lluvias favorecen su crecimiento, y los polinizadores, como moscas y escarabajos, transportan el polen,  por lo que si el cambio climático altera estos patrones el desfase en la floración se podría agravar y dificultar su reproducción.

Por otro lado, D. polygonoides, también conocida como matagallina o gunda, florece durante todo el año, lo que facilita la polinización y su reproducción. Así, su capacidad para producir flores en cualquier momento la haría más resistente a cambios climáticos, ya que no depende de una estación específica para reproducirse.

“Entender dinámicas que antes no se habían descrito con tanto detalle permitirá en futuras investigaciones medir el papel de la variabilidad climática en la floración de estas especies; por ejemplo, podríamos investigar si el desfase en el florecimiento de machos y hembras en el ñame silvestre ha estado relacionado con el histórico aumento de la temperatura”, explica.

Para obtener estos resultados, la investigadora utilizó LeafMachine2, un software de IA diseñado para analizar imágenes de plantas. El trabajo fue dirigido por los profesores Daniel Park (Universidad Purdue) y Lauren Raz (Instituto de Ciencias Naturales de la UNAL).

El equipo analizó miles de imágenes de D. villosa y D. polygonoides provenientes de bases de datos científicas como el Herbario Nacional Colombiano, el Centro Mundial de Información sobre Biodiversidad (GBIF) y la plataforma colaborativa iNaturalist, en la que cualquier persona puede subir fotos de plantas.

El software LeafMachine2, basado en redes neuronales artificiales, identificó automáticamente el sexo de las flores con más del 90 % de precisión, determinando su tamaño, forma y fase de desarrollo. Lo que antes tomaba meses de análisis manual, ahora se resuelve en minutos, facilitando el estudio de plantas con flores difíciles de clasificar.

La investigación no solo aporta información clave sobre la reproducción de las dioscóreas silvestres, sino que además plantea interrogantes sobre el futuro de las especies cultivadas en Colombia. Aunque el estudio se centró en las dos especies ya mencionadas, los hallazgos ayudarían a comprender cómo el cambio climático afectará cultivos como el ñame diamante (D. trifida), el ñame morado (D. alata) y el ñame criollo (D. rotundata).