IA y Big Data para la biología de invasiones: descubrir, modelar y predecir las dinámicas poblacionales de las especies invasoras

La inteligencia artificial (IA) está transformando rápidamente el estudio y la gestión de especies invasoras mediante herramientas analíticas y predictivas que optimizan la detección, el monitoreo y la erradicación automática. En este trabajo, revisamos los principios fundamentales del aprendizaje automático y profundo, ilustrados con casos de estudio recientes sobre especies invasoras. Presentamos además la primera revisión sistemática del uso de la IA en el campo de la biología de la invasión y demografía, con 278 artículos publicados desde 1999, un 50% de ellos en los últimos cinco años, lo que subraya el rápido avance de este campo y sus aplicaciones. Observamos que la mayoría de los estudios se centran en plantas y tareas de detección, empleando imágenes de satélites, drones y cámaras digitales como principales fuentes de datos, lo cual permite monitorear invasiones con una precisión y eficiencia sin precedentes. Los algoritmos de aprendizaje profundo destacan por su capacidad para procesar datos visuales complejos, mientras que los enfoques de ensamblaje de modelos generan predicciones más robustas. La creciente disponibilidad de bases de datos globales, imágenes y plataformas colaborativas ha reducido los costos asociados al trabajo de campo, facilitando el acceso a áreas remotas y de mayor extensión, y permitiendo el uso de algoritmos sin necesidad de experiencia avanzada en programación. Este trabajo constituye una guía práctica y accesible para investigadores que se inician en el uso de la IA, destacando los avances más recientes y su potencial transformador para abordar los desafíos de la invasión biológica.

Artificial intelligence (AI) is rapidly transforming the study and management of invasive species through analytical and predictive tools that optimize detection, monitoring, and eradication. In this work, we review the fundamental principles of machine learning and deep learning, illustrated with recent case studies on invasive species. We also present the first systematic review of AI applications in the field of biological invasions, encompassing 278 articles published since 1999, with 50% of them appearing in the last five years, highlighting the rapid progress in this area and its applications. We observe that most studies focused on plants and detection tasks, utilizing satellite images, drones, and digital cameras as primary data sources, enabling unprecedented precision and efficiency in monitoring invasive species. Deep learning algorithms stand out for their ability to process complex visual data, while ensemble modelling approaches produce more robust predictions. The growing availability of global databases, images, and collaborative platforms has significantly reduced fieldwork costs, improved access to larger and remote areas, and enabled the use of algorithms without requiring advanced programming expertise. This work serves as a practical and accessible guide for researchers new to AI, highlighting the most recent advances and its transformative potential to address the challenges of biological invasions