A las termitas se les conoce con múltiples nombres como “termes”, “turiros”, “hormigas blancas” o “comejenes”. También se les conoce con un término más despectivo: plagas. A pesar de que estos insectos no son una amenaza directa para la integridad humana (pues no pican, no muerden, ni producen alergia) lo cierto es que generan graves afectaciones a las estructuras hechas por el hombre; son famosos por comerse muebles y viviendas hechas con madera (esto por su celulosa), árboles vivos y muertos, así como los cultivos, las cercas, separadores o acabados de edificios y parques, entre otros.
Las civilizaciones antiguas tenían sus propios métodos para lidiar con las termitas, pero con modesta efectividad. En la época moderna se ha combatido a estos seres con insecticidas y venenos, logrando eliminarlos, pero causando un problema mayor: un desequilibrio ecológico.
En los trópicos, las termitas juegan un papel crucial en los ecosistemas al reciclar la madera muerta y, por lo tanto, limpiando los bosques, protegiendo los nutrientes del suelo y regulando la humedad. Sin ellas, las enfermedades endémicas proliferan, sobre todo en África y Latinoamérica.
¿Cuál podría ser entonces un punto de equilibrio para coexistir de forma armónica con las termitas? Una propuesta sería que estos insectos no se cruzaran en nuestro camino ni nosotros en el de ellos, aunque eso parece improbable. Lo cierto es que – por descabellado que parezca – la Inteligencia Artificial ahora lo hace posible:
El profesor Felipe Benavides y cinco de sus estudiantes de la Uiversidad Nacional de Colombia (Sede Tumaco) indagan sobre la relación termita-árbol, utilizando muestreos y medición de variables en campo, sistemas de información geográfica, análisis e interpretación de imágenes satelitales, aplicación de algoritmos predictivos de inteligencia artificial (como Gradient Boosting) y análisis de cluster.
Para esta investigación, los académicos tomaron como punto de referencia a las termitas pertenecientes a la variedad “Nasutitermes”, también conocidas como “Cabeza de Cono”, muy comunes en el sur de Colombia. De este tipo de insecto se conocen 13 especies, por eso se considera como uno de los más abundantes. Sus nidos, construidos especialmente en los árboles, son de color marrón a negro y están hechos de un tipo de cartón que fabrican al masticar la madera y mezclarla con excremento.
El objetivo de los académicos es identificar el tipo de árbol que prefiere esta variedad de termita para construir sus nidos; cuales son las características físicas y morfológicas de dichos indivíduos arbóreos y en que hábitat se ubican. Una vez puedan recopilar esta información y entrenar con ella a la IA, será posible predecir dónde estarán las termitas en el futuro, lo que facilitará el diseño de estrategias o planes de manejo ambiental en lugares donde estos insectos son plagas y pueden provocar pérdidas económicas.
“De las 13 especies de árboles presentes en el campus de la Sede Tumaco, las termitas se asocian especialmente con dos: el yarumo y el balso, por sus condiciones morfológicas: son maderas relativamente suaves, lo que se facilita su ingesta y digestión; además tienen troncos anchos, lo que les permite construir nidos grandes y estables, y están ubicados en espacios que les ofrecen mayor diversidad de coberturas de suelo”, explicó el profesor Benavides.
Según el docente, gracias a una ventana de tiempo, los algoritmos permitieron predecir en un primer ciclo de pruebas – realizados hace dos meses con diferentes niveles de probabilidad – cuáles serán los árboles infestados dentro de uno o dos años.
“Con los estudiantes decidimos aplicar la metodología del aprendizaje basada en proyectos, una estrategia en la cual ellos estudian en un contexto real, a través de la formulación y ejecución de un proyecto de investigación, cuyos resultados serán publicados en una revista científica especializada”, comentó orgulloso el docente. El trabajo contó también con la participación de la profesora Olga Patricia Pinzón, experta en termitas de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas.
