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CGL2017-92436-EXP

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MODELOS SIMPLES QUE CAPTURAN LA COMPLEJIDAD DE LA COEXISTENCIA MULTITROFICA

COMPRENDER EL MANTENIMIENTO DE LA BIODIVERSIDAD ES FUNDAMENTAL PARA LA ECOLOGÍA, ESPECIALMENTE FRENTE AL CAMBIO AMBIENTAL INDUCIDO POR LOS HUMANOS Y LAS ALARMANTES TASAS DE PÉRDIDA DE BIODIVERSIDAD, HEMOS AVANZADO MUCH... ver más

01/01/2017

CSIC

36K€

Presupuesto del proyecto: 36K€

Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Financiación concedida El organismo AGENCIA ESTATAL DE INVESTIGACIÓN notifico la concesión del proyecto el día 2017-01-01 No tenemos la información de la convocatoria

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CSIC

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Líder del proyecto

AGENCIA ESTATAL CONSEJO SUPERIOR DE INVESTIGA... No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 2-3 | 552M€

Presupuesto del proyecto 36K€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto COMPRENDER EL MANTENIMIENTO DE LA BIODIVERSIDAD ES FUNDAMENTAL PARA LA ECOLOGÍA, ESPECIALMENTE FRENTE AL CAMBIO AMBIENTAL INDUCIDO POR LOS HUMANOS Y LAS ALARMANTES TASAS DE PÉRDIDA DE BIODIVERSIDAD, HEMOS AVANZADO MUCHO EN LA CREACIÓN DE SÓLIDOS MODELOS MATEMÁTICOS CAPACES DE PREDECIR LA COEXISTENCIA ENTRE ESPECIES QUE INTERACTÚAN A TRAVÉS DE DIFERENTES NIVELES TRÓFICOS, ESTOS AVANCES INCLUYEN HERRAMIENTAS CONCEPTUALES Y MATEMÁTICAS DESARROLLADAS POR NUESTRO GRUPO QUE PERMITEN LA EVALUACIÓN SIMULTÁNEA DE LA COEXISTENCIA EN COMUNIDADES COMPLETAS COMPUESTAS POR VARIOS NIVELES TRÓFICOS, POR EJEMPLO, ENTRE PLANTAS, POLINIZADORES, HERBÍVOROS Y PARÁSITOS, SIN EMBARGO, LA EVALUACIÓN EMPÍRICA DE ESTE MARCO TEÓRICO HA DEMOSTRADO SER MÁS DESAFIANTE DE LO ESPERADO POR DOS RAZONES RELACIONADAS, EN PRIMER LUGAR, HAY UNA ESCASEZ DE DATOS SOBRE INTERACCIONES MULTITRÓFICAS PARA COMUNIDADES COMPLETAS INTEGRADAS POR VARIOS TIPOS DE INTERACCIONES, EN SEGUNDO LUGAR, LOS MODELOS DE COEXISTENCIA ACTUALES SON COMPLEJOS Y EL NÚMERO DE PARÁMETROS A ESTIMAR CRECE EXPONENCIALMENTE CON EL NÚMERO DE ESPECIES EN LA COMUNIDAD, DEBEMOS ENCONTRAR NUEVAS FORMAS DE CONCILIAR EL PODER DE GRANDES CONJUNTOS DE DATOS CON MODELOS ARRAIGADOS EN UNA TEORÍA SÓLIDA, EL USO DE LAS TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING HA REVOLUCIONADO LA CAPACIDAD PREDICTIVA DE VARIOS PROBLEMAS COMPLEJOS APRENDIENDO PATRONES A PARTIR DE DATOS, PERO LOS ALGORITMOS DE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO TRADICIONALMENTE NO SON INTERPRETABLES Y, POR LO TANTO, ESTÁN DESCONECTADOS DE LA TEORÍA, AQUÍ PROPONEMOS USAR ALGORITMOS BASADOS EN REGLAS DIFUSAS PARA SIMPLIFICAR LA ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS SIN PERDER LA INTERPRETABILIDAD, ADEMÁS, COMPLETAREMOS DOS CONJUNTOS DE DATOS EMPÍRICOS QUE COMPRENDEN COMUNIDADES COMPLETAS, PARA UNIR DATOS Y MODELOS, ELEGIMOS UNA PREGUNTA CLAVE: ¿PUEDEN LAS TÉCNICAS INFORMÁTICAS AYUDAR A PREDECIR LA ESTRUCTURA DE INTERACCIÓN DE ESPECIES QUE MEJORA LA COEXISTENCIA DE LAS ESPECIES? TEORÍA DE LA COEXISTENCIA\APRENDIZAJE AUTOMÁTICO\LÓGICA DIFUSA\MUTUALISMO\COMPETENCIA\PLANTAS\POLINIZADORES\NICHO\DIFERENCIAS DE APTITUD\DIVERSIDAD BIOLÓGICA

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