L’extinció silenciosa dels taxònoms, científics de camp i experimentalistes

Vivim en una era científica dominada per dades massives, algoritmes potents i tecnologia puntera. Gràcies a eines com AlphaFold, ara podem predir l’estructura d’una proteïna a partir del seu ADN amb una precisió sorprenent. Altres tecnologies permeten fer mapes de teixits a escala microscòpica o simular ecosistemes sencers a través de bessons digitals. Tot plegat està revolucionant la biologia, tant pel que fa a les preguntes que ens podem fer com a qui té les eines per respondre-les.

Tanmateix, mentre la ciència digital avança a un ritme vertiginós, disciplines fonamentals com la taxonomia (la classificació dels éssers vius) o l’ecologia experimental (l’estudi directe dels organismes i el seu entorn) s’estan esllanguint en silenci. Si no hi posem remei, correm el risc de construir un coneixement biològic desconnectat de la realitat natural, ple de models i seqüències, però mancat d’organismes reals.

Imatge gràfica del futur dels microscopis com no millorin les coses

La ciència sense botes ni binocles

En el passat, els estudiants de biologia aprenien a recollir mostres, identificar espècies i fer experiments de camp. Avui dia, molts poden publicar articles d’alt nivell sense trepitjar mai un bosc ni pujar a un vaixell oceanogràfic. A les universitats, es valora més saber programar en Python que reconèixer una espècie al microscopi. Els cursos de camp s’eliminen dels plans d’estudi, i les col·leccions de mostres biològiques s’acumulen sense personal que les mantingui o estudiï.

Aquesta tendència s’acompanya d’un risc evident: quan els sistemes d’intel·ligència artificial s’entrenen amb dades incorrectes o mal etiquetades, poden perpetuar errors a gran escala. És com si construíssim edificis sobre fonaments de sorra.

Sense mesura, no hi ha model vàlid

Molts models actuals —per exemple, els que estimen la producció de clorofil·la als oceans— es basen en imatges de satèl·lit i xarxes neuronals. Però cada cop es fan menys campanyes per calibrar aquestes dades amb mesures reals preses des de vaixells. En una dècada, el programa VIIRS de la NOAA (una agència puntera dels EUA) només ha organitzat set d’aquestes missions. Si no mesurem, com sabem que els nostres models són correctes?

Diversitat vocacional: clau per a la resiliència científica

En ciència, com a la natura, la diversitat assegura estabilitat. Necessitem taxònoms que sàpiguen què és què; ecòlegs que entenguin el comportament dels organismes al medi; experimentalistes que posin a prova les prediccions digitals. Cap d’aquestes tasques pot substituir-se amb ordinadors.

També la ciència ciutadana, com Observadors del Mar, Mosquito Alert, iNaturalist o eBird, aporta dades valuoses. Però perquè siguin útils, calen experts que verifiquin les identificacions i corregeixin els biaixos. El món digital amplia les possibilitats, però no pot reemplaçar el contacte directe amb la natura.

Com reequilibrar el sistema

Per evitar l’extinció silenciosa d’aquestes disciplines, cal actuar. Proposo les següents accions:

• Reservar almenys un 10% dels pressupostos científics per a treball de camp, taxonomia i seguiment a llarg termini.
• Crear espais a les revistes científiques per a notes taxonòmiques i estudis de replicació, amb el mateix prestigi que les recerques innovadores.
• Establir mentoratges dobles per als estudiants: un supervisor de dades i un de camp.
• Invertir en tecnologies útils (com drons, seqüenciadors portàtils o claus d’identificació amb IA), però sempre amb validació experta.
• Donar visibilitat als professionals de camp: que els que mostregen en sèries temporals, els taxònoms i els experimentalistes també siguin protagonistes a congressos i mitjans.

Mai abans havíem tingut tantes dades, però les dades sense validació poden ser enganyoses. Si perdem la diversitat de perfils en ciència, tindrem models sense realisme, genomes sense organismes i plans de conservació basats en “fantasmes” taxonòmics. Les solucions no són tècniques, sinó socials. I encara hi som a temps.