En las últimas dos semanas de nuestra Número especial sobre botánica digitalHemos visto la magnitud del trabajo que realizan los herbarios de todo el mundo para digitalizar sus colecciones y ponerlas a disposición en línea. Millones de especímenes, incluidos alrededor de 7.3 millones en el Royal Botanic Gardens, Kew y 4.6 millones en el Jardín botánico de Nueva York, — están cada vez más disponibles para investigadores, estudiantes y aficionados a las plantas mucho más allá de los muros de sus instituciones. Pero el acceso es solo el primer paso. 

Una vez que estas colecciones estén disponibles en línea, los usuarios seguirán necesitando herramientas para buscar, interpretar e identificar especímenes a gran escala. Los investigadores están desarrollando herramientas para facilitar la exploración de millones de especímenes, de modo que sea mucho más que simplemente revisarlos uno por uno. A continuación, presentamos tres herramientas y flujos de trabajo útiles que todo botánico digital debería tener a su disposición.

Wikidata: conectando fragmentos dispersos de conocimiento botánico

WikidataWikidata, proyecto hermano de Wikipedia, es una base de conocimiento abierta y multilingüe que ayuda a conectar información botánica que suele estar dispersa. ¿Qué tipo de información? Prácticamente de todo: una especie vegetal, un recolector, una publicación, una expedición de campo, un lugar de recolección o incluso una secuencia de ADN. Cada uno de estos elementos puede tener su propio elemento en Wikidata, con un identificador único que se puede vincular con otros, creando una red interconectada de conocimiento botánico.

Para los botánicos, el verdadero valor de Wikidata reside en lo que esos enlaces hacen posible. Un ejemplo útil es la historia de Oxalis psoraleos subsp. insípido, el cual Sabine von Mering y sus colegas presentan en su reciente artículoA través de Wikidata, un usuario puede seguir esta planta a lo largo de más de dos siglos de trabajo botánico: desde Saint-Hilairecolecciones de en Brasil, a Darwin, Oxalis muestra de Fernando de Noronha, a un Alicia Lourteigrevisión taxonómica posterior. Wikidata puede entonces extender el rastro a colecciones más antiguas, publicaciones que contienen nombres, estudios moleculares, secuencias de ADN, visitantes florales y usos tradicionales. En otras palabras, Wikidata puede convertir hechos o enlaces separados que los investigadores de otro modo tendrían que reconstruir manualmente en una historia conectada de una planta, sus nombres, sus recolectores y sus usos. Los usuarios pueden explorar estas conexiones buscando directamente en Wikidata, mejorando las entradas existentes, agregando información faltante o haciendo preguntas más amplias sobre los datos a través de Servicio de consulta de Wikidata.

Wikidata no sustituye a las bases de datos especializadas, los catálogos de herbarios ni la experiencia taxonómica. Su valor reside en facilitar la comunicación entre ellas, haciendo que la información botánica sea más fácil de encontrar, verificar, reutilizar y ampliar. Para quienes trabajan con datos digitales de plantas, es una forma de conectar diferentes fuentes de conocimiento dispersas y preservarlas para otros.

Herbariograma: ordenando el desorden oculto de imágenes de herbario

Las colecciones digitalizadas no contienen solo hojas de herbario ordenadas. También pueden incluir ilustraciones, portaobjetos de microscopio, páginas de texto, especímenes ocultos, archivos dañados y muchos otros tipos de imágenes. Antes de que los investigadores puedan utilizar estas imágenes, necesitan saber qué hay realmente en el conjunto. Aquí es donde Herbariograma entra en juego.

Herbariograma, Desarrollada por Fabio Andrés Ávila y sus colegas, es una herramienta de aprendizaje profundo diseñada para reconocer tipos comunes de imágenes en bases de datos de colecciones. Para construirla, los investigadores crearon un conjunto de datos abierto con 17 categorías de imágenes, cada una representada por 12,288 imágenes recopiladas de 43 instituciones. Luego entrenaron un modelo de reconocimiento de imágenes para distinguir entre diferentes tipos de imágenes de colecciones botánicas, incluyendo especímenes de herbario comunes, ilustraciones, imágenes de microscopio, texto, plantas vivas, archivos dañados y otras imágenes problemáticas. En términos prácticos, Herbariograma Permite clasificar grandes lotes de imágenes de la colección antes de que los investigadores o conservadores comiencen un trabajo más detallado.

Esto lo hace útil como un primer paso en el trabajo de herbario digital. Un investigador de rasgos de hojas puede necesitar solo hojas de especímenes estándar; un investigador de IA puede querer eliminar ilustraciones o archivos corruptos; un curador puede querer marcar imágenes de baja calidad. En lugar de abrir miles de archivos manualmente, Herbariograma Puede realizar la primera ronda de clasificación. No reemplaza el juicio humano, pero puede acortar considerablemente el camino desde "millones de imágenes en línea" hasta "las imágenes adecuadas para esta pregunta".

Conjuntos de datos verificados por expertos: enseñando a la IA con mejores imágenes de herbario.

La identificación automatizada de plantas parece una tarea que debería simplificarse una vez que millones de especímenes de herbario estén disponibles en línea. Sin embargo, existe un inconveniente: los modelos de inteligencia artificial son tan buenos como las imágenes y etiquetas utilizadas para su entrenamiento. Si el conjunto de datos está desequilibrado, lleno de registros duplicados o contiene identificaciones obsoletas o dudosas, el modelo tiende a aprender patrones erróneos. El sistema desarrollado por Jed Arno y sus colegas Aborda este paso menos glamuroso pero esencial: cómo crear conjuntos de datos de imágenes fiables a partir de colecciones de herbario digitalizadas antes de pedirle a la IA que identifique las plantas.

El proceso toma muestras de imágenes de especímenes digitalizados a través de GBIF, las preprocesa, equilibra la representación de diferentes taxones y agrega etiquetas de taxones que luego pueden ser verificadas por expertos. El equipo lo probó en dos familias de plantas: Cyperaceae, un grupo de monocotiledóneas difícil, y Rhamnaceae, una familia de eudicotiledóneas. Utilizaron los conjuntos de datos para entrenar modelos de aprendizaje profundo a nivel de género en ambas familias, y a nivel de especie en Bulbostylis y ZizifoEn las pruebas, el primer género sugerido por el modelo fue correcto al menos el 72% de las veces. El género correcto apareció entre sus tres primeras sugerencias al menos el 88% de las veces, y entre sus cinco primeras con al menos un 92% de precisión. A nivel de especie, la primera sugerencia fue correcta el 65% de las veces para Bulbostylis y 72% para Zizifo, que ascendía al 89% y al 90% cuando se permitían cinco sugerencias.

El valor de este sistema reside en facilitar el trabajo de los taxónomos a mayor escala. Un conservador o investigador podría utilizarlo para crear un conjunto de datos de imágenes más limpio, entrenar un modelo de identificación y generar nombres sugeridos para numerosos especímenes. Si bien estas sugerencias seguirían requiriendo el criterio de un experto, especialmente en grupos complejos, podrían ayudar a priorizar el trabajo, detectar posibles errores y agilizar las identificaciones rutinarias.

En conjunto, estas herramientas demuestran que la botánica digital no se trata solo de publicar especímenes en línea, sino de facilitar su búsqueda, clasificación, conexión y uso. Ninguna de estas herramientas elimina la necesidad de conocimientos botánicos especializados. En cambio, permiten que esos conocimientos se extiendan a un mayor número de especímenes, colecciones y preguntas de las que una sola persona podría abordar.

APRENDA MÁS:

Ávila FA, Parque jy, Feder L, Pequeño DP. 2025. Herbariograma: una herramienta de aprendizaje profundo para clasificar imágenes de muestras. New Phytologist. https://doi.org/10.1111/nph.70447

Arno J, Morel J, Rasaminirina F, <em>et al.</em> 2025. Un sistema para recopilar conjuntos de datos verificados por expertos de especímenes de herbario digitalizados para la identificación automatizada de plantas, con el fin de acelerar la taxonomía. Plantas, Personas, Planeta. https://doi.org/10.1002/ppp3.70149

de Mering S., Leachman S, Santos J, Meudt HM. 2025. Wikidata para botánicos: ventajas de colaborar y compartir datos abiertos enlazados. Annals of Botany 136: 491, 511. https://doi.org/10.1093/aob/mcaf062