La biblioteca invisible: una IA que intenta leer la biodiversidad fúngica desde códigos de barras

La mayoría de los hongos no tienen nombre para nosotros. No porque no existan, sino porque todavía no hemos aprendido a encontrarlos, secuenciarlos, compararlos y ubicarlos bien en el árbol de la vida. A veces la biodiversidad no está escondida en una selva remota: está escondida en una base de datos incompleta.

BarcodeMamba+ es un modelo presentado en 2025 para mejorar la clasificación taxonómica a partir de códigos de barras de ADN, con énfasis en biodiversidad fúngica. La propuesta parte de un problema conocido por micólogos y bioinformáticos: los hongos son difíciles para los sistemas automáticos porque hay muchas especies poco representadas, etiquetas incompletas y distribuciones largas donde unas pocas especies tienen muchos datos y muchísimas tienen casi ninguno.

El artículo propone usar modelos de espacio de estados, entrenamiento previo y ajustes finos para mejorar la clasificación en distintos niveles taxonómicos. También integra estrategias como suavizado jerárquico de etiquetas y pérdidas ponderadas. Dicho en lenguaje menos técnico: intenta que la máquina no se rompa cuando se enfrenta al caos normal de la biodiversidad fúngica.

¿Por qué esto puede interesarle a una comunidad de fungicultores? Porque todo cultivo empieza, aunque no lo parezca, en una identificación. Saber qué organismo tenemos, de dónde viene, cómo se relaciona con otros y qué variación existe dentro de un grupo es la base para conservar, seleccionar y trabajar responsablemente.

En la práctica cotidiana, muchos cultivadores viven con nombres aproximados. “Ostra gris”, “reishi rojo”, “melena”, “shiitake”, “cepa comercial”, “cepa local”. Esos nombres sirven para vender o enseñar, pero no siempre bastan para investigación, conservación o mejoramiento. Detrás de una etiqueta común puede haber especies distintas, linajes diferentes, híbridos, errores de identificación o material degradado.

Los códigos de barras de ADN ayudan a ordenar esa confusión. No son perfectos. Dependen de buenas bases de datos, buena toma de muestras y buena interpretación. Pero permiten algo poderoso: comparar organismos más allá de la apariencia. Y en hongos, donde la apariencia puede engañar, eso es enorme.

BarcodeMamba+ pertenece a una tendencia más amplia: usar modelos de inteligencia artificial para leer secuencias biológicas y mejorar la identificación de biodiversidad. No reemplaza al taxónomo. No reemplaza el trabajo de campo. No reemplaza la historia natural. Pero puede ayudar a navegar volúmenes de información que ningún humano revisaría a mano con la misma velocidad.

Para Colombia y América Latina, esta conversación es importante. Somos territorios de alta diversidad fúngica y baja documentación comparativa. Hay hongos en bosques, páramos, sistemas agrícolas, madera en descomposición, suelos, raíces, alimentos fermentados, cultivos y laboratorios. Mucho de eso todavía no está bien representado en bases de datos globales.

Si en el futuro queremos desarrollar cepas locales, entender hongos silvestres, conservar diversidad o evitar errores de identificación, necesitaremos una cultura más fuerte de registro. Fotos bien tomadas, muestras bien documentadas, coordenadas, sustratos, secuencias cuando sea posible, repositorios abiertos y colaboración entre cultivadores, universidades y micólogos.

La IA no va a descubrir sola la biodiversidad fúngica. Necesita que alguien recoja, observe, nombre, dude y suba datos de calidad. La biblioteca invisible de los hongos no se escribe desde una pantalla únicamente. Se escribe caminando, cultivando, secuenciando y corrigiendo errores.

Tal vez una academia de fungicultura debería enseñar, junto al cultivo, una ética mínima del registro: no todo hongo que encontramos debe terminar en una bolsa de producción. Algunos primero necesitan ser entendidos.

Lectura para Setas de Siecha

Esta noticia funciona mejor si no se publica como una curiosidad tecnológica, sino como una señal de cambio. El lector de Setas de Siecha no necesita salir con una respuesta cerrada; necesita salir con una pregunta mejor sobre su propio cultivo, su laboratorio, su sustrato o su manera de mirar los hongos.

Fuentes consultadas

• BarcodeMamba: https://arxiv.org/abs/2512.15931