Investigadores del grupo BioChenge de la Universidad de Granada han desarrollado una aplicación basada en inteligencia artificial que permite cuantificar rasgos morfológicos de organismos directamente en el campo usando únicamente un teléfono móvil de gama media y sin necesidad de conexión a Internet, informó la Universidad de Granada el 27 de octubre de 2026.
Qué hace y por qué importa
La herramienta, denominada Theia, automatiza el análisis fenotípico —la medición de la forma y tamaño de los organismos— para acelerar procesos que hasta ahora requerían trabajo manual y laboratorios equipados. El trabajo, publicado en la revista Methods in Ecology and Evolution, fue dirigido por Cristobal Bragagnolo, Andrés Ferreira, Mohamed Abdelaziz y A. Jesús Muñoz Pajares.
El estudio parte del Trabajo Fin de Grado de Cristobal Bragagnolo, estudiante de Biología en la UGR, y aborda lo que los autores describen como el "cuello de botella fenotípico": la dificultad para generar datos morfológicos a la misma velocidad con la que se producen datos genómicos.
Ventajas prácticas
- Movilidad: la app funciona en un teléfono de gama media, facilitando trabajo en zonas remotas.
- Offline: no requiere conexión a Internet, lo que reduce la dependencia de redes y protege datos sensibles.
- Rapidez y fiabilidad: según los investigadores, la automatización conserva la precisión de los métodos tradicionales.
Los autores presentan la herramienta como una vía para ampliar estudios de biodiversidad a mayor escala, ya que permite recopilar grandes volúmenes de medidas morfológicas sin la necesidad de procedimientos largos en laboratorio.
Implicaciones para enseñanza e investigación
Para estudiantes y profesores de Biología y ciencias ambientales, una aplicación así puede transformar prácticas de campo y proyectos de fin de grado o máster, al facilitar la obtención de series de datos que antes exigían más recursos. Además, el enfoque de la UGR ilustra cómo proyectos de fin de grado pueden incubar tecnologías transferibles a la investigación.
El desarrollo subraya asimismo retos habituales en la introducción de IA en entornos educativos: la necesidad de validar modelos frente a métodos estándar, garantizar la trazabilidad de los datos y formar al alumnado en el uso crítico de herramientas automatizadas.
El estudio fue firmado por los investigadores citados y publicado en Methods in Ecology and Evolution el 27 de octubre de 2026, según la Universidad de Granada.
