Impulsado por el debate global sobre el cambio climático y la adaptación, el CMM ha generado durante la última década, a través de diversos proyectos y asociaciones nacionales e internacionales, un corpus de conocimiento y preguntas científicas que motivan muchas de las acciones que desarrollamos hoy. En todas estas preguntas, el uso de las matemáticas en proyectos interdisciplinarios desempeña un papel fundamental, ya que la complejidad de los problemas que relacionan la biodiversidad y el clima impone la necesidad de introducir y desarrollar nuevas técnicas matemáticas para comprenderlos. Los desafíos en este ámbito requieren la combinación de áreas de especialización que abarcan desde ecuaciones diferenciales parciales hasta el análisis de datos. Dividimos nuestros esfuerzos en dos dimensiones íntimamente relacionadas.
Clima y biodiversidad
La biodiversidad y su entorno
La biología de sistemas matemáticos nació como respuesta al análisis de datos masivos y heterogéneos en la era de las ciencias ómicas. Un desafío fundamental actual es comprender la causalidad, es decir, establecer cadenas de implicaciones que determinen un proceso biológico a partir de los datos. Nuestra propuesta busca desarrollar métodos que combinen aprendizaje automático, bioinformática, sistemas dinámicos y modelado matemático para analizar de manera eficiente datos masivos sobre diversidad microbiana en ambientes extremos. Entre otros temas, trabajamos en la identificación de nichos ambientales (en particular, aquellos modulados por la temperatura) directamente a partir de los datos, y en la predicción cuantitativa de cambios en ellos a partir de cambios ambientales. La disponibilidad de material genético permite abordar preguntas que siempre han rodeado la teoría, muchas de ellas provenientes de la ecología y la biodiversidad. En particular: (i) ¿Por qué se encuentran especies juntas, formando conjuntos interactivos en un entorno dado? Esta es la pregunta de larga data sobre qué impulsa el ensamblaje de comunidades; y (ii) ¿Cómo evolucionan las comunidades tras cambios en sus entornos? Para probar nuestros métodos, nos inspiramos en datos recopilados de dos fuentes. El primero es el desierto de Atacama, que ofrece una oportunidad única para evaluar la resistencia de las comunidades microbianas a fuertes gradientes ambientales y los factores que impulsan el cambio. El segundo son los datos de las distintas expediciones TARA-Océan de los últimos diez años, en el marco del proyecto GO-SEE de la Federación CNRS , del que formamos parte desde 2018. En este sentido, coordinamos la expedición TARA-Misión Microbioma 2021-2023 en su trayectoria chilena ( programa Ceodos ). Este esfuerzo se complementa con el proyecto OcéanIA , recientemente adjudicado , que se desarrollará con INRIA-Chile y otras instituciones francesas. Otras aplicaciones se refieren al estudio de los cambios ambientales en el contexto de nuevas enfermedades humanas y nuevas ideas en la agricultura inteligente.
Extremos climáticos y sistemas sociofísicos
La manifestación más notoria y profunda del impacto climático antropogénico en la sociedad humana y los sistemas naturales son los cambios en la frecuencia e intensidad de los eventos climáticos extremos. Esto se refiere no solo a los cambios evidentes en variables meteorológicas como temperaturas extremas o precipitaciones intensas, sino también a efectos más complejos derivados de eventos: sequías, mayor frecuencia de inundaciones, olas de calor, incendios forestales, extinciones inducidas por el clima, aparición y redistribución de especies/enfermedades, y las correspondientes pérdidas económicas y sociales. Utilizamos métodos sofisticados de sistemas dinámicos matemáticos para analizar los extremos climáticos y los denominados puntos de inflexión, con el fin de lograr una detección, atribución y sensibilidad más robustas de los vínculos causales entre el forzamiento climático y las respuestas observadas. La validación proviene de los datos disponibles, en un esfuerzo complementario con otros actores de investigación en nuestra región. Estos son: (i) el estudio de datos paleoclimáticos regionales mediante análisis topológico inmerso de datos; (ii) la asimilación de datos y la detección y atribución basadas en modelos a partir del desarrollo de sistemas climáticos sociofísicos dinámicos; y (iii) métodos de aprendizaje automático basados en datos y ecuaciones diferenciales parciales para mejorar la calidad y la resolución de las señales distribuidas atmosféricas/oceánicas. Estos temas permiten desarrollar nuevos modelos y algoritmos para analizar eventos extremos en el clima pasado y presente, así como la introducción de herramientas matemáticas y de simulación modernas para la distribución geográfica y temporal de la propagación de extremos climáticos impulsada por el clima.