AI czyta ślady dinozaurów jak rentgen i pokazuje, jak blisko im do ptaków

Nowe narzędzie oparte na AI patrzy na odciski łap dinozaurów inaczej niż ludzkie oko, wyciągając z nich zaskakujące wnioski.

Algorytm stworzony przez zespół z Niemiec i Wielkiej Brytanii porównuje tysiące skamieniałych śladów, a jego wnioski mogą przestawić kalendarz ewolucji ptaków i zmienić sposób pracy paleontologów na całym świecie.

Sztuczna inteligencja bierze pod lupę ślady sprzed 200 milionów lat

Ślady dinozaurów to niepozorne zagłębienia w skałach, które czas, erozja i ruchy ziemi zdążyły już zniekształcić. Dla badaczy to jednak coś w rodzaju czarnej skrzynki z zapisem kroku, tempa marszu, a czasem nawet zachowania zwierzęcia. Problem w tym, że takie odciski rzadko zachowują się idealnie, więc przypisanie ich do konkretnej grupy dinozaurów często przypomina zgadywankę.

Z tym właśnie postanowił zmierzyć się zespół z Uniwersytetu w Tybindze, we współpracy z Uniwersytetem w Manchesterze i berlińskim Museum für Naturkunde. Naukowcy opracowali system AI, który samodzielnie analizuje odciski i grupuje je według kształtu, bez podpowiedzi człowieka, kto mógł je zostawić.

Nowy algorytm patrzy wyłącznie na geometrię śladu. Nie interesuje go nazwa gatunku, tylko to, jak faktycznie wyglądała stopa zwierzęcia.

Aplikacja DinoTracker – paleontologia w telefonie

Serce projektu to aplikacja DinoTracker oparta na sieci neuronowej wyspecjalizowanej w rozpoznawaniu kształtów. Naukowcy „nakarmili” ją ponad 2000 trójpalczastych odcisków z całego świata, głównie z okresu od około 200 do 145 milionów lat temu. Każdy ślad został ujednolicony – sprowadzony do konturu, obrócony i przeskalowany tak, żeby algorytm mógł je porównywać jak rysunki w tym samym formacie.

Użytkownik aplikacji ma wykonać zdjęcie śladu lub narysować jego zarys. Następnie AI analizuje kilka kluczowych cech:

• układ i rozwarcie trzech palców,
• proporcje długości palców i „pięty”,
• symetrię odcisku względem osi środkowego palca,
• ogólną smukłość lub masywność śladu.

Na tej podstawie system wylicza podobieństwo do śladów z bazy, a potem umieszcza nowy odcisk w ośmiowymiarowej przestrzeni kształtów – swoistej mapie morfologii stóp dinozaurów.

Taka „mapa kształtów” pozwala traktować każdy ślad jak punkt w chmurze danych. Blisko siebie lądują ślady zwierząt o bardzo podobnej anatomii stopy, nawet jeśli pochodzą z różnych kontynentów i epok.

Bez etykiet, bez sugestii, mniej błędów

Zamiast klasycznego uczenia nadzorowanego, w którym ekspert najpierw opisuje dane, tutaj zastosowano uczenie nienadzorowane. Algorytm nie otrzymuje informacji: „to ślad takiego a takiego dinozaura”. Sam szuka naturalnych grup podobnych kształtów.

Aby uodpornić system na zniszczone czy niepełne ślady, naukowcy wygenerowali ponad 10 tysięcy sztucznych wariantów odcisków. Symulowali m.in. zniekształcenia przez miękkie podłoże, częściowe zatarcie palców, rozmazanie konturu czy lekkie obroty stopy podczas kroku. To w praktyce nauczyło AI radzić sobie z „brzydkimi” okazami, dokładnie takimi, jakie paleontolodzy znajdują najczęściej.

W testach porównano werdykty algorytmu z opiniami specjalistów od śladów kopalnych. W przypadku dobrze zachowanych odcisków zgodność sięgała około 90 procent, przy czym system zachowywał tę samą metodę oceny niezależnie od miejsca pochodzenia próbki czy doświadczenia osoby, która ją przesłała.

Ptasi krok u dinozaurów sprzed 210 milionów lat

Najciekawsze wnioski pojawiły się, gdy naukowcy sprawdzili, gdzie w przestrzeni kształtów lądują najstarsze znane ślady dinozaurów. Część odcisków datowanych na ponad 210 milionów lat temu trafiła w okolice zarezerwowane dotąd raczej dla nowoczesnych ptaków niż dla masywnych teropodów z filmów.

Odciski te łączą trzy cechy kojarzone ze sposobem chodzenia ptaków:

• smukły, wyciągnięty kształt trzech palców ułożonych niemal w jednej linii,
• duża symetria śladu względem osi środkowego palca,
• niewielki rozstaw palców, sugerujący stosunkowo wąski chód.

To duży zgrzyt z prostą wizją, w której ptaki „pojawiają się” dopiero znacznie później, w późniejszym jurze. Wyniki analizy otwierają dwie możliwości. Albo linia ewolucyjna prowadząca do ptaków rzeczywiście odgałęziła się wcześniej, niż sądzono. Albo część wczesnych mięsożernych dinozaurów Triasu miała zadziwiająco ptasio ukształtowane stopy, mimo że reszta ciała mogła wciąż wyglądać dość „klasycznie dinozaurowo”.

Z perspektywy AI ważne jest wyłącznie to, że ślady z głębokiego Triasu i odciski współczesnych ptaków pod wieloma względami „rysują się” bardzo podobnie.

Badacze zwracają uwagę, że algorytm nie przypisuje śladów do konkretnych gatunków – zestawia tylko formy. Dzięki temu ryzyko nadinterpretacji maleje. Zamiast dopasowywać każdy odcisk na siłę do znanego dinozaura, można przyjąć, że pewne typy stopy i chodów pojawiały się niezależnie w różnych liniach rozwojowych.

Ciągłość kształtów od dinozaura do wróbla

Porównanie śladów z różnych okresów geologicznych pokazało też coś w rodzaju „ciągłego pasa” podobnych form. Nie ma ostrego przeskoku między dawnymi teropodami a ptakami, lecz raczej stopniowe przesuwanie się kształtów w stronę typowo ptasiej stopy.

To paliwo dla dyskusji o tym, jak szybko zachodziły zmiany związane z uniesieniem ciała, wydłużeniem kończyn tylnych czy przestawieniem środka ciężkości. Odciski sugerują, że pewne elementy „ptasiej” biomechaniki były testowane w ewolucyjnym laboratorium na długo przed pojawieniem się prawdziwych ptaków z piórami i skrzydłami zdolnymi do lotu.

Każdy turysta może pomóc w badaniu dinozaurów

DinoTracker nie powstał wyłącznie po to, żeby działać w zaciszu laboratoriów. Twórcy chcą, by z aplikacji korzystali przewodnicy, amatorzy geologii, a nawet turyści odwiedzający stanowiska z odciskami. Wystarczy zrobić zdjęcie, poprawnie oznaczyć orientację śladu i przesłać plik.

System odwdzięcza się dwoma rodzajami informacji: pokazuje procentowe podobieństwo do wzorcowych śladów z bazy oraz miejsce nowego odcisku na mapie kształtów. To daje użytkownikowi orientację, czy patrzy na coś nietypowego, czy raczej na dość standardowy trop dwunożnego drapieżnika.

Setki lokalnych zgłoszeń z różnych krajów mogą w efekcie zbudować jedną z największych baz śladów dinozaurów, kiedykolwiek zebranych.

Taki model pracy z danymi częściowo rozwiązuje problem niedoboru specjalistów od śladów kopalnych w wielu krajach. Lokalni pasjonaci mogą zebrać wstępny materiał, a algorytm nada mu podstawowy porządek. Później eksperci mogą skupić się na najciekawszych przypadkach.

Co jeszcze AI może „zobaczyć” w skamieniałościach

Twórcy DinoTrackera nie zamierzają poprzestać na tropach dinozaurów. Ten sam mechanizm analizy kształtu można zastosować do innych rodzajów śladów i szczątków: od odcisków liści sprzed milionów lat po labirynty wygryzione w mule przez pradawne bezkręgowce. W planach jest też wykorzystanie algorytmu do wstępnego porządkowania fragmentów kości, które trudno przypisać do konkretnego elementu szkieletu.

Idea jest prosta: zamiast oglądać każdy okaz osobno, paleontolog dostaje do ręki interaktywną mapę podobieństw. Widzi, gdzie pojawiają się zgrupowania nietypowych form, w których epokach przybywa lub ubywa konkretnych typów stóp, liści czy kształtów pancerzy. To z kolei pozwala zadawać bardziej precyzyjne pytania o zmiany klimatu, migracje zwierząt czy tempo wymierania.

Dlaczego ślady mówią czasem więcej niż kości

Dla wielu osób dinozaury to przede wszystkim czaszki i szkielety w muzeach. Tymczasem ślady zachowują coś, czego w kościach często brakuje: informację o ruchu. Z jednego ciągu odcisków paleontolog może odczytać prędkość marszu, długość kroku, sposób stawiania stóp, a czasem nawet to, czy zwierzę biegło, skręcało, zatrzymało się albo szło w grupie.

AI, która analizuje tysiące takich śladów naraz, może wychwycić schematy niewidoczne przy tradycyjnym podejściu, gdzie badacz pracuje na kilku lokalnych stanowiskach. Zestawienie tropów z różnych kontynentów pozwala na przykład sprawdzić, czy podobne sposoby chodzenia pojawiały się niezależnie w odległych populacjach, czy raczej rozprzestrzeniały się z jednego regionu wraz z migracją zwierząt.

Dla czytelnika to ciekawy sygnał: sztuczna inteligencja coraz częściej trafia w obszary, które przez lata uchodziły za w pełni „analogowe” i mocno zależne od indywidualnej intuicji badacza. W paleontologii nie zastępuje człowieka, ale działa jak lupa i kalkulator w jednym, pomagając porządkować dane i zadawać trafniejsze pytania o przeszłość naszej planety.