Una aplicación basada en inteligencia artificial permitió avanzar en la identificación de huellas de dinosaurios creadas hace millones de años. El desarrollo surgió de un estudio liderado por la Universidad de Edimburgo, en colaboración con centros de investigación europeos, y aporta nuevas pistas sobre la evolución temprana de estos animales y de las aves.
La investigación, publicada en la revista PNAS, contó con financiamiento del fondo de innovaciones del Proyecto BMBF: Data-X, el proyecto Helmholtz ROCK-IT, el proyecto Helmholtz-AI NorMImag, la National Geographic Society y el Leverhulme Trust.
Durante décadas, la interpretación de huellas fósiles de dinosaurios generó debate entre paleontólogos. Las dudas giraron en torno a si pertenecían a carnívoros, herbívoros o incluso a especies primitivas de aves. El nuevo sistema propone una vía distinta para abordar ese problema.
La herramienta, llamada DinoTracker, permite cargar desde un teléfono móvil una imagen o un dibujo de una huella fósil. En segundos, la aplicación ofrece un análisis automatizado que compara la forma con una base de datos científica.
Las huellas fósiles constituyen un indicador clave de la vida prehistórica. Sin embargo, estudios previos señalaron que su interpretación resulta compleja. Los métodos tradicionales dependían de bases de datos elaboradas de forma manual, lo que podía introducir sesgos en la asignación de huellas a especies concretas.
El equipo científico, encabezado por el Helmholtz-Zentrum de Berlín junto con la Universidad de Edimburgo, aplicó algoritmos avanzados que permitieron a los sistemas informáticos aprender de manera autónoma las variaciones en la forma de las huellas.
El modelo se entrenó con casi 2.000 huellas fósiles, además de millones de variaciones generadas de forma artificial. Estas simulaciones replicaron cambios realistas como la compresión del suelo y el desplazamiento de bordes.
El análisis identificó ocho características clave en las huellas. Entre ellas destacaron la extensión de los dedos, la posición del talón, el tamaño del área de contacto del pie y la distribución del peso al pisar. Con esos parámetros, el sistema comparó las huellas con registros fósiles existentes.
El algoritmo alcanzó un nivel de concordancia cercano al 90% respecto a las clasificaciones realizadas por especialistas humanos. Ese resultado se mantuvo incluso en especies consideradas controvertidas dentro de la paleontología.
Uno de los hallazgos más llamativos señaló que varias huellas creadas hace más de 200 millones de años compartieron rasgos con aves extintas y actuales. Ese patrón sugiere que las aves pudieron originarse mucho antes de lo que se pensaba. Otra posibilidad apunta a que algunos dinosaurios primitivos tenían pies con una apariencia similar a la de las aves.
El sistema también arrojó luz sobre huellas encontradas en la Isla de Skye, en Escocia. Estas marcas, impresas en el lodo de una laguna hace unos 170 millones de años, podrían corresponder a algunos de los parientes más antiguos conocidos de los dinosaurios con pico de pato.
Los investigadores consideran que este enfoque abre nuevas oportunidades para entender cómo se desplazaban y vivían los dinosaurios. Además, ofrece al público general una herramienta educativa para explorar el registro fósil de forma directa.
Desde el Helmholtz-Zentrum, el doctor Gregor Hartmann explicó que el método brinda una forma imparcial de reconocer la variación en las huellas y de evaluar hipótesis sobre sus creadores. También destacó su utilidad para la investigación, la educación y el trabajo de campo.
Por su parte, el paleontólogo Steve Brusatte, de la Facultad de Geociencias de la Universidad de Edimburgo, valoró el estudio como un aporte objetivo y basado en datos para clasificar huellas de dinosaurios. Según el académico, esta tecnología incluso podría haber identificado las aves más antiguas del mundo mediante inteligencia artificial.
*La creación de este contenido contó con la asistencia de inteligencia artificial. La fuente de esta información es de una agencia de noticias y revisada por un editor para asegurar su precisión. El contenido no se generó automáticamente.