En teknik som läser forntiden på ett helt nytt sätt

Forskare från Tyskland och Storbritannien har tagit fram ett verktyg som kan analysera ett dinosauriespår med samma precision som ansiktsigenkänningsalgoritmer arbetar i moderna smartphones. Det förvånande resultatet? I många av de äldsta spåren känner datorn igen något välbekant: fötter som påfallande mycket liknar nutidens fåglar.

AI som studerar fotavtryck i stället för ben

Klassisk paleontologi handlar vanligtvis om det mödosamma arbetet med att gräva fram skelett. Men en enorm mängd kunskap om utdöda kräldjur gömmer sig i något mycket skörare — avtryck från tassar i gammalt gyttja som idag är bevarade som sten. Dessa spår är ofta skadade, deformerade och nednötta av tid och väder, vilket även erfarna specialister har haft svårt att tolka.

Ett forskarlag från universitetet i Tübingen, i samarbete med forskare från Manchester och Berlins Museum für Naturkunde, beslutade sig för att överlåta detta komplexa pussel till artificiell intelligens. De utvecklade en algoritm som inte behöver mänskliga instruktioner om hur en viss spårtyp ”borde” se ut. Den tittar enbart på form och hittar själv mönster.

AI:n analyserar tusentals dinosaurieavtryck som fingeravtryck — den grupperar dem efter verkliga likheter, inte efter forskarnas förväntningar.

Så fungerar DinoTracker: från foto till åtta dimensioner

Kärnan i projektet är en mobilapplikation kallad DinoTracker, driven av ett neuralt nätverk. Mer än 2 000 trefingriga fotavtryck från hela världen ingick i träningsdatabasen, alla daterade till perioden från cirka 200 till 145 miljoner år sedan. Forskarna reducerade först spåren till förenklade konturer, så att AI:n endast ser ren geometri — inte stenens färg eller erosionsspår.

När en användare fotograferar ett spår eller skickar in en skiss, identifierar systemet automatiskt en rad karakteristiska punkter, däribland:

fingrars riktning och orientering,
längden på den del som påminner om en ”häl”,
proportionerna mellan enskilda tår,
spårets övergripande kontur.

Baserat på dessa data omvandlar AI:n varje avtryck till en uppsättning av åtta nyckelparametrar. Det placerar spåret i ett så kallat morfologiskt rum med åtta dimensioner, där liknande avtryck hamnar nära varandra, medan avvikande spår placeras långt från varandra.

Det morfologiska rummet fungerar i praktiken som en formkarta, där varje spår har sin egen adress definierad av åtta tal.

Denna analysmetod eliminerar situationer där två experter når vitt skilda slutsatser om samma avtryck. I tester nådde algoritmens överensstämmelse med experternas bedömningar upp till cirka 90 procent för välbevarade spår — och datorn är alltid konsekvent i sina bedömningar.

Inlärning utan etiketter: AI som inte känner dinosauriernas namn

Det mest fascinerande med DinoTracker är att det inte är tränat på färdiga, expertmärkta exempel. I stället tillämpade forskarna så kallad oövervakad inlärning. Det innebär att algoritmen aldrig fick information som ”detta är spåret från en viss art” eller ”detta är ett rovdjursspår”. Den fick bara former att titta på och fick i uppgift att själv hitta grupper av liknande avtryck.

För att göra systemet mer robust mot skador och deformationer genererade forskarna över 10 000 konstgjorda spår baserade på äkta avtryck. De simulerade bland annat:

suddighet eller delvis utplåning av en tå,
utvidgning av hela avtrycket, som om det skapats i vått underlag,
rotation av spåret i olika vinklar,
mindre deformationer som liknar jordsättning under djurets vikt.

Tack vare denna träning klarar sig algoritmen också bra med det långt ifrån perfekta material man vanligtvis stöter på i fält. I stället för att fråga ”är detta definitivt ett spår från en känd dinosaurie?” frågar systemet snarare: ”vilka andra spår liknar detta mest?”

Spår från 210 miljoner år sedan påminner om nutidens fågelspår

När forskarna placerade spår från olika tidsperioder i det morfologiska rummet började intressanta mönster ta form på kartan. Det som väckte störst uppmärksamhet var en grupp mycket gamla avtryck — över 210 miljoner år gamla — som AI:ns analys placerade överraskande nära spår förknippade med fåglar.

Dessa urgamla avtryck delar flera drag med de fotspår vi känner från parkstråk, där duvor och måsar vandrar omkring:

en smal, trefingrig form,
markanta proportioner mellan tårna som motsvarar moderna fåglars anatomi,
en allmän kontur som skiljer sig tydligt från större, tyngre dinosauriers avtryck.

Denna upptäckt stödjer föreställningen om att kopplingen mellan dinosaurier och fåglar sträcker sig mycket längre tillbaka i evolutionens historia än många tidigare antagit. Fotavtrycken avslöjar en kontinuitet som enbart ben inte alltid kan dokumentera.

Vad betyder det för framtidens paleontologi?

DinoTracker är inte bara ett forskningsverktyg — det är designat som en mobilapp som även kan användas av amatörforskare och naturentusiaster i fält. Vem som helst med en smartphone kan potentiellt bidra med nya data till den globala databasen över dinosauriespår.

Kombinationen av oövervakad maskininlärning och storskalig datainsamling öppnar för en helt ny inställning till ikhnologi — vetenskapen om fossila spår. I stället för att låta sällsynta och fragmenterade fynd samla damm i lådor kan tekniken nu hjälpa till att kartlägga, klassificera och jämföra tusentals avtryck över kontinenter och tidsåldrar.