Определить вид динозавров по их следам сложно, но в этом может помочь искусственный интеллект
Источник: Владимир Срайбер, Pexels
Следы прошлого: как искусственный интеллект расшифровывает походку динозавров
При упоминании динозавров воображение обычно рисует колоссальные скелеты: знаменитого тираннозавра Сью из Филдовского музея в Чикаго или стегозавра Софи из лондонского Музея естествознания. Эти костные останки позволяют нам детально реконструировать облик древних рептилий — от костяных пластин на спинах до гигантских титанозавров, сопоставимых по размеру с современными самолетами.
Однако, вопреки музейным традициям, скелеты не являются самым массовым палеонтологическим свидетельством эпохи мезозоя. Лидирующую позицию здесь занимают ихнофоссилии — окаменелые следы жизнедеятельности, в первую очередь отпечатки лап.
Математика выживания
Такое количественное преимущество легко объяснимо биологической логикой. За всю свою жизнь динозавр оставляет после себя лишь один скелет, в то время как количество следов, оставленных им за один только день, исчисляется тысячами. Даже если в камне сохранится лишь ничтожная доля этих отпечатков, в палеонтологической летописи их все равно окажется значительно больше, чем костей.
Следы динозавров фиксировались в тех местах, где почва была достаточно податливой для формирования оттиска, но при этом достаточно вязкой, чтобы его не размыло водой. Сегодня подобные артефакты находят в мезозойских осадочных породах (возрастом от 252 до 66 миллионов лет) по всей планете: от побережья Великобритании и горных склонов Италии до Боливии, где обнаружено крупнейшее скопление из 16 000 следов тероподов и древних птиц.
Загадка трехпалых отпечатков
Несмотря на свою распространенность, следы — это не идеальные «снимки» лап. Окаменелый отпечаток представляет собой сложный результат взаимодействия нескольких факторов: анатомии стопы, биомеханики движения животного и физических свойств грунта в конкретный момент времени. За миллионы лет геологической истории поверхности, по которым ступали динозавры, подвергались деформации, литификации (превращению в камень) и эрозии, что еще больше усложняет работу ученых.
Одной из самых трудных задач считается идентификация следов тридактильных (трехпалых) динозавров. Проблема в том, что три функциональных пальца на задних лапах имели представители совершенно разных групп: как хищные тероподы (тираннозавры, альбертозавры), так и растительноядные орнитоподы (игуанодоны, гадрозавры). Когда все искажающие факторы накладываются друг на друга, морфологические различия между ними становятся практически неуловимыми для человеческого глаза.
Технологический симбиоз: от фотоники к палеонтологии
Чтобы преодолеть эти трудности, исследовательская группа под руководством Грегора Хартманна из Берлинского центра имени Гельмгольца применила инновационный подход. Идея проекта зародилась случайно: Хартманн, физик и эксперт по анализу данных, задумался о применении методов искусственного интеллекта из области фотоники к палеонтологии, читая книгу о динозаврах своему сыну. Это привело к сотрудничеству с палеонтологом Стивом Брусатте.
Ученые разработали неконтролируемую нейронную сеть для изучения следов. Процесс включал несколько этапов:
Сбор данных: Использование около 2000 реальных следов.
Аугментация: Создание миллионов вариаций контуров для обучения нейросети.
Оптимизация: Настройка алгоритмов, которая заняла более года.
Ключевым преимуществом стала «неконтролируемость» сети: в неё вводились только контуры без подсказок о виде динозавра. Это позволило ИИ объективно определить восемь основных параметров, влияющих на форму следа, включая ширину шага и положение пятки. При сравнении выводов модели с классификацией экспертов точность совпадения составила 80–93%. Результаты работы были опубликованы в научном журнале PNAS.
DinoTracker: наука для всех
Стремясь сделать технологию доступной, авторы проекта создали DinoTracker — бесплатное общедоступное приложение. С его помощью любой желающий может загрузить фотографию отпечатка, обвести его контур и мгновенно получить анализ морфологического сходства с известными видами. Программу можно найти на платформе GitHub.
Хотя приложение не заменяет глубокую экспертизу, оно является мощным исследовательским ресурсом. Но что еще важнее — этот инструмент превращает обычную прогулку в научную экспедицию, позволяя любознательным людям по всему миру соприкоснуться с тайнами мезозойской эры и внести свой вклад в изучение прошлого нашей планеты.