Искусственный интеллект научился определять динозавров по следам

Ученые из Гельмгольца в Берлине и Эдинбургского университета разработали метод машинного обучения, который самостоятельно распознает закономерности в следах динозавров и устанавливает, кому они принадлежали. Результаты исследования опубликованы в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), передает Kazinform.

В работе использовалась база из 1974 следов, охватывающих период от триаса до современных птиц. Главная особенность метода — полная независимость от человеческой классификации. Ранее нейросети требовали предварительной разметки следов, что могло вносить предвзятость в результаты.

Новый алгоритм, основанный на разделенном вариационном автокодировщике (β-VAE), самостоятельно выявил восемь ключевых характеристик следов: форму отпечатка и распределение нагрузки, развод пальцев, прикрепление пальцев, нагрузку на пятку, распределение давления между пальцами и пяткой, положение пятки и лево-правую нагрузку. Сравнение с экспертными оценками показало совпадение в 80–93% случаев.

Особенно интригующими оказались результаты анализа спорных отпечатков. Некоторые трехпалые следы из позднего триаса и ранней юры с тонкими и широко расставленными пальцами внешне напоминают следы птиц. Если они действительно принадлежат птицам, это означает, что эта группа появилась примерно на 60 миллионов лет раньше древнейших найденных скелетов.

Ученые рассматривают два объяснения: птицы действительно появились раньше, но их кости еще не найдены, либо следы оставили небольшие динозавры с птичьеподобными лапами и походкой. Анализ среднеюрских следов Шотландии показал, что большинство из них ближе к тероподам, хотя часть совпадает с орнитоподами, представляя одних из древнейших представителей этой группы.

Для широкой аудитории создано приложение DinoTracker. Пользователи могут загрузить силуэт найденного следа и сравнить его с базой данных, получая классификацию, основанную на нейросети.

— Наше исследование показывает, что машинное обучение без учителя может решать давние палеонтологические задачи, выявляя закономерности и помогая правильно идентифицировать ископаемые, — подчеркивают авторы.