Штучний інтелект навчився визначати динозаврів за слідами

Викопні сліди належать до найпоширеніших свідчень існування динозаврів. Проте встановити зв'язок між відбитком і конкретною твариною завжди було складним завданням для палеонтологів. Протягом мільйонів років осадові породи, тектонічні зміни та эрозія спотворюють первісну форму кроку, перетворюючи чіткий відбиток на неоднозначну підказку.

«Пов'язати слід із тим, хто його залишив, — величезний виклик, і палеонтологи сперечаються про це впродовж поколінь», — розповів агентству Reuters Стів Брусатте з Единбурзького університету.

Тепер дослідницька група розробила систему на основі штучного інтелекту, яка має внести більше ясності, вивчаючи варіації слідів без попередньої інформації про те, який динозавр залишив який відбиток. Науковці також створили безкоштовний додаток DinoTracker, призначений для дослідників та ентузіастів, щоб порівнювати потенційні сліди динозаврів із великою базою даних.

Дослідження, опубліковане у виданні Proceedings of the National Academy of Sciences, зосереджується на обманливо простому вхідному матеріалі — силуетах слідів, зведених до чорних форм на білому тлі.

Палеонтологи намагалися пов'язати сліди з видами динозаврів, порівнюючи форми, наче підбираючи взуття до ноги. Але багато чинників ускладнюють завдання, змінюючи відбиток після того, як тварина його залишила. Остаточна форма також відображає тип осадової породи, на яку ступила тварина, та спосіб її руху в той момент. Таким чином, один вид міг залишати сліди, що виглядають дивовижно по-різному.

Ця невизначеність створює проблему для багатьох підходів зі штучним інтелектом. Попередні системи часто тренувалися на слідах, які експерти вже позначили — тероподи, орнітоподи тощо. Якщо деякі з цих міток помилкові, програмне забезпечення може засвоїти неправильні уроки.

«Ви ніколи не знаходите слід і поруч динозавра, який його залишив, — зазначив провідний автор дослідження Грегор Хартманн із Центру Гельмгольца в Берліні. — Тому, без образ для палеонтологів, найімовірніше, деякі з цих міток неправильні».

Тому Хартманн та його колеги обрали іншу стратегію — «неконтрольовану» нейронну мережу, розроблену для пошуку закономірностей у формі без введення категорій творців слідів під час навчання. Вони зібрали 1974 силуети слідів, що охоплюють понад 200 мільйонів років еволюції динозаврів, включивши також сліди сучасних птахів.

З безладу форм система виділила вісім повторюваних вимірів варіацій — таких як розведення пальців, положення п'яти та спосіб навантаження на землю.

«Щоб зробити це, ми робимо те саме, що принц у Попелюшці, коли він підбирав черевичок до ноги Попелюшки: ми намагаємося знайти ногу динозавра, яка підходить до відбитка», — пояснив Брусатте.

Після завершення пошуку закономірностей дослідники порівняли результати з опублікованими експертними ідентифікаціями. Залежно від тесту вони виявили близько 80 відсотків збігів для розрізнення теропод-орнітопод і понад 93 відсотки для порівняння теропод-птах.

Додаток DinoTracker дозволяє користувачам завантажувати силует сліду, бачити найближчі збіги в базі даних і налаштовувати вісім характеристик, спостерігаючи, як слід трансформується з одного стилю в інший.