Se pensiamo ai dinosauri immaginiamo scheletri monumentali nei musei, in certi casi un po’ dimenticati a prendere polvere, o ricostruzioni digitali iperrealistiche. Oltre al mercimonio degli articoli per l’infanzia. In realtà, uno dei materiali più preziosi per capire come vivevano e si muovevano sono le impronte lasciate nel fango milioni di anni fa. Il problema è che leggerle è difficilissimo: un’orma non è solo il calco di un piede ma il risultato di una combinazione complessa di peso, velocità, tipologia di sedimento, umidità e perfino del modo in cui l’animale distribuiva il peso mentre camminava. O magari fuggiva.
È qui che entra in scena DinoTracker, un progetto un po’ alla Jurassic Park sviluppato da un team di ricerca guidato dal centro di ricerca Helmholtz-Zentrum di Berlino, in collaborazione con l’Università di Edimburgo. Unisce paleontologia e machine learning con un approccio decisamente contemporaneo ed è stato illustrato nel dettaglio in uno studio pubblicato su PNAS (eccolo). L’app consente infatti di caricare una fotografia dell’impronta – oppure un disegno schematico – e di ottenere in pochi istanti un’analisi dettagliata: a quale grande gruppo di dinosauri potrebbe appartenere, che tipo di locomozione suggerisce e naturalmente quanto è “affidabile” l’abbinamento rispetto ai dati disponibili.
La novità non sta solo nella velocità ma – come sempre in questi casi – nel modo in cui l’intelligenza artificiale è stata addestrata. Il sistema non si limita a replicare classificazioni già esistenti ma utilizza un modello di apprendimento non supervisionato: invece di imparare da etichette umane, così come accade in altri ambiti, individua autonomamente pattern ricorrenti nelle forme delle impronte. In sostanza l’algoritmo impara a “vedere” come cambiano le orme quando varia il terreno o quando il piede affonda di più su un lato, isolando una serie di caratteristiche morfologiche essenziali come la disposizione delle dita, la profondità del tallone e la distribuzione delle pressioni.

Per allenare questo modello i ricercatori hanno utilizzato quasi duemila impronte reali documentate in letteratura scientifica, affiancandole a milioni di versioni simulate al computer. I dataset, insomma, dovrebbero essere affidabili. Queste simulazioni servono a riprodurre deformazioni tipiche di tracce tanto antiche: bordi schiacciati, impronte incomplete, erosioni dovute all’acqua o al tempo. Il risultato sembrerebbe in effetti un sistema robusto, che in molti casi raggiunge livelli di concordanza con gli esperti umani vicini al 90%, anche su impronte considerate controverse o difficili da interpretare.
Ma DinoTracker non è solo uno strumento di classificazione. I suoi risultati stanno già alimentando discussioni più ampie sull’evoluzione dei dinosauri e sull’origine degli uccelli. Alcune impronte molto antiche, risalenti a oltre 200 milioni di anni fa, mostrano infatti somiglianze notevoli con quelle di uccelli moderni nonché di specie estinte. Una lampadina che ha acceso due scenari affascinanti: o l’origine degli uccelli è più antica di quanto si pensasse, di decine di milioni di anni, oppure esistevano dinosauri primitivi con zampe e piedi “da uccello” per semplice convergenza evolutiva.

Un caso emblematico riguarda una serie di impronte rinvenute in Scozia, lungo quella che un tempo era una laguna costiera sull’affascinante isola di Skye. Analizzate con l’app, queste tracce risalenti a 170 milioni di anni fa sembrano compatibili con dinosauri erbivori molto primitivi, parenti lontani di quelli che in seguito avrebbero sviluppato becchi larghi e posture più evolute. Sarebbero le più antiche testimonianze al mondo per quel genere di dinosauri. È un esempio perfetto di come l’AI non sostituisca l’interpretazione umana ma fornisca nuovi indizi su cui discutere e fare ipotesi. Specie in un ambito ancora in parte avvolto nel mistero come la paleontologia dei vertebrati e appunto nello specifico dei dinosauri.
“Il nostro metodo offre un modo imparziale per riconoscere le variazioni nelle impronte e per testare ipotesi su chi le abbia lasciate – ha spiegato Gregor Hartmann, ricercatore all’Helmholtz-Zentrum di Berlino – è uno strumento eccellente per la ricerca, l’educazione e persino per il lavoro sul campo”. Mentre Steve Brusatte, titolare della cattedra personale di Paleontologia ed evoluzione alla School of GeoSciences, ha aggiunto che “questo studio rappresenta un contributo entusiasmante per la paleontologia e introduce un approccio oggettivo, basato sui dati, alla classificazione delle impronte di dinosauro: qualcosa che ha messo in difficoltà gli esperti per oltre un secolo”.

Gli stessi ricercatori sottolineano che DinoTracker non va ovviamente considerato un oracolo infallibile. Le impronte restano di per sé stesse elementi indiretti e ambigui, e l’interpretazione finale spetta sempre agli scienziati e ai ricercatori esperti. Tuttavia, l’AI ha un vantaggio chiave: non ha preconcetti. Non “sa” quale dinosauro dovrebbe aver lasciato un’orma in una certa area o epoca, e proprio per questo può mettere in discussione classificazioni consolidate (e magari in parte superate), suggerendo alternative che meriterebbero di essere esplorate.
C’è poi un aspetto che rende il progetto particolarmente interessante anche fuori dai laboratori: l’accessibilità. DinoTracker è pensato non solo per i paleontologi ma anche per studenti, appassionati e divulgatori. In prospettiva, chiunque potrebbe trovarsi davanti a una traccia fossile durante un’escursione e ottenere una prima analisi direttamente dallo smartphone. Una sorta di “Pokédex preistorico”, per dirla ironicamente alludendo al franchise dei Pokémon, ma con solide basi scientifiche. In fondo, l’idea ha qualcosa di irresistibilmente cinematografico: usare l’intelligenza artificiale per ricostruire la vita di creature estinte partendo da un segno nel fango.
L’indagine “apre nuove ed entusiasmanti possibilità per comprendere come questi animali straordinari vivevano e si muovevano, e quando si sono evoluti per la prima volta grandi gruppi come gli uccelli – conclude Brusatte – questa rete informatica potrebbe aver individuato gli uccelli più antichi del mondo, e credo che sia un uso dell’intelligenza artificiale davvero straordinario e promettente”.