\n\u00c8 qui che entra in scena DinoTracker, un progetto un po\u2019 alla Jurassic Park sviluppato da un team di ricerca guidato dal centro di ricerca Helmholtz-Zentrum di Berlino, in collaborazione con l\u2019Universit\u00e0 di Edimburgo. Unisce paleontologia e machine learning con un approccio decisamente contemporaneo ed \u00e8 stato illustrato nel dettaglio in uno studio pubblicato su PNAS (eccolo). L\u2019app consente infatti di caricare una fotografia dell\u2019impronta – oppure un disegno schematico – e di ottenere in pochi istanti un\u2019analisi dettagliata: a quale grande gruppo di dinosauri potrebbe appartenere, che tipo di locomozione suggerisce e naturalmente quanto \u00e8 \u201caffidabile\u201d l\u2019abbinamento rispetto ai dati disponibili.
\nLa novit\u00e0 non sta solo nella velocit\u00e0 ma \u2013 come sempre in questi casi – nel modo in cui l\u2019intelligenza artificiale \u00e8 stata addestrata. Il sistema non si limita a replicare classificazioni gi\u00e0 esistenti ma utilizza un modello di apprendimento non supervisionato: invece di imparare da etichette umane, cos\u00ec come accade in altri ambiti, individua autonomamente pattern ricorrenti nelle forme delle impronte. In sostanza l\u2019algoritmo impara a \u201cvedere\u201d come cambiano le orme quando varia il terreno o quando il piede affonda di pi\u00f9 su un lato, isolando una serie di caratteristiche morfologiche essenziali come la disposizione delle dita, la profondit\u00e0 del tallone e la distribuzione delle pressioni.<\/p>\n
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\u2019acqua 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.
\nMa DinoTracker non \u00e8 solo uno strumento di classificazione. I suoi risultati stanno gi\u00e0 alimentando discussioni pi\u00f9 ampie sull\u2019evoluzione dei dinosauri e sull\u2019origine degli uccelli. Alcune impronte molto antiche, risalenti a oltre 200 milioni di anni fa, mostrano infatti somiglianze notevoli con quelle di uccelli moderni nonch\u00e9 di specie estinte. Una lampadina che ha acceso due scenari affascinanti: o l\u2019origine degli uccelli \u00e8 pi\u00f9 antica di quanto si pensasse, di decine di milioni di anni, oppure esistevano dinosauri primitivi con zampe e piedi \u201cda uccello\u201d per semplice convergenza evolutiva.<\/p>\n
Un caso emblematico riguarda una serie di impronte rinvenute in Scozia, lungo quella che un tempo era una laguna costiera sull\u2019affascinante isola di Skye. Analizzate con l\u2019app, 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 pi\u00f9 evolute. Sarebbero le pi\u00f9 antiche testimonianze al mondo per quel genere di dinosauri. \u00c8 un esempio perfetto di come l\u2019AI non sostituisca l\u2019interpretazione 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.
\n\u201cIl nostro metodo offre un modo imparziale per riconoscere le variazioni nelle impronte e per testare ipotesi su chi le abbia lasciate \u2013 ha spiegato Gregor Hartmann, ricercatore all\u2019Helmholtz-Zentrum di Berlino – \u00e8 uno strumento eccellente per la ricerca, l\u2019educazione e persino per il lavoro sul campo\u201d. Mentre Steve Brusatte, titolare della cattedra personale di Paleontologia ed evoluzione alla School of GeoSciences, ha aggiunto che \u201cquesto 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 difficolt\u00e0 gli esperti per oltre un secolo\u201d.<\/p>\n
Gli stessi ricercatori sottolineano che DinoTracker non va ovviamente considerato un oracolo infallibile. Le impronte restano di per s\u00e9 stesse elementi indiretti e ambigui, e l\u2019interpretazione finale spetta sempre agli scienziati e ai ricercatori esperti. Tuttavia, l\u2019AI ha un vantaggio chiave: non ha preconcetti. Non \u201csa\u201d quale dinosauro dovrebbe aver lasciato un\u2019orma in una certa area o epoca, e proprio per questo pu\u00f2 mettere in discussione classificazioni consolidate (e magari in parte superate), suggerendo alternative che meriterebbero di essere esplorate.
\nC\u2019\u00e8 poi un aspetto che rende il progetto particolarmente interessante anche fuori dai laboratori: l\u2019accessibilit\u00e0. DinoTracker \u00e8 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\u2019escursione e ottenere una prima analisi direttamente dallo smartphone. Una sorta di \u201cPok\u00e9dex preistorico\u201d, per dirla ironicamente alludendo al franchise dei Pok\u00e9mon, ma con solide basi scientifiche. In fondo, l\u2019idea ha qualcosa di irresistibilmente cinematografico: usare l\u2019intelligenza artificiale per ricostruire la vita di creature estinte partendo da un segno nel fango.
\nL\u2019indagine \u201capre nuove ed entusiasmanti possibilit\u00e0 per comprendere come questi animali straordinari vivevano e si muovevano, e quando si sono evoluti per la prima volta grandi gruppi come gli uccelli \u2013 conclude Brusatte – questa rete informatica potrebbe aver individuato gli uccelli pi\u00f9 antichi del mondo, e credo che sia un uso dell\u2019intelligenza artificiale davvero straordinario e promettente\u201d.\n<\/p><\/div>\n
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