Ett nytt AI-verktyg vänder paleontologin upp och ner
I decennier har forskare bråkat om vilka djur som lämnat vilka avtryck i sten. Nu kliver ett algoritmsystem in i debatten. Ett internationellt forskarlag använder artificiell intelligens för att analysera fossila fotavtryck på nytt – och hittar mönster som påminner slående om moderna fåglar, långt tidigare i historien än vad man tidigare trott.
DinoTracker: AI-systemet som läser fossila fötter
Forskningen kommer från vetenskapsmän vid universiteten i Tübingen och Manchester samt Museum für Naturkunde i Berlin. Tillsammans utvecklade de ett AI-system kopplat till en mobilapp kallad DinoTracker, som automatiskt känner igen och jämför dinosauriespår med varandra.
Den som någon gång sett ett fossilt spår på nära håll vet hur svårtolkat det kan vara. Kanterna är nötta, leran har runnit ut, delar har helt försvunnit. Ändå utgör dessa spår ett av de få direkta bevisen för hur dinosaurierna rörde sig, hur snabbt de gick och hur deras ben var byggda.
Istället för oändliga expertdiskussioner om tvivelaktiga avtryck levererar AI:n en reproducerbar och neutral bedömning baserad på form och mätbara egenskaper.
Grunden i DinoTracker är ett så kallat konvolutionellt neuralt nätverk. Det matades med över 2 000 tredelade fotavtryck – tre tår, precis som hos många theropoder och fåglar – från perioden 200 till 145 miljoner år sedan. Alla spår standardiserades först till stiliserade konturer, helt utan etiketter eller artnamn.
Så fungerar appen i praktiken
Användare – från forskare till nyfikna vandrare – kan ladda upp ett foto eller en skiss av ett misstänkt dinosaurieavtryck i appen. Systemet utför sedan en serie steg:
- automatisk igenkänning av referenspunkter, som tårnas orientering och hälens längd
- bestämning av avtryckets övergripande form, bredd och symmetri
- jämförelse med tusentals befintliga spår i databasen
- placering av det nya avtrycket i ett så kallat morfologiskt rum med åtta dimensioner
Det sista låter abstrakt, men innebär i praktiken att varje avtryck tilldelas en slags koordinat baserad på åtta noggrant utvalda formvariabler. Avtryck som liknar varandra hamnar tätt intill varandra i det virtuella landskapet.
Genom att enbart titta på form – utan förutbestämda namn – tar AI:n bort en stor del av den mänskliga förförståelsen ur ekvationen.
Ostyrd inlärning: AI som hittar mönster utan expertvägledning
Något som sticker ut i projektet är att forskarna valde så kallad oövervakad inlärning. I många AI-projekt matar experter in etiketter i förväg – exempelvis "det här är en theropod" eller "det här är en växtätande dinosaurie". Modellen lär sig sedan att känna igen dessa märkningar.
Med DinoTracker sker just ingenting av det. AI:n får bara formerna, utan att någon talar om vilken art de tillhör. Systemet söker självständigt efter mönster och grupperar liknande spår – utan att styras av befintliga klassificeringar, som ofta skiljer sig åt experter emellan och ibland visar sig felaktiga.
För att göra modellen mer robust genererade teamet över 10 000 extra simulerade fotavtryck. De är baserade på verkliga spår men digitalt förvrängda: bredare, delvis "utsudda", roterade eller ihopklämda – som om en tung dinosaurie trampat i blöt lera eller som om tidens tand angripit spåret. I praktiska tester nådde systemet en överensstämmelse på ungefär 90 procent med expertbedömningar för välbevarade avtryck.
Tidiga fåglar? Gamla spår ser förvånansvärt moderna ut
Det mest uppseendeväckande resultatet kommer från jämförelsen mellan uråldersspåren och moderna fågelavtryck. AI:n stötte på en grupp mycket gamla fotavtryck, äldre än 210 miljoner år, som uppvisar slående likheter med nutida fågelfötter.
Det rör sig om avtryck med:
- en smal, tredelad form
- tydlig längdaxel längs mittentån
- små vinklar mellan tårna, vilket tyder på ett stramt och rätlinjigt rörelsemönster
Sådana egenskaper förknippas enligt dagens läroböcker framför allt med fåglar från sen Jura och Krita – tiotals miljoner år senare. Ändå dyker de nu upp redan under sen Trias.
AI:n kopplar inget artnamn till dessa spår, men visar tydligt att vissa Trias-dinosaurier hade fötter som ser förvånansvärt fågellika ut.
Forskarna skissar på två möjliga förklaringar. Antingen startade den evolutionära linjen mot fåglar tidigare än vad man hittills antagit, eller så utvecklade vissa köttätande dinosaurier självständigt en fotform som starkt påminner om senare fåglars. I båda fallen förskjuts diskussionen om fåglarnas ursprung bakåt i tiden.
När dessa "fågellika" spår jämförs med yngre avtryck verkar en gradvis förändring bli synlig – från bredare och robustare fotformer mot smalare och mer specialiserade sådana. Det stödjer tanken att vissa rörelsestilar och fotbyggnader utvecklades steg för steg mot fågelmodellen, snarare än med ett enda stort evolutionärt språng.
Medborgarforskning via DinoTracker-appen
Projektet handlar inte bara om smarta algoritmer i laboratorier. Via mobilappen vill forskarna engagera så många människor som möjligt i arbetet. Fossilentusiaster, amatörgeologer och turister i nationalparker kan alla skicka in foton på spår de stöter på.
Efter uppladdningen får användaren en första bedömning: hur starkt liknar avtrycket befintliga kategorier, och var hamnar det i det morfologiska landskapet? Datan lagras centralt och kan, efter granskning, bli en del av den växande databasen.
- proffs sparar tid vid sortering av stora mängder spår
- regioner utan specialiserade ikhnologer får en första tillförlitlig screening
- antalet kända spår ökar snabbt, vilket stärker statistiska analyser
Appen fungerar som ett filter och en samlingspunkt. Felaktiga eller tveksamma rapporter kan senare granskas av specialister, men AI:n sorterar redan ut de mest intressanta eller avvikande spåren. För paleontologin – som ofta tampas med begränsade budgetar och få experter – sparar det mycket fältarbete och restid.
Från dinosauriefötter till blad och benfragment
Utvecklarna ser DinoTracker som ett första steg mot en bredare uppsättning AI-verktyg för fossilforskning. I princip spelar det ingen roll för algoritmen om den tittar på ett dinosaurieavtryck eller ett fossilt blad – den känner igen former och mönster oavsett.
Därför ligger utvidgningar till andra fossiltyper nära till hands, exempelvis:
- växtavtryck i bergslager
- fotspår och krypspår från ryggradslösa djur
- lösa benfragment eller ofullständiga skelett
Genom att koda olika datamängder på ett jämförbart sätt skapas en digital verktygslåda där forskare snabbare kan se samband mellan fyndplatser, tidsperioder och arter. Det påskyndar inte bara beskrivande arbete, utan hjälper också till att testa evolutionsmodeller och klimatscenarier från det avlägsna förflutna.
Vad betyder egentligen "åtta dimensioner"?
Begreppet åttadimensionellt rum låter som science fiction, men i den här studien handlar det i grunden om åtta noggrant utvalda siffror per fotavtryck. Tänk på förhållanden mellan tålängder, fotens bredd i förhållande till längden, symmetrigrader eller vinklar mellan tårna.
Genom att alltid använda samma uppsättning variabler kan spår från Kina, Tyskland eller Sydafrika jämföras direkt med varandra. En forskare behöver inte längre förlita sig på teckningar eller beskrivningar från gamla artiklar, utan kan bokstavligen placera olika avtryck i samma matematiska rum.
För amatörsökare kanske allt detta känns avlägset – men de drar nytta av det indirekt. Ju mer standardiserad data AI:n tar emot, desto bättre kan systemet bedöma deras fynd. Ett skarpt foto med ett måttband bredvid spåret ger information som förblir användbar i decennier, även när nya analysmetoder utvecklas.
Den som vandrar längs en klippvägg, ser mörka fläckar i stenen och undrar "kan det där vara ett dinosauriespår?" har nu med DinoTracker ett nytt alternativ. Ett enkelt foto kan bli ett datapunkt som väger tungt i diskussioner om hur fåglar uppstod och hur dinosaurierna rörde sig över jordens yta.
