Ett nytt AI-drivet verktyg betraktar dinosauriespår på ett helt annat sätt än det mänskliga ögat – och drar häpnadsväckande slutsatser från dem.
En algoritm utvecklad av ett forskarlag från Tyskland och Storbritannien jämför tusentals fossila spår. Resultaten kan komma att förskjuta tidlinjen för fåglarnas evolution och förändra hur paleontologer världen över arbetar.
Artificiell intelligens granskar spår från för 200 miljoner år sedan
Dinosauriespår är oansenliga fördjupningar i berg och sten som tid, erosion och jordrörelser länge hunnit förvränga. För forskare fungerar de ändå som en slags svart låda – ett register över djurets rörelsemönster, gånghastighet och ibland till och med beteende. Problemet är att sådana avtryck sällan bevaras perfekt, vilket gör det att identifiera vilken dinosauriegrupp som lämnat dem till en sorts gissningslek.
Det är precis det här utmaningen som ett forskarlag från universitetet i Tübingen tacklade, i samarbete med universitetet i Manchester och berlinska Museum für Naturkunde. Tillsammans tog de fram ett AI-system som självständigt analyserar fotspår och grupperar dem efter form – utan att någon människa berättar för det vem som kan ha lämnat dem.
Den nya algoritmen fokuserar enbart på spårets geometri. Vilket art det rör sig om är irrelevant – det som räknas är hur djurets fot faktiskt såg ut.
Appen DinoTracker – paleontologi i fickan
Kärnan i projektet är appen DinoTracker, som bygger på ett neuralt nätverk specialiserat på formigenkänning. Forskarna matade det med över 2 000 trefingrade avtryck från hela världen, huvudsakligen från perioden mellan ungefär 200 och 145 miljoner år sedan. Varje spår standardiserades – reducerades till en kontur, roterades och skalades om så att algoritmen kunde jämföra dem som ritningar i samma format.
Den som använder appen behöver antingen fotografera ett spår eller rita dess kontur. Sedan analyserar AI:n ett antal nyckelegenskaper:
- De tre fingrarnas placering och vinkelspridning,
- proportionerna mellan fingrarnas längd och "hälen",
- spårets symmetri i förhållande till mittfingeraxeln,
- avtryckets allmänna smalhet eller massivitet.
Utifrån det beräknar systemet likheten med spår i databasen och placerar sedan det nya avtrycket i ett åttadimensionellt formutrymme – en sorts karta över dinosauriefötters morfologi.
Den här "formkartan" gör det möjligt att behandla varje spår som en punkt i ett datamolnet. Spår från djur med mycket snarlik fotanatomi hamnar nära varandra – även om de kommer från olika kontinenter och tidsperioder.
Utan etiketter, utan ledtrådar, färre fel
I stället för klassisk övervakad inlärning, där en expert beskriver data i förväg, använde man här oövervakad inlärning. Algoritmen fick ingen information om vilket spår som tillhörde vilken dinosaurie. Den sökte på egen hand efter naturliga grupper av liknande former.
För att göra systemet robust mot skadade eller ofullständiga spår genererade forskarna över 10 000 konstgjorda varianter av avtryck. De simulerade bland annat förvrängningar orsakade av mjukt underlag, delvis utsuddade fingrar, utsmetade konturer och lätta rotationer av foten under steget. I praktiken lärde det AI:n att hantera "fula" exemplar – precis de typer som paleontologer oftast stöter på.
I tester jämfördes algoritmens utlåtanden med bedömningar från experter på fossila spår. För välbevarade avtryck nådde överensstämmelsen upp till ungefär 90 procent, och systemet tillämpade samma bedömningsmetod oavsett var provet kom ifrån eller hur erfaren personen var som skickade in det.
Fågelliknande gång hos dinosaurier för 210 miljoner år sedan
De mest fascinerande slutsatserna uppstod när forskarna undersökte var i formrymden de äldsta kända dinosauriespåren hamnade. Vissa avtryck daterade till mer än 210 miljoner år sedan placerade sig i ett område som tidigare snarare förknippats med moderna fåglar än med de massiva teropoder som syns i filmer.
Dessa avtryck delar tre egenskaper som brukar kopplas till fåglars sätt att gå:
- En smal, utsträckt form hos de tre fingrarna som är placerade nästan i en linje,
- hög symmetri i spåret i förhållande till mittfingeraxeln,
- litet fingeravstånd, vilket tyder på en relativt smal gångstil.
Det är ett kraftigt brott mot den enkla bilden av att fåglar "dyker upp" först långt senare, under den sena juraperioden. Analysresultaten öppnar för två möjligheter. Antingen förgrenade sig den evolutionslinje som ledde till fåglar faktiskt tidigare än man trott. Eller så hade en del av triasperiodens tidiga köttätande dinosaurier förvånansvärt fågelliknande fötter, trots att resten av kroppen fortfarande kunde se ganska "klassiskt dinosaurisk" ut.
Ur AI:ns perspektiv är det enda som spelar roll att spår från djupet av triasperioden och avtryck från moderna fåglar i många avseenden "ritar sig" mycket likt.
Forskarna påpekar att algoritmen inte tilldelar spår till specifika arter – den jämför enbart former. Det minskar risken för övertolkning. I stället för att med kraft passa in varje avtryck i en känd dinosaurie kan man acceptera att vissa typer av fötter och rörelsemönster uppstod oberoende av varandra i olika evolutionslinjer.
En kontinuitet i former från dinosaurie till sparv
Jämförelsen av spår från olika geologiska perioder avslöjade också något som liknar ett "sammanhängande band" av besläktade former. Det finns inget abrupt hopp mellan de gamla teropoderna och fåglarna – snarare sker en gradvis förskjutning av formerna i riktning mot den typiskt fågelliknande foten.
Det ger bränsle åt diskussionen om hur snabbt förändringar kopplat till kroppshållning, förlängning av bakbenen och tyngdpunktens förskjutning ägde rum. Spåren antyder att vissa inslag av "fåglarnas" biomekanik testades i evolutionens laboratorium långt innan riktiga fåglar med fjädrar och flygdugliga vingar överhuvudtaget hade uppstått.
Varje turist kan hjälpa till att forska om dinosaurier
DinoTracker skapades inte enbart för att användas i laboratoriernas stillhet. Utvecklarna vill att appen ska nyttjas av guider, geologientusiaster och till och med turister som besöker platser med fossila avtryck. Det räcker med ett foto, korrekt markering av spårets orientering och att man skickar in filen.
Systemet ger i gengäld två typer av information: det visar den procentuella likheten med referensspår i databasen samt det nya avtryckets position på formkartan. Det ger användaren en bild av om hen tittar på något ovanligt eller snarare ett ganska standardmässigt spår efter ett tvåbent rovdjur.
Hundratals lokala rapporter från olika länder kan i förlängningen bygga upp en av de största databaserna över dinosauriespår som någonsin samlats in.
| Appfunktion | Vetenskaplig nytta |
|---|---|
| Automatisk formanalys av spår | Enhetligt sätt att jämföra prover från olika regioner |
| Möjlighet för användare att rapportera spår | Snabbare databastillväxt utan att varje forskarlag behöver resa ut |
| Bedömning av avtryckets kvalitet och ovanhet | Vägledning om vilka fynd som är värda ett platsbesök |
| Algoritmens inlärning på nya prover | Allt bättre förmåga att urskilja subtila skillnader mellan spår |
Den här arbetsmodellen löser delvis problemet med bristen på experter inom fossila spår i många länder. Lokala entusiaster kan samla in grundläggande material, och algoritmen skapar en första ordning i det. Experterna kan sedan koncentrera sig på de mest intressanta fallen.
Vad kan AI fortfarande "se" i fossil
Skaparna av DinoTracker planerar inte att stanna vid dinosauriespår. Samma mekanism för formanalys kan tillämpas på andra typer av spår och rester – från bladavtryck från för miljoner år sedan till labyrinter utgnagda i lera av forntida ryggradslösa djur. Det finns också planer på att använda algoritmen för en första sortering av benfragment som är svåra att hänföra till en specifik del av skelettet.
Grundidén är enkel: i stället för att studera varje exemplar separat får paleontologen en interaktiv karta över likheter. Hen kan se var ovanliga former klustrar sig, i vilka epoker specifika fottyper, blad eller pansarformer ökar eller minskar. Det möjliggör i sin tur mer precisa frågor om klimatförändringar, djurmigrationer och utdöendets tempo.
Varför spår ibland berättar mer än ben
För många människor handlar dinosaurier främst om skallar och skelett på museum. Men spår bevarar något som ben ofta saknar: information om rörelse. Från en enda rad av avtryck kan en paleontolog utläsa gånghastighet, steglängd, hur fötterna placerades och ibland till och med om djuret sprang, svängde av, stannade till eller rörde sig i grupp.
En AI som analyserar tusentals sådana spår på en gång kan upptäcka mönster som är osynliga med det traditionella tillvägagångssättet, där en forskare arbetar med ett fåtal lokala fyndplatser. Att ställa spår från olika kontinenter mot varandra gör det till exempel möjligt att undersöka om liknande rörelsesätt uppstod oberoende av varandra i avlägsna populationer, eller om de snarare spred sig från ett område i samband med djurens migration.
För läsaren är det ett talande tecken: artificiell intelligens tar sig allt oftare in på områden som länge ansetts vara helt "analoga" och starkt beroende av forskarens individuella intuition. Inom paleontologin ersätter den inte människan – men den fungerar som ett förstoringsglas och en kalkylator i ett, och hjälper till att ordna data och ställa skarpare frågor om vår planets förflutna.
