Los paleontólogos se frotan las manos: la IA está aprendiendo a identificar huellas de los dinosaurios con una app
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La paleontología y el estudio de los fósiles
El estudio de los dinosaurios sigue siendo una pieza clave para entender cómo funcionaban los ecosistemas del pasado. Sus huellas ayudan a reconstruir quién vivía en cada entorno y cómo se comportaban, un trabajo que hasta ahora dependía casi por completo del análisis directo de los paleontólogos, pero eso empieza a cambiar.
Ahora existe una app que utiliza inteligencia artificial capaz de identificar huellas de dinosaurio y compararlas con miles de registros, logrando coincidencias cercanas al 90 % con el criterio de los expertos y cambiando la forma de estudiar estos rastros fósiles.
Una app utiliza inteligencia artificial para identificar huellas de dinosaurio
La herramienta se llama DinoTracker y surge de una colaboración entre el Helmholtz-Zentrum Berlin y la University of Edinburgh. Su planteamiento es sencillo: subir una imagen o un boceto de una huella fósil y recibir una estimación sobre qué tipo de dinosaurio pudo dejarla.
La idea nace de un problema muy común en la paleontología. Una huella no es una copia exacta del pie, sino el resultado de un contacto fugaz con barro, arena o limo. El suelo se deforma, el animal se mueve, los bordes se hunden y, con el paso del tiempo, la erosión termina de alterar la forma original. Por eso, dos dinosaurios muy parecidos pueden dejar marcas muy distintas, y uno sólo puede generar huellas casi irreconocibles entre sí.
Hasta ahora, muchos estudios informáticos partían de huellas ya clasificadas por humanos. El riesgo es claro, si la etiqueta inicial era dudosa, el error se arrastraba. En este caso, los investigadores optaron por otro camino y dejaron que la IA aprendiera comparando formas, sin nombres previos.
Cómo la inteligencia artificial interpreta las huellas de los dinosaurios
El sistema se entrenó con cerca de 2.000 huellas fósiles reales y con millones de versiones alteradas digitalmente. Esas variaciones reproducen lo que ocurre en la naturaleza: compresión del terreno, desplazamiento de los dedos, talones poco definidos o bordes desgastados.
A partir de ahí, la IA identificó ocho rasgos geométricos que se repiten con frecuencia y resultan útiles para diferenciar a los posibles autores de una huella. La apertura de los dedos, la posición del talón, la superficie de contacto con el suelo o la distribución aparente del peso aportan más información de la que parece cuando se observan de manera conjunta.
Cuando los investigadores pusieron a prueba el modelo, los resultados coincidieron en torno al 90 % con las clasificaciones realizadas por especialistas humanos, incluso en huellas que suelen generar debate. No ofrece certezas absolutas, pero sí una referencia sólida y constante.
Uno de los aspectos más llamativos apareció al analizar huellas de más de 200 millones de años con rasgos muy similares a los de las aves. Esto no zanja el debate sobre su origen, pero refuerza la idea de que algunos dinosaurios tempranos ya tenían pies muy parecidos.
Así funciona la app DinoTracker para analizar huellas de dinosaurios
El uso de DinoTracker resulta bastante sencillo. El usuario sube una fotografía clara o una silueta de la huella y el sistema la compara con su base de datos. En segundos, muestra las huellas más parecidas y permite ajustar manualmente los rasgos para ver cómo pequeñas variaciones cambian la identificación.
Esta función resulta útil en el trabajo de campo, donde no siempre hay tiempo ni medios para un análisis exhaustivo. También abre la puerta a revisar viejos yacimientos con otra mirada, como ha ocurrido con las huellas de la Isle of Skye, en Escocia, que ahora podrían relacionarse con parientes muy antiguos de los dinosaurios con pico de pato.
El paleontólogo Steve Brusatte, uno de los autores del estudio publicado en Proceedings of the National Academy of Sciences, insiste en que la app no sustituye al experto. Funciona más bien como una segunda opinión constante, sin cansancio ni prejuicios acumulados.
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