Quando pensiamo ai dinosauri, ci vengono in mente scheletri imponenti esposti nei musei, talvolta dimenticati e coperti di polvere, o rappresentazioni digitali estremamente realistiche. Inoltre, esiste un mercato di giocattoli a tema. Tuttavia, uno dei più importanti elementi per comprendere il loro modo di vivere e muoversi sono le orme lasciate nel fango milioni di anni fa. Il problema è che la loro interpretazione è estremamente complessa: un’orma non rappresenta solo il calco di un piede, ma è il risultato di una serie intricata di fattori come peso, velocità, tipo di sedimento, umidità e persino il modo in cui l’animale ripartiva il peso mentre camminava o, eventualmente, scappava.
È qui che si inserisce DinoTracker, un progetto che ricorda in parte Jurassic Park, sviluppato da un gruppo di ricerca coordinato dal centro di ricerca Helmholtz-Zentrum di Berlino, in collaborazione con l’Università di Edimburgo. Combina paleontologia e machine learning con un approccio decisamente moderno ed è stato descritto in dettaglio in uno studio pubblicato su PNAS (eccolo). L’app consente di caricare una foto dell’impronta – oppure un disegno schematico – e di ricevere in pochi attimi un’analisi approfondita: a quale grande gruppo di dinosauri potrebbe appartenere, che tipo di movimento suggerisce e, naturalmente, quanto è “affidabile” il collegamento in relazione ai dati disponibili.
La novità non risiede solo nella rapidità ma – come spesso accade in questi casi – nel modo in cui l’intelligenza artificiale è stata formata. Il sistema non si limita a replicare classificazioni già esistenti, ma adotta un modello di apprendimento non supervisionato: invece di apprendere da etichette umane, come avviene in altri ambiti, individua autonomamente schemi ricorrenti nelle forme delle impronte. In sostanza, l’algoritmo impara a “vedere” come le orme si modificano in relazione al terreno o quando il piede affonda di più su un lato, isolando una serie di caratteristiche morfologiche fondamentali come la disposizione delle dita, la profondità del tallone e la distribuzione delle pressioni.
Per addestrare questo modello, i ricercatori hanno impiegato quasi duemila impronte reali documentate nella letteratura scientifica, affiancandole a milioni di versioni simulate al computer. I dataset, quindi, dovrebbero risultare affidabili. Queste simulazioni sono utilizzate per riprodurre le deformazioni tipiche di tracce tanto antiche: bordi appiattiti, impronte incomplete, erosioni causate dall’acqua o dall’erosione nel tempo. Il risultato sembra effettivamente un sistema solido, che in numerosi casi raggiunge livelli di accordo con esperti umani vicini al 90%, anche su impronte ritenute controverse o difficili da interpretare.
Ma DinoTracker non è soltanto uno strumento di classificazione. I suoi risultati stanno già stimolando discussioni più ampie sull’evoluzione dei dinosauri e sull’origine degli uccelli. Alcune impronte molto antiche, databili a oltre 200 milioni di anni fa, mostrano infatti notevoli somiglianze con quelle di uccelli moderni e di specie estinte. Un elemento che ha generato due scenari affascinanti: o l’origine degli uccelli è più antica di quanto si fosse pensato, di decine di milioni di anni, oppure esistevano dinosauri primitivi con zampe e piedi “da uccello” per una semplice convergenza evolutiva.
Un caso emblematico riguarda una serie di impronte scoperte in Scozia, lungo quella che un tempo era una laguna costiera sull’incantevole isola di Skye. Analizzate con l’app, queste tracce risalenti a 170 milioni di anni fa sembrano compatibili con dinosauri erbivori molto primitivi, antenati lontani di quelli che in seguito avrebbero sviluppato becchi larghi e posture più avanzate. Potrebbero rappresentare le più antiche testimonianze al mondo per quel tipo di dinosauri. È un esempio ideale di come l’AI non sostituisca l’interpretazione umana, ma fornisca nuovi spunti su cui discutere e formulare ipotesi. Specie in un campo ancora in parte avvolto nel mistero come la paleontologia dei vertebrati e, nello specifico, quella dei dinosauri.
“Il nostro approccio offre un metodo imparziale per riconoscere le variazioni nelle impronte e per testare ipotesi su chi le abbia lasciate – ha dichiarato Gregor Hartmann, ricercatore all’Helmholtz-Zentrum di Berlino – è uno strumento eccellente per la ricerca, l’educazione e anche per il lavoro sul campo”. Mentre Steve Brusatte, titolare della cattedra 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: un compito che ha rappresentato una sfida per gli esperti per oltre un secolo”.
Gli stessi ricercatori evidenziano che DinoTracker non deve essere considerato un oracolo infallibile. Le impronte restano di per sé elementi indiretti e ambigui, e l’interpretazione finale spetta sempre agli scienziati e ai ricercatori esperti. Tuttavia, l’AI presenta un vantaggio fondamentale: non ha pregiudizi. Non “sa” quale dinosauro dovrebbe aver lasciato un’orma in un certo periodo o luogo e proprio per questo può mettere in discussione classificazioni consolidate (e talvolta superate), suggerendo alternative che meritano di essere esplorate.
C’è poi un aspetto che rende il progetto particolarmente interessante anche al di fuori dei laboratori: l’accessibilità. DinoTracker è progettato non solo per i paleontologi, ma anche per studenti, appassionati e divulgatori. In futuro, chiunque potrebbe imbattersi in una traccia fossile durante un’escursione e ottenere un’analisi preliminare direttamente dallo smartphone. Una sorta di “Pokédex preistorico”, per dirla in modo ironico riferendosi al franchise dei Pokémon, ma con solide basi scientifiche. In fondo, l’idea ha qualcosa di irresistibilmente cinematografico: utilizzare l’intelligenza artificiale per ricostruire la vita di creature estinte a partire 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”.
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