Скелеты динозавров — лишь малая часть наследия мезозойской эры. Куда чаще палеонтологи находят их следы за долгую жизнь одна особь могла оставить тысячи отпечатков в мягкой почве, ставшей со временем камнем. Но интерпретация этих находок — настоящий вызов. Форма следа зависит не только от анатомии лапы, но и от скорости движения животного, и от вязкости грунта миллионы лет назад.
Идентифицировать динозавров по их следам сложно, но ИИ может помочь
Исследователи из Эдинбургского университета совместно с физиками из Центра Гельмгольца в Берлине разработали ИИ-модель для идентификации следов динозавров. Система анализирует контуры трехпалых отпечатков, помогая отличить хищных тераподов от травоядных орнитоподов, что ранее было крайне сложной задачей для ученых.
Окаменелый след динозавра в национальном парке Пху Фаек, Таиланд. dome napat/Shutterstock
Почему следы динозавров важнее костей. Скелет дает статический образ животного, но только следы рассказывают о его поведении при жизни. Биомеханика походки, скорость бега и социальное взаимодействие (например, движение стадом) зашифрованы именно в цепочках отпечатков. Трудность понимания заключается в «эффекте субстрата»: один и тот же динозавр оставит разные следы в жидкой грязи и влажном песке, что часто сбивает с толку исследователей.
Пара следов теропода среднего юрского периода на острове Скай в Шотландии.
Особую проблему создают трехпалые отпечатки. Группы динозавров, столь разные, как тираннозавры и игуанодоны, имели поразительно похожие функциональные стопы. Традиционные методы классификации часто упираются в субъективность человеческого восприятия, из-за чего ученым бывает трудно прийти к единому мнению о том, кто именно прошел по древнему побережью.
Непредвзятый взгляд искусственного интеллекта
Решение пришло неожиданно из далекой области науки — из физики фотонов. Глава команды Грегор Хартманн из Центра Гельмгольца в Берлине, читая книгу о динозаврах своему сыну, задумался: нельзя ли применить алгоритмы обработки данных из его основной работы к палеонтологии? Так зародилось сотрудничество с палеонтологом Стивом Брусатти. Ученые создали нейросеть, обученную на двух тысячах реальных отпечатков и миллионах их цифровых вариаций. Работа опубликована в журнале PNAS.
Отпечаток лапы динозавра юрского периода, воспроизведенный с помощью 5-миллиметровых контуров на основе фотограмметрической модели. Схема по обеим сторонам представляет нейронную сеть машинного обучения Хартмана и др. (2026)
Ученые использовали метод обучения без учителя. ИИ сканировал только контуры, не зная заранее, кому они принадлежат. Это позволило избежать человеческой предвзятости. Как отмечает Стив Брусатти: «Наш подход позволил модели самостоятельно обнаружить ключевые оси вариативности, такие как размах пальцев или положение пятки».
Результаты превзошли ожидания: точность классификации составила от 80 до 93 процентов. Теперь эта технология доступна не только профессионалам, но и любителям через приложение DinoTracker, превращая каждого увлеченного человека в настоящего палеонтолога. Люди достаточно часто случайно встречают странные следы и теперь у них появился инструмент идентификации.