O modelo foi apresentado em um estudo publicado na revista Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) e está disponível gratuitamente para uso público na plataforma GitHub.
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Diferentemente de ossos fossilizados, pegadas não vêm acompanhadas do animal que as produziu. Ao longo do tempo, paleontólogos passaram a classificá-las com base em experiência, comparação visual e registros anteriores. Esse processo pode gerar divergências, porque o formato da pegada não depende apenas do pé do dinossauro, mas também do tipo de solo, da forma como o animal pisou e das condições do ambiente naquele momento.
Assim, uma mesma espécie pode deixar marcas com formatos diferentes, e pegadas semelhantes podem ter sido feitas por animais distintos.
Como a ferramenta funciona?
O DinoTracker foi treinado com cerca de 2.000 pegadas fósseis que não tinham classificação prévia. Em vez de aprender com rótulos humanos, o sistema analisou apenas os contornos das marcas e agrupou aquelas que eram mais parecidas entre si.
Nesse processo, a inteligência artificial identificou oito características que ajudam a diferenciar as pegadas, como a abertura entre os dedos, a área de contato com o solo e a posição do calcanhar.
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Após mais de um ano de treinamento, os resultados passaram a coincidir com as classificações feitas por especialistas em cerca de 90% dos casos.
O uso do sistema confirmou observações já feitas por paleontólogos, como a semelhança entre algumas pegadas de dinossauros com três dedos e marcas deixadas por aves. Essas pegadas são encontradas em camadas de rochas muito antigas, do período Triássico e início do Jurássico.
Apesar disso, os pesquisadores ressaltam que a semelhança não é uma prova de que aves já existiam nesse período. O formato da pegada pode ser influenciado pelo solo e pela forma como o animal se movimentava, e não apenas pelo formato do pé.