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人工智能如何解决古生物学中一些最大的恐龙足迹之谜
了解人工智能如何帮助重新解释恐龙足迹，包括模糊恐龙和早期鸟类之间界限的鸟类足迹。
来源:《Discover》杂志一种新的人工智能工具可以帮助识别难以确定特定动物的恐龙足迹，包括可能属于一些最早的鸟类的足迹。通过比较近 2000 个化石足迹的形状，该系统提供了一种新方法来确定是谁留下了这些古老的痕迹。
据《美国国家科学院院刊》报道，这项工作使用了一种人工智能形式，可以自行寻找模式，而不是依赖人类标签。结果大多符合专家的判断，但也突出了属于熟悉类别的足迹。
特别是，一些距今超过 2 亿年的鸟类足迹与化石和现代鸟类的足迹非常相似，而来自苏格兰的有争议的足迹则与早期的食草恐龙相符。研究结果表明，数据驱动的方法如何能够阐明为什么某些足迹难以解释以及它们揭示了恐龙进化的信息。
“我们将数学公正的观点带到桌面上，以帮助人类专家解释数据，”主要作者 Gregor Hartmann 说。 “我们希望古生物学家能够使用 Dinotracker 来分析足迹，并且随着我们计划在未来积极继续其开发，它的功能和数据池会随着社区的贡献而不断增长。”
人工智能如何重新思考恐龙足迹
古生物学领域的大多数机器学习工作都依赖于监督，研究人员在训练算法之前对化石进行标记，这一步骤可以强化长期存在的假设。 DinoTracker 采用了不同的方法，无需事先分类即可显示足迹形状的模式。
苏格兰斯凯岛上的一对中侏罗纪时期的兽脚类脚印，代表了该地区最具统治力的追踪者之一。然而，一些三趾脚印可能类似于鸟脚类恐龙的脚印，这些脚印在斯凯岛上也数量较少。区分这些轨迹为 Hartmann 等人的研究提供了基础。 （2026）。