Una nueva aplicación de inteligencia artificial está transformando el trabajo de los paleontólogos: no son los huesos, sino las huellas olvidadas las que narran una historia completamente inesperada.
Donde antes los investigadores pasaban horas inclinados sobre losas de roca con lupas y cintas métricas, hoy trabajan con conjuntos de datos y redes neuronales. Un equipo internacional está empleando inteligencia artificial para analizar huellas de dinosaurios y, en el proceso, ha descubierto similitudes llamativas con los pies de las aves que habitan nuestro planeta hoy.
De una impresión borrosa a datos concretos
Las huellas de dinosaurios pueden resultar espectaculares en fotografías, pero la realidad sobre el terreno es bien distinta. La mayoría aparecen dañadas, desgastadas o distorsionadas por el barro y el paso del tiempo. Precisamente esa ambigüedad dificulta atribuirlas a una especie o grupo concreto. Aun así, estas impresiones revelan información valiosa sobre cómo se movían los animales, a qué velocidad se desplazaban y cómo estaba construido su cuerpo.
Investigadores de la Universidad de Tübingen, junto con colegas de Mánchester y Berlín, han desarrollado un sistema de inteligencia artificial capaz de trabajar incluso con fósiles en mal estado. La tecnología se integra en una aplicación móvil llamada DinoTracker, con la que tanto científicos como aficionados pueden registrar huellas y someterlas a análisis.
La IA no evalúa nombres ni etiquetas; se fija exclusivamente en la forma: la geometría de la huella es lo que determina a qué grupo pertenece.
El núcleo del sistema es una red neuronal convolucional, el mismo tipo de algoritmo que se usa en el reconocimiento facial y en los vehículos autónomos. Los investigadores la entrenaron con más de 2.000 siluetas digitales de huellas de tres dedos del período Jurásico y el Cretácico, con una antigüedad de entre aproximadamente 200 y 145 millones de años.
Cómo la IA "lee" una pisada de dinosaurio
Todas las huellas se convirtieron primero en contornos precisos, eliminando detalles como el color o la textura. Después, el algoritmo calcula automáticamente una serie de características para cada huella, entre ellas:
- el ángulo entre los dedos
- la longitud del dedo central en relación con los demás
- la forma y longitud de la zona del talón
- el grado de simetría de la huella respecto a una línea central imaginaria
A partir de esos rasgos, la IA sitúa cada huella en un "paisaje" morfológico de ocho dimensiones: un espacio matemático donde las impresiones similares quedan próximas entre sí, mientras que las muy distintas se alejan considerablemente.
Para hacer el software más resistente ante fósiles deteriorados, los investigadores ampliaron artificialmente el conjunto de datos original. Generaron más de 10.000 variantes de huellas existentes, incorporando pequeñas deformaciones similares a las que puede causar el barro húmedo o una superficie rocosa: un dedo ligeramente ensanchado, un apoyo torcido, un talón medio borrado.
Las pruebas demuestran que, ante huellas bien conservadas, la IA asigna el mismo grupo que los expertos humanos en aproximadamente el 90 % de los casos. Cuando hay dudas, el sistema explica con claridad hacia qué forma tiende la huella, sin aventurar un nombre de especie.
No decide el experto, sino el patrón
Lo que hace especialmente notable a este sistema es su forma de aprender. Muchos proyectos anteriores de IA aplicada a la paleontología utilizaban datos "etiquetados": un experto indicaba primero qué especie podría corresponder a cada huella, y el algoritmo aprendía a imitar esas etiquetas.
Con DinoTracker ocurre exactamente lo contrario. El software solo recibe las formas, sin nombres ni categorías previas. El algoritmo busca por sí solo agrupaciones y patrones. Esto evita que los errores o las discrepancias entre expertos queden codificados dentro de la máquina.
Al prescindir de las etiquetas, el sistema genera una especie de segunda opinión libre de los prejuicios establecidos sobre qué dinosaurio debería haber caminado en cada lugar.
Los investigadores pueden después analizar a qué grupo de animales corresponde probablemente cada agrupación, pero ese paso queda desvinculado del propio reconocimiento de formas. El resultado es que a veces emergen conexiones inesperadas, por ejemplo entre huellas de períodos distintos que nunca antes habían sido relacionadas.
Huellas antiguas, patas de ave modernas
El hallazgo más llamativo proviene de una serie de huellas extraordinariamente antiguas, con más de 210 millones de años. En el paisaje morfológico de la IA, estas huellas aparecen en la misma "zona" que impresiones muy similares a las patas de las aves: estrechas, con tres dedos hacia adelante, poca separación y una simetría bien definida.
Durante mucho tiempo, la mayoría de los investigadores daban por sentado que ese tipo de pies similares a los de las aves apareció mucho más tarde, aproximadamente en el Jurásico tardío, cuando surgieron las primeras aves primitivas. El análisis de la IA obliga ahora a contemplar dos escenarios posibles:
| Escenario | Significado |
|---|---|
| Origen más temprano de las aves | Antepasados con pies similares a los de las aves podrían haber caminado ya en el Triásico, mucho antes de lo que se pensaba. |
| Desarrollo paralelo | Algunos dinosaurios carnívoros habrían desarrollado de forma independiente una morfología del pie muy parecida a la de las aves modernas. |
En cualquiera de los dos casos, los datos apuntan a una evolución continua: ciertas formas de pies siguen reapareciendo a lo largo de millones de años y avanzan progresivamente hacia el perfil que hoy reconocemos en gallinas, garzas y aves rapaces.
La IA no identifica qué especie dejó cada huella. El sistema únicamente ordena las formas de manera coherente. Los paleontólogos pueden entonces usar esa ordenación para contrastar hipótesis evolutivas: ¿encaja el árbol genealógico propuesto con la distribución de las huellas, o el patrón sugiere una ruta diferente?
De la pared rocosa al teléfono móvil
Los investigadores no se limitan a trabajar con bases de datos académicas. Con la aplicación DinoTracker pretenden sumar miles de ojos adicionales: cazadores de fósiles, geólogos aficionados, turistas que pasean junto a un acantilado o visitan un cauce de río seco.
Quien encuentre una posible huella de dinosaurio puede subir una foto o un boceto. La IA compara la forma directamente con la base de datos existente y muestra cómo queda situada la huella en el paisaje morfológico. Los usuarios no solo obtienen una puntuación de similitud, sino también una representación visual de lo excepcional o corriente que resulta su hallazgo.
La aplicación convierte hallazgos aislados en datos utilizables: cada huella, aunque sea poco clara, puede ser una pieza de un patrón mucho mayor.
Los envíos seleccionados pasan a la colección principal tras ser verificados. Así crece continuamente la base de datos, incluso en regiones donde apenas trabajan icnólogos especializados —expertos en huellas fósiles—. La IA se beneficia de ese crecimiento: cuanta más variedad analiza, más precisa se vuelve la distinción entre grupos.
Lo que este avance significa para la paleontología
Análisis más rápidos y menos disputas sobre los detalles
La paleontología es una disciplina en la que la interpretación tiene un peso enorme: dos investigadores pueden observar la misma huella y llegar a conclusiones distintas. El nuevo método ofrece un marco de referencia objetivo. Si varias huellas procedentes de distintos países caen en exactamente el mismo grupo morfológico, resulta mucho más difícil tratarlas como tipos completamente diferentes.
El enfoque también es útil para los casos dudosos en colecciones museísticas. Hallazgos antiguos con etiquetas imprecisas o documentación incompleta pueden volver a procesarse con la IA. El resultado no dice automáticamente qué especie era, pero sí muestra con qué formas guardan relación y si las clasificaciones anteriores tienen sentido.
Hacia un atlas digital de huellas de dinosaurios
Los investigadores miran más allá de las simples pisadas. El principio subyacente —reconocimiento puro de formas sin etiquetas— es aplicable a todo tipo de restos fósiles. Por ejemplo:
- impresiones de hojas que aportan información sobre climas antiguos
- galerías y rastros de arrastre de invertebrados
- fragmentos óseos demasiado pequeños para un análisis clásico
Si esos datos se organizan de manera comparable, con el tiempo surgirá un atlas digital de formas fósiles. Los investigadores podrán identificar mucho más rápido qué estructuras se repiten a través del tiempo y el espacio, dónde aparecen de repente formas nuevas y dónde parecen extinguirse ciertos linajes.
Un poco más de contexto: ¿qué son exactamente las huellas de dinosaurios?
Las huellas de dinosaurios pertenecen a la categoría de los icnofósiles: registros del comportamiento en lugar de restos del propio cuerpo. Son impresiones en barro o arena que con el tiempo se endurecieron hasta convertirse en roca. A partir de una secuencia de huellas es posible deducir la dirección de marcha, la longitud del paso e incluso, en algunos casos, la velocidad de desplazamiento.
Combinando diferentes pistas, los investigadores pueden reconstruir, por ejemplo, manadas que avanzaban junto a una orilla, escenas de caza con depredadores y presas, o zonas de cría donde abundaban los animales jóvenes. El nuevo método de IA potencia ese tipo de análisis al vincular huellas por su forma con tipos de pies similares hallados en otras partes del mundo.
Para quienes quieran explorar por su cuenta: no toda marca en una roca es una huella de dinosaurio. Las grietas de desecación, los canales de raíces y los patrones de erosión pueden resultar engañosamente convincentes. Ante un hallazgo sospechoso, una aplicación como DinoTracker permite hacer una primera verificación rápida. Los expertos pueden decidir después con mayor criterio si una localización merece una investigación más detallada.
El desarrollo de este tipo de herramientas de IA pone de manifiesto la rapidez con que se está digitalizando la paleontología. El trabajo de campo clásico sigue siendo imprescindible, pero ahora cuenta con una prolongación digital capaz de detectar patrones demasiado sutiles o dispersos para el ojo humano. Precisamente en algo tan efímero como una pisada —formada en un instante y recuperada con esfuerzo millones de años después— esa capacidad marca una diferencia enorme.
