DinoTracker: IA interpreta pegadas fósseis de dinossauros e revela padrões como os de aves modernas

Pesquisadores de Tübingen, Manchester e Berlim criaram uma inteligência artificial capaz de analisar automaticamente pegadas fossilizadas de dinossauros. O sistema encontra padrões que ainda não tinham sido percebidos por especialistas - e aponta paralelos surpreendentes com pés de aves atuais. A proposta é que até caçadores amadores de fósseis possam participar usando apenas uma foto feita com o celular.

Como um app torna pegadas antigas de dinossauro mais fáceis de interpretar

Em geral, identificar rastros de dinossauros exige muita prática - e também sorte. Muitos registros aparecem incompletos, deformados ou desgastados pela erosão. Nesses casos, a classificação vira um trabalho de detetive, e duas especialistas podem chegar a conclusões diferentes a partir do mesmo vestígio.

É exatamente nesse ponto que entra o projeto DinoTracker. Trata-se de um conjunto de ferramentas de IA que mede a forma das pegadas de maneira objetiva e as compara com milhares de referências. A base do método reúne mais de 2.000 silhuetas digitalizadas de pegadas tridáctilas (com três dedos) coletadas no mundo todo, com idades entre 200 e 145 milhões de anos.

"A IA transforma pegadas antigas em dados de forma mensuráveis - e as posiciona em um ‘espaço morfológico’ que revela relações que podem passar despercebidas a olho nu."

Para isso, as pegadas foram primeiro reduzidas aos seus contornos e padronizadas em um mesmo formato. Assim, o algoritmo se concentra apenas na geometria: comprimento e largura do registro, ângulos e espaçamento entre os dedos, o desenho da região do “calcanhar”, além da simetria geral do traço. A partir desses atributos, o software constrói um espaço octodimensional, no qual cada pegada passa a ser representada como um ponto.

Aprendizado não supervisionado: a IA organiza as pegadas sem rótulos

O que diferencia o DinoTracker é que ele não recebe etiquetas prontas como “terópode” ou “ave primitiva”. Em vez disso, usa uma abordagem de Machine Learning conhecida como aprendizado não supervisionado. O sistema procura padrões e agrupamentos por conta própria, sem que alguém determine antes quais formas pertencem a quais grupos de animais.

Com isso, a equipe contorna um problema comum em métodos tradicionais: muitas bases de dados clássicas trazem identificações antigas e, em parte, incertas. Se uma IA for treinada com esses rótulos, tende a reproduzir também as falhas. Aqui, o que vale é a forma medida - não o nome atribuído ao suposto autor da pegada.

Para deixar o modelo mais resistente a variações do mundo real, os pesquisadores também criaram mais de 10.000 pegadas artificialmente modificadas. Nessas simulações, dedos foram alargados, parcialmente “apagados”, o contorno foi torcido ou alongado - alterações compatíveis com o que pode ocorrer em sedimentos quando um dinossauro pesado pisa em lama úmida.

• Pegadas mais largas: para imitar substrato enlameado
• Dedos parcialmente apagados: para representar marcas erodidas ou danificadas
• Pegadas torcidas: para simular apoio em superfícies inclinadas ou irregulares
• Formas deformadas: para refletir mudanças de pressão por peso e movimento

Com esse conjunto, a IA extrai oito variáveis essenciais de forma e usa esses parâmetros para agrupar pegadas por similaridade. Em testes, quando os registros estavam bem preservados, o sistema concordou com especialistas em cerca de 90% dos casos - mantendo consistência independente de “dia bom”, cansaço ou experiência individual.

Pegadas que lembram pés de aves - só que 210 milhões de anos mais antigas

Os achados ficam ainda mais interessantes ao olhar para a evolução das aves. Nos dados aparecem rastros muito antigos que lembram de maneira marcante pés de aves modernas. Alguns desses registros têm mais de 210 milhões de anos, do fim do Triássico - muito antes dos fósseis de aves mais antigos já datados no Jurássico Superior.

Segundo a IA, essas pegadas reúnem características recorrentes:

Característica	Semelhança com aves atuais
Forma estreita, com três dedos	Lembra o registro de uma ave corredora de grande porte
Simetria longitudinal forte	Lado esquerdo e direito quase como um espelho
Pequena distância entre os dedos	Dedos apontam mais para a frente, sem grande abertura lateral

Essa combinação permite duas leituras: ou linhagens com traços “aviários” podem ter começado a se diferenciar bem antes do que se supunha, ou certos dinossauros predadores do Triássico já possuíam pés surpreendentemente próximos do plano corporal que mais tarde caracterizaria as aves.

"A IA não atribui nomes de espécies; ela apenas mede formas. É isso que torna tão delicadas as indicações de pés semelhantes aos de aves: a interpretação fica com as pessoas, não com a máquina."

Os pesquisadores enxergam nesses resultados uma possível sequência de transição. Ao comparar essas pegadas antigas com outras mais recentes do Jurássico e do Cretáceo, padrões semelhantes reaparecem repetidas vezes. Isso sugere uma aproximação gradual ao “pé de ave”, em vez de uma mudança abrupta.

Ciência cidadã: quem encontra pegadas pode enviar pelo celular

O DinoTracker não foi pensado apenas para laboratórios. O software também funciona como aplicativo móvel, com uma interface simples voltada a não especialistas. Quem estiver numa trilha ou em um ponto conhecido por fósseis e perceber uma marca suspeita pode fotografar ou fazer um contorno/desenho e enviar para o app.

A IA identifica automaticamente pontos-chave, calcula ângulos e distâncias e posiciona o registro no espaço morfológico. Em seguida, a usuária ou o usuário recebe uma indicação de quais tipos de pegadas conhecidos mais se aproximam do achado - e qual é o nível de confiança dessa associação do ponto de vista do sistema.

A cada nova pegada enviada e depois verificada, a base cresce. Achados incomuns são analisados pela equipe, comparados com locais já documentados e, então, avaliados para possível incorporação ao conjunto de treinamento. Desse modo, vai se formando uma rede entre instituições profissionais e pessoas interessadas.

Por que coletar dados por app é tão atrativo

Para a paleontologia, o salto é grande:

• O registro de trabalho de campo em áreas remotas fica mais completo.
• Regiões com poucos especialistas ainda conseguem produzir dados de alta qualidade.
• Tipos raros de pegadas se destacam mais rápido, porque “fogem do padrão” dentro do espaço da IA.
• Todas as novas entradas seguem o mesmo padrão, independentemente de quem fez o envio.

A padronização é especialmente importante. Até hoje, muitas pegadas de dinossauros existem apenas como fotografias antigas, desenhos feitos à mão ou descrições em texto. O novo método força cada observação a entrar em um esquema quantitativo bem definido, permitindo comparações entre continentes e ao longo de décadas.

O que significa, na prática, “espaço morfológico”

Para quem não é da área, um “espaço morfológico octodimensional” pode soar como ficção científica. Na essência, trata-se de um sistema de coordenadas em que, no lugar de altura, largura e profundidade, entram outras medidas: por exemplo, o ângulo entre dois dedos, a proporção entre o comprimento dos dedos e o “calcanhar” ou o grau de desvio lateral.

Cada pegada recebe um valor numérico para cada uma dessas medidas. O conjunto desses números define um ponto. Pegadas parecidas ficam próximas; formas muito diferentes se afastam. Assim, aparecem clusters sem que alguém determine previamente o que é “normal” ou “atípico”.

É por isso que o método chama atenção em questões evolutivas. Se um grupo corresponde a uma ave inicial, a um terópode ou a outra coisa, isso permanece em aberto no começo. Só depois especialistas cruzam esses agrupamentos neutros com achados de esqueletos e informações geológicas.

Oportunidades, limites e próximos passos possíveis

A IA não substitui o trabalho de campo - ela muda o foco. As pessoas ainda precisam localizar as pegadas, documentá-las e esclarecer o contexto: em que camada de rocha aparecem, quais outros fósseis estão próximos, que tipo de sedimento indica qual ambiente.

Também há riscos. Se a maior parte dos dados vier de regiões muito estudadas, o sistema pode tratar formas raras de áreas pouco exploradas como “erro”. Por isso, os pesquisadores precisam de regras claras para lidar com pontos fora da curva - se devem descartá-los ou priorizar uma verificação direcionada.

Ao mesmo tempo, as possibilidades são grandes. A tecnologia por trás do DinoTracker pode ser adaptada com relativa facilidade para outros tipos de marcas: trilhas de vertebrados, sulcos de invertebrados, impressões de plantas e até fragmentos de ossos e conchas. Em qualquer cenário em que a forma seja decisiva, uma medição objetiva com apoio de IA pode ajudar.

Para jovens, clubes escolares de geologia ou associações locais de história natural, isso abre um novo campo de atuação. Quem aprende o básico - como fotografar bem uma pegada, medir e registrar corretamente - pode contribuir com pesquisa real. Assim, uma caminhada por uma costa fossilizada pode virar, de repente, uma pequena peça na reconstrução da história da Terra.

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