研究者が恐竜の足跡を推測する AI アプリケーションを作成

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2026-01-28 08:43:00

KOMPAS.com – スコットランドのエディンバラ大学を中心とする多くの国際的な研究者が、DinoTracker と呼ばれる人工知能 (AI) ベースのアプリケーションを開発しました。

応用 これが仕組みです 説明して公開した 米国科学アカデミー紀要 (PNAS) 誌に、特定できると主張されています。 足跡 (フットプリント) 恐竜 数千万年前に形成されました。

ディノトラッカー 実際にはアプリケーションではありません 携帯 にインストールできるもの スマートフォン Google Play ストアまたは Apple App Store 経由で。

このシステムはアプリケーションベースで利用可能です ウェブ そしてソースコード オープンソース 誰ができる？ 無料でアクセスできた GitHub プラットフォーム経由で、研究および教育目的でコンピューター経由で実行されます。

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そうですね、1 つ 研究者 DinoTracker の開発に携わった Steve Brusatte 氏は、このアプリケーションは古生物学者が恐竜の足跡をより客観的に分析できるように AI テクノロジーを利用して作成されたと述べました。

一般に、内部テストに基づいて、DinoTracker AI システムは、人間の専門家の分析と一致する恐竜の足跡分類を最大約 90% の精度で生成できます。

古生物学者の作業を容易にする

Brusatte 氏によると、DinoTracker は作業を容易にし、古生物学者が過去の地球上の生命の歴史を研究する際に直面したいくつかの課題の解決に役立つと期待されています。

これらの課題には、恐竜種間の足跡の形状の類似性や、足跡が形成された地表の種類や輪郭の影響などが含まれます。

「恐竜の足跡を見つけるとき、私たち古生物学者は『シンデレラ』の靴をその持ち主と合わせようとするようなものです」とブルサッテ氏は声明で述べた。 ガーディアン紙、 引用 コンパステクノ。

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「足跡の形は、砂や泥の種類、恐竜の踏み方にも影響されるからです」とブルサッテ氏は付け加えた。

さらに、科学者が恐竜の化石を彼らが残した足跡のすぐ隣で見つけることはほとんどありません。

その結果、識別プロセスは間接的な解釈に依存することが多く、通常はエラーが発生しやすくなっています。

DinoTracker の仕組み

GitHub DinoTracker アプリのビュー。

これまでのところ、古生物学における AI システムは一般的に、種やカテゴリーに基づいて各恐竜の足跡にラベルを付けることによってトレーニングされています。

ただし、初期ラベルのエラーが AI システムに渡される可能性があるため、このアプローチは危険であると考えられています。

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