Mapa de la cuenca Great Divide, con puntos rojos señalizando los lugares con probabilidad de albergar yacimientos. Fuente: Robert Anemone
A pesar de los importantes avances en la investigación sobre la evolución humana, todavía quedan etapas confusas y especies por concretar, en parte por la dificultad de encontrar fósiles de ciertos periodos que respalden una línea de trabajo u otra. Y es que, aunque existen terrenos y zonas susceptibles de convertirse en destacados yacimientos de fósiles, hasta ahora el campo de la paleontología ha dependido en gran medida del azar y de la suerte.
Gracias a un modelo de software desarrollado en la Universidad de Washington en San Luis (WUSTL), en el estado norteamericano de Misuri, se podría mejorar la eficiencia del trabajo de campo en esta área. Según recoge un comunicado de dicha Universidad, el equipo de investigación está dirigido por el paleoantropólogo Glenn Conroy, que en 1991 descubriólos únicos fósiles conocidos de homínido prehumano que se han encontrado al sur del ecuador en África, con sólo 30 minutos de búsqueda en una cueva de piedra caliza en Namibia.
Junto a Robert Anemone y Charles Emerson, el también profesor de antropología física ha creado un sistema informático capaz de determinar con precisión yacimientos de fósiles, cuya aplicación haría disminuir la dependencia actual de los paleontólogos con el azar . “No quiero decir que sea totalmente suerte”, matiza Conroy en la nota pública, “pero es una combinación de trabajo duro, una planificación meticulosa y, también, una buena dosis de suerte”.
El software hace uso de la inteligencia artificial, concretamente se vale de las denominadas redes neuronales artificiales (ANN), o lo que es lo mismo, de ordenadores que imitan la forma en que funciona el sistema nervioso humano a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales.
Prueba en la Cuenca Great Divide
Los investigadores de la WUSTL han probado ya el sistema en la Cuenca Great Divide, un tramo de 4.000 kilómetros cuadrados de desierto rocoso al sur del estado norteamericano de Wyoming. Tradicionalmente, este espacio ha demostrado ser un área productiva para los cazadores de fósiles, ya que alberga piezas de entre 50 y 70 millones de años de antigüedad.
Gracias a un modelo de software desarrollado en la Universidad de Washington en San Luis (WUSTL), en el estado norteamericano de Misuri, se podría mejorar la eficiencia del trabajo de campo en esta área. Según recoge un comunicado de dicha Universidad, el equipo de investigación está dirigido por el paleoantropólogo Glenn Conroy, que en 1991 descubriólos únicos fósiles conocidos de homínido prehumano que se han encontrado al sur del ecuador en África, con sólo 30 minutos de búsqueda en una cueva de piedra caliza en Namibia.
Junto a Robert Anemone y Charles Emerson, el también profesor de antropología física ha creado un sistema informático capaz de determinar con precisión yacimientos de fósiles, cuya aplicación haría disminuir la dependencia actual de los paleontólogos con el azar . “No quiero decir que sea totalmente suerte”, matiza Conroy en la nota pública, “pero es una combinación de trabajo duro, una planificación meticulosa y, también, una buena dosis de suerte”.
El software hace uso de la inteligencia artificial, concretamente se vale de las denominadas redes neuronales artificiales (ANN), o lo que es lo mismo, de ordenadores que imitan la forma en que funciona el sistema nervioso humano a través de modelos matemáticos recreados mediante mecanismos artificiales.
Prueba en la Cuenca Great Divide
Los investigadores de la WUSTL han probado ya el sistema en la Cuenca Great Divide, un tramo de 4.000 kilómetros cuadrados de desierto rocoso al sur del estado norteamericano de Wyoming. Tradicionalmente, este espacio ha demostrado ser un área productiva para los cazadores de fósiles, ya que alberga piezas de entre 50 y 70 millones de años de antigüedad.
Great Divide es un desierto rocoso al sur de Wyoming. Fuente: Robert Anemone
Durante años, estos investigadores se valían únicamente de mapas y, en los últimos tiempos, de imágenes de satélite, para encontrar los mejores puntos de búsqueda.
La nueva herramienta permitirá dar un paso más allá, según su creador, pues está preparada para utilizar la información obtenida a través de los métodos convencionales –tales como la elevación, la pendiente del terreno y otras características del paisaje-, y con ella predecir con exactitud la ubicación de yacimientos de fósiles en otras localizaciones dentro de la Cuenca Great Divide.
Dado que algunos puntos son totalmente idénticos, los investigadores tuvieron que “enseñar” a las ANN a reconocer aquellas ubicaciones que comparten las principales características en común. “La belleza y el poder de las redes neuronales se encuentra en el hecho de que son capaces de aprender”, señaló Conray al respecto.
La prueba en Great Divide se llevó a cabo el pasado verano, con resultados bastante positivos. Las redes neuronales consiguieron identificar correctamente el 79% de los yacimientos de fósiles ya conocidos, mientras desvelaron el 99% de los sitios que contenían restos de seres vivos petrificados.
África, siguiente objetivo
Los investigadores fueron más allá al probar el software en la cuenca del Bisonte, también en Wyoming. A pesar de tratarse de un lugar cercano, no era la ubicación para la que las ANN habían sido aleccionadas, pese a lo cual identificaron correctamente cuatro yacimientos de fósiles.
“Esto nos dio ánimos, al comprobar que una prueba a ciegas sobre la base de una red neuronal de una cuenca diferente nos dio unos resultados predictivos bastante buenos”, explica Conroy.
Así las cosas, el siguiente reto será todavía más ambicioso, pues el paleontólogo tiene la intención de continuar la investigación en el sur de África, donde espera encontrar fósiles de los primeros homínidos que den respuesta a las incógnitas todavía abiertas sobre la evolución humana.
De momento, los investigadores se contentan con que la nueva aplicación facilite el trabajo paleontológico de campo, y que lo haga más eficiente. “En los viejos tiempos todos nos traían mapas diferentes y comenzábamos a caminar. Ahora estamos hablando de formas de mejorar nuestras posibilidades de búsqueda”, afirma optimista Conroy.
La nueva herramienta permitirá dar un paso más allá, según su creador, pues está preparada para utilizar la información obtenida a través de los métodos convencionales –tales como la elevación, la pendiente del terreno y otras características del paisaje-, y con ella predecir con exactitud la ubicación de yacimientos de fósiles en otras localizaciones dentro de la Cuenca Great Divide.
Dado que algunos puntos son totalmente idénticos, los investigadores tuvieron que “enseñar” a las ANN a reconocer aquellas ubicaciones que comparten las principales características en común. “La belleza y el poder de las redes neuronales se encuentra en el hecho de que son capaces de aprender”, señaló Conray al respecto.
La prueba en Great Divide se llevó a cabo el pasado verano, con resultados bastante positivos. Las redes neuronales consiguieron identificar correctamente el 79% de los yacimientos de fósiles ya conocidos, mientras desvelaron el 99% de los sitios que contenían restos de seres vivos petrificados.
África, siguiente objetivo
Los investigadores fueron más allá al probar el software en la cuenca del Bisonte, también en Wyoming. A pesar de tratarse de un lugar cercano, no era la ubicación para la que las ANN habían sido aleccionadas, pese a lo cual identificaron correctamente cuatro yacimientos de fósiles.
“Esto nos dio ánimos, al comprobar que una prueba a ciegas sobre la base de una red neuronal de una cuenca diferente nos dio unos resultados predictivos bastante buenos”, explica Conroy.
Así las cosas, el siguiente reto será todavía más ambicioso, pues el paleontólogo tiene la intención de continuar la investigación en el sur de África, donde espera encontrar fósiles de los primeros homínidos que den respuesta a las incógnitas todavía abiertas sobre la evolución humana.
De momento, los investigadores se contentan con que la nueva aplicación facilite el trabajo paleontológico de campo, y que lo haga más eficiente. “En los viejos tiempos todos nos traían mapas diferentes y comenzábamos a caminar. Ahora estamos hablando de formas de mejorar nuestras posibilidades de búsqueda”, afirma optimista Conroy.