인공지능은 고생물학자들이 화석화된 흔적을 통해 공룡을 식별하도록 돕습니다

파이오니톨로지와 인공지능: 공룡 흔적에 대한 새로운 관점

파이오니톨로그들은 단순히 골격만 연구하는 것이 아니라, 고대 동물의 생명 활동을 기록한 "생" 흔적—화석화된 발자국—도 연구합니다. 그러나 이러한 흔적은 종종 흐릿하거나 그룹으로 존재하거나 퇴적암에 덮여 있어 정확한 주인 식별이 거의 불가능할 때가 있습니다.

독일 연구진은 인공지능을 활용해 이 문제를 해결했습니다. 그들은 지구 역사 1억5천만년을 아우르는 약 2000개의 공룡 흔적 이미지를 시스템에 업로드하고, 알고리즘을 훈련시켜 흔적의 여덟 가지 핵심 특성을 추출하도록 했습니다. 이 매개변수는 동물 종을 식별할 뿐 아니라 그 움직임의 세부 사항까지 재구성하는 데 도움을 줍니다.

AI가 구체적으로 고려한 내용은 무엇인가요?
특징설명
흔적에 대한 전체 무게 부하
공룡이 걸음질 때 가해진 무게
접촉 형태와 면적
다리 끝이 표면과 접촉하는 방식
움직이는 동안 몸의 배치
무게 분포 및 균형
발가락 사이 거리
종을 식별하는 데 중요한 발바닥 폭
발가락이 발바닥에 부착되는 방식
"뒤꿈치" 구조와 흔적에 미치는 영향
뒤꿈치 위치와 압력 정도
다리 뒷부분이 얼마나 눌렸는지
앞발과 뒤발의 압력 균형
전후 무게 분포
좌우 차이
오른쪽과 왼쪽 흔적 형태 비교

왜 중요한가요?
AI 도입 전에는 대부분의 흔적을 높은 불확실성으로만 식별할 수 있었습니다. 고전적인 접근 방식은 움직임 유형, 토양 습도와 구조, 장기간 퇴적암 덮음 및 이후 침식 등 많은 변수를 고려했습니다. 이는 복잡한 "수사" 과제로 이어졌습니다.

새로운 알고리즘을 통해 연구자들은 "백설공주 신발"이라는 도구를 얻었습니다—특정 공룡 종과 흔적을 보다 정확히 매칭할 수 있는 기법입니다. 이는 골격이 흔적과 함께 발견되는 경우가 드물기 때문에 특히 가치가 있습니다.

실제 결과
눈에 띄는 예 중 하나는 남아프리카에서 발견된 3발 공룡의 흔적으로, 약 2억1000만년 전으로 추정됩니다. 이전에는 현대 조류의 조상들이 6000만년 후에 등장했다고 여겨졌습니다. AI는 이 작은 삼족 동물이 실제로 초기 깃털 동물과 관련이 있었을 수 있다는 가설을 확인하여 조류 특성 진화 시기를 재검토했습니다.

따라서 인공지능은 흔적 분석 속도를 단순히 높이는 것이 아니라, 고대 생명체의 행동과 생물학에 대한 새로운 관점을 열어줍니다