Se pensiamo ai dinosauri immaginiamo scheletri monumentali nei musei, in certi casi un po’ dimenticati a prendere polvere, o ricostruzioni digitali iperrealistiche. Oltre al mercimonio degli articoli per l’infanzia. In realtà, uno dei materiali più preziosi per capire come vivevano e si muovevano sono le impronte lasciate nel fango milioni di anni fa. Il problema è che leggerle è difficilissimo: un’orma non è solo il calco di un piede ma il risultato di una combinazione complessa di peso, velocità, tipologia di sedimento, umidità e perfino del modo in cui l’animale distribuiva il peso mentre camminava. O magari fuggiva.
È qui che entra in scena DinoTracker, un progetto un po’ alla Jurassic Park sviluppato da un team di ricerca guidato dal centro di ricerca Helmholtz-Zentrum di Berlino, in collaborazione con l’Università di Edimburgo. Unisce paleontologia e machine learning con un approccio decisamente contemporaneo ed è stato illustrato nel dettaglio in uno studio pubblicato su PNAS (eccolo). L’app consente infatti di caricare una fotografia dell’impronta - oppure un disegno schematico - e di ottenere in pochi istanti un’analisi dettagliata: a quale grande gruppo di dinosauri potrebbe appartenere, che tipo di locomozione suggerisce e naturalmente quanto è “affidabile” l’abbinamento rispetto ai dati disponibili.
