julio 23, 2024

Desentrañando los secretos del tiempo: la inteligencia artificial está revolucionando el estudio de pequeños fósiles

Desentrañando los secretos del tiempo: la inteligencia artificial está revolucionando el estudio de pequeños fósiles

¿Alguna vez has oído hablar de los palinomorfos? Son microfósiles, pequeños fósiles encontrados en rocas sedimentarias de todo el mundo, que pueden estudiarse más profundamente gracias a la inteligencia artificial.

Estos microfósiles son valiosos para los geólogos y paleontólogos para estudiar la historia de la Tierra, pero su pequeño tamaño y su gran cantidad dificultan el trabajo. Ahora, los investigadores han desarrollado tecnología de aprendizaje automático para facilitar esta tarea.

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Los palinomorfos son realmente pequeños, con un tamaño que oscila entre 5 y 500 micrómetros (para que te hagas una idea, un cabello humano tiene entre 17 y 181 micrómetros de diámetro). Estos microfósiles están formados por materiales muy resistentes a la descomposición, como el esporopoleno, y pueden haberse formado hace entre unos pocos millones y más de 500 millones de años.

Un punto clave es que ayuda a los científicos a comprender cómo ha cambiado la Tierra con el tiempo. Por ejemplo, permitiéndote reconstruir entornos antiguos.

La inteligencia artificial acelera el trabajo científico

Anteriormente, los científicos pasaban horas clasificando manualmente estos fósiles bajo un microscopio, un proceso tedioso y que requería mucho tiempo. Pero ahora, un equipo de la Universidad de Tromsø en Noruega ha creado un sistema de inteligencia artificial (IA) para detectar y clasificar microfósiles a partir de imágenes microscópicas.

Ilustración de investigación que muestra la inteligencia artificial en acción
Imagen: detector de objetos YOLO. Extracción de cultivos mediante un algoritmo de detección de objetos previamente entrenado Martensen y otros, 2024

Y el nuevo método según Un estudio publicado en la revista Artificial Intelligence in Earth SciencesSe utiliza un modelo de detección de objetos llamado YOLO para identificar y extraer formas antiguas de imágenes, creando cajas alrededor de cada microfósil y ahorrando muchas horas de trabajo. A continuación, el equipo utiliza una técnica de aprendizaje llamada SSL (aprendizaje autosupervisado) para entrenar a la IA para identificar características específicas de los fósiles.

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La inteligencia artificial se probó utilizando datos obtenidos por la Dirección Marítima de Noruega y demostró ser eficaz para clasificar cientos de fósiles. Iver Martinsen, uno de los autores del estudio, señala que el uso de inteligencia artificial podría ayudar a los geólogos a hacer un mejor uso de la información de las muestras.

a través de IFLSciencia