Este projeto utiliza modelos de aprendizagem máquina e dados simulados para contornar a escassez de registos fósseis e facilitar a classificação de novas descobertas.
Carolina Marques, aluna de doutoramento na Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa (FCUL) e investigadora no CAUL, desenvolve modelos de inteligência artificial para ajudar os paleontólogos a identificar ossos, dentes, e pegadas de dinossauros.
“Muitas das vezes quando os paleontólogos encontram um osso, um dente, ou uma pegada, eles têm muita dificuldade em perceber a que grupo de animais aquele objeto pertence. No meu doutoramento, eu foco-me em desenvolver modelos de inteligência artificial ou machine learning para resolver estes problemas”, conta.
Como o registo fóssil é muito incompleto existe uma escassez de dados reais que seriam necessários para treinar algoritmos de inteligência artificial.
Para contornar este problema, Carolina Marques criou uma ferramenta que simula pegadas com base em silhuetas conhecidas, variando parâmetros como o peso do animal, o tamanho, e o ângulo de caminhada em diferentes ambientes rochosos.
Através da técnica de transferência de conhecimento, o modelo é treinado com estes milhares de dados simulados e depois aplicado a dados reais, tornando o processo de aprendizagem muito mais eficiente e preciso na identificação dos grupos de animais a que pertencem os diferentes achados.
A ideia é desenvolver uma aplicação que os paleontólogos possam usar no terreno para identificar de forma mais rápida a que grupo de animais pertence um fóssil ou uma pegada.
Saiba mais sobre a investigadora em: Linkedin | Researchgate
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