Ein neu entwickeltes KI-Tool namens DinoTracker ermöglicht es Wissenschaftlern und Laien, Dinosaurierfußabdrücke aus der Vorzeit präziser zu identifizieren. Das von einem Team des Helmholtz-Zentrums Berlin und der Universität Edinburgh entwickelte System nutzt künstliche Intelligenz, um aus Fotos oder Zeichnungen von Fossilspuren sofort eine Analyse zu liefern. Bisher war die Deutung solcher Spuren oft schwierig, da sich die Formen durch Sedimentation, Kompression und Verwitterung über Millionen von Jahren verändert hatten. Traditionelle Methoden basierten auf manuell erstellten Datenbanken, die subjektiv und fehleranfällig sein konnten. DinoTracker hingegen lernt selbstständig, indem es fast 2.000 echte Fossilspuren sowie Millionen simulierter Varianten – inklusive realistischer Verformungen – als Trainingsdaten nutzt. Das KI-Modell erkennt acht entscheidende Merkmale, wie Zehenstellung, Hebelage, Bodenkontaktfläche und Gewichtsverteilung. Bei Tests erreichte es eine Übereinstimmung mit menschlichen Experten von rund 90 Prozent, selbst bei umstrittenen oder schwer einzuordnenden Spuren. Besonders aufsehenerregend war die Entdeckung, dass einige Spuren aus der Trias, älter als 200 Millionen Jahre, auffallende Ähnlichkeiten mit den Füßen von Vögeln aufweisen – was auf eine frühere Entstehung der Vögel hindeuten könnte oder zufällige Ähnlichkeiten bei Dinosauriern. Auf der Isle of Skye wurden mysteriöse Spuren aus der Jura-Zeit analysiert, die nun auf frühe Verwandte der Entenbillen-Dinosaurier hindeuten, womöglich die ältesten ihrer Art weltweit. Die Technologie eröffnet nicht nur neue Forschungsperspektiven, sondern macht Paläontologie auch für Laien zugänglich. Mit dem App-Tool können Bürger selbst Fußabdrücke erfassen und analysieren. Die Studie wurde in PNAS veröffentlicht und von mehreren Institutionen gefördert, darunter das BMBF-Programm Data-X, die Helmholtz-Projekte ROCK-IT und NorMImag sowie die National Geographic Society und die Leverhulme Trust. Dr. Gregor Hartmann betont, dass das System eine objektive, datenbasierte Methode bietet, um Variationen zu erkennen und Hypothesen zu testen – ideal für Forschung, Lehre und Feldarbeit. Professor Steve Brusatte sieht darin einen Meilenstein: „Dies ist eine bahnbrechende, datengestützte Herangehensweise, die seit über einem Jahrhundert ein Rätsel für Experten war. Die KI könnte sogar die ältesten Vögel der Welt identifiziert haben – ein erstaunlich fruchtbarer Einsatz von KI in der Paläontologie.“ Die Entwicklung markiert einen Wendepunkt in der Fossilforschung: durch KI-basierte Objektivität und Skalierbarkeit wird die Identifikation von Spuren schneller, präziser und zugänglicher. Die Verbindung von realen Fossilien mit künstlicher Simulation ermöglicht tiefere Einblicke in die Evolution und Bewegungsmuster von Dinosauriern. Besonders bemerkenswert ist die potenzielle Neubewertung der Vögel-Entstehungsgeschichte. Unternehmen wie Google oder Microsoft haben bereits ähnliche KI-Ansätze in der Archäologie und Biologie eingesetzt, doch DinoTracker ist eines der ersten Systeme, das speziell für die Analyse von Fußabdrücken entwickelt wurde. Die Technologie könnte künftig auch in Museen, Schulen und Naturparks zur Bildung eingesetzt werden. Die Forschung zeigt, dass KI nicht nur ein Werkzeug für Datenanalyse ist, sondern eine neue Methode zur Erkenntnisgewinnung in der Naturwissenschaft.