Aviso sobre el Uso de cookies: Utilizamos cookies propias y de terceros para mejorar la experiencia del lector y ofrecer contenidos de interés. Si continúa navegando entendemos que usted acepta nuestra política de cookies. Ver nuestra Política de Privacidad y Cookies
Tienes activado un bloqueador de publicidad

Intentamos presentarte publicidad respetuosa con el lector, que además ayuda a mantener este medio de comunicación y ofrecerte información de calidad.

Por eso te pedimos que nos apoyes y desactives el bloqueador de anuncios. Gracias.

Continuar...

Miércoles, 28 diciembre 2011
Paleontología

Un sistema de inteligencia artificial para ayudar a encontrar yacimientos paleontológicos

Para los cazadores de fósiles, es habitual, o al menos lo ha sido hasta ahora, tener que valerse exclusivamente de conjeturas, más o menos basadas en indicios, cuando se enfrentan al reto de encontrarlos. Esta forma de trabajar, que depende bastante de la suerte, es comparable a encontrar la proverbial aguja en un pajar, con la ayuda de un trabajo duro y una planificación meticulosa.

Sin embargo, gracias a un sistema basado en un modelo digital, desarrollado y puesto a prueba por el equipo del paleoantropólogo Glenn Conroy de la Universidad Washington en San Luis, y sus colegas de la Universidad del Oeste de Michigan, ambas instituciones en Estados Unidos, los cazadores de fósiles probablemente ya no tendrán que depender tanto de la suerte a partir de ahora.

Usando redes neuronales artificiales (redes de ordenadores que imitan el funcionamiento del cerebro humano) Conroy y sus colegas Robert Anemone y Charles Emerson desarrollaron el sistema, que puede determinar con precisión los puntos con más probabilidades de albergar fósiles en la Cuenca de la Gran Divisoria, una extensa porción de desierto rocoso en Wyoming, Estados Unidos.

Esa zona ha demostrado ser un área generosa para los cazadores de fósiles, recompensando sus esfuerzos con numerosos fósiles de algunos de los primeros mamíferos, de hace entre 50 y 70 millones de años.

El sistema se basa en imágenes de satélite y mapas que los cazadores de fósiles han utilizado durante años para encontrar los mejores yacimientos.

Con la información obtenida de los mapas y las imágenes de satélite, incluyendo parámetros tales como la altitud del terreno, su pendiente y muchas otras características, el sistema fue "entrenado" para utilizar los datos de las áreas con yacimientos conocidos con el fin de predecir con precisión la ubicación de otros yacimientos fósiles, en otras partes de la Cuenca de la Gran Divisoria.

Como cada yacimiento es distinto, los investigadores tuvieron que "adiestrar" al sistema para que fuese capaz de reconocer los sitios que compartían rasgos comunes. Con las orientaciones de los científicos, las redes de esta clase son ahora capaces de utilizar el reconocimiento de patrones para identificar los sitios que comparten características similares.

[Img #5975]
Cuando Conroy y sus colegas pusieron a prueba el sistema en la Cuenca de la Gran Divisoria, las redes neuronales artificiales identificaron correctamente el 79 por ciento de los yacimientos fósiles conocidos en la zona. Y el 99 por ciento de los puntos que señalaron contenían fósiles.

Conroy tiene la intención de utilizar este nuevo sistema en la búsqueda de yacimientos de fósiles de los primeros homínidos en el sur de África.

Los científicos esperan que este sistema ayude a aumentar la eficiencia del trabajo de campo paleontológico.


Copyright © 1996-2017 Amazings® / NCYT® | (Noticiasdelaciencia.com / Amazings.com). Todos los derechos reservados.
Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Todos los textos y gráficos son propiedad de sus autores. Prohibida la reproducción total o parcial por cualquier medio sin consentimiento previo por escrito.
Excepto cuando se indique lo contrario, la traducción, la adaptación y la elaboración de texto adicional de este artículo han sido realizadas por el equipo de Amazings® / NCYT®.

Amazings® / NCYT® • Términos de usoPolítica de PrivacidadMapa del sitio
© 2018 • Todos los derechos reservados - Depósito Legal B-47398-2009, ISSN 2013-6714 - Amazings y NCYT son marcas registradas. Noticiasdelaciencia.com y Amazings.com son las webs oficiales de Amazings.
Powered by FolioePress