Los paleontólogos mejoran la comprensión humana de la historia de la vida en la Tierra por medio del estudio de los fósiles, identificándolos mediante el examen de características como la geometría. Sin embargo, la Universidad Adventista Southern está explorando un método más rápido y eficaz para clasificar estos antiguos restos.

El Departamento de Biología y Salud Aliada de la universidad, junto con la Escuela de Informática, ha iniciado un proyecto que utiliza la inteligencia artificial (IA) para identificar automáticamente los dientes de dinosaurio. Este proyecto emplea el aprendizaje profundo, una forma de IA que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los datos y resolver problemas complejos.

La idea del proyecto fue desarrollada por el Dr. Harvey Alférez, profesor y director del Centro de Innovación e Investigación en Computación (CIRC), y el Dr. Keith Snyder, presidente del Departamento de Biología y Salud Aliada, durante el otoño de 2022. Su objetivo fue explorar la posibilidad de utilizar tecnología de aprendizaje profundo para clasificar imágenes de dientes de dinosaurio. El enfoque consistió en introducir imágenes en un modelo para su capacitación, lo que le permitió clasificar y agrupar las imágenes en función de los tipos de dientes reconocidos.

Jacob Bahn, un estudiante de posgrado que busca un proyecto de tesis de maestría, fue invitado por Alférez a unirse a este esfuerzo en octubre de 2022. “El proyecto me entusiasmó, aunque nunca había trabajado con tecnología de aprendizaje profundo”, explica Bahn. Trabajó con un conjunto de datos de 487 imágenes de la colección de Snyder de dientes microfosilizados de Pectinodon bakkeri, recogidos durante excavaciones de dinosaurios en Wyoming.

Bahn organizó valores numéricos basados en características específicas de los dientes de dinosaurio en un archivo, aplicando posteriormente algoritmos de aprendizaje automático para crear tres agrupaciones distintas. Estas agrupaciones se utilizaron entonces para capacitar al modelo de aprendizaje profundo para clasificar automáticamente las imágenes. El 80 % de las imágenes de Snyder se utilizaron para la capacitación, mientras que el 20 % restante se empleó para la validación después de un proceso de limpieza.

El modelo de aprendizaje profundo se entrenó en un nuevo servidor de GPU de la Escuela de Informática, que se adquirió con fondos procedentes de una beca de investigación proporcionada por el Consejo de Fe y Ciencia de la Asociación General de Adventistas del Séptimo Día, junto con donaciones del 2022 Giving Day de Southern.

Los primeros resultados de la fase de validación son alentadores: 71 % de exactitud, 71 % de precisión, 70,5 % de recuperación y 70,5 % de puntuación F1, lo que refleja la fiabilidad del modelo en este contexto. Alférez, Bahn y Snyder trabajan actualmente para perfeccionar la tesis original de Bahn con el objetivo de que sea revisada por expertos y publicada en una revista académica.

Bahn, que ahora trabaja como ingeniero de software para la Tennessee Valley Authority, se mostró entusiasmado con el proyecto: “Es un tema de conversación divertido en mi carrera. Siempre he sido un poco friki en lo que se refiere a la tecnología, y ¿por qué no añadir los dinosaurios a la mezcla?”.

Tanto Alférez como Snyder subrayaron que este proyecto representa una importante colaboración entre los dos departamentos de Southern. “La naturaleza de este proyecto requiere muchos datos, que es algo que el equipo de biología puede proporcionar”, señaló Alférez. “Luego, procesar esos datos es nuestra parte (la informática)”.

Snyder añadió: “Para un proyecto como este, es esencial contar con la experiencia en ambos campos para alcanzar el objetivo”.

Según Alférez y Snyder, esta iniciativa de colaboración ha abierto la puerta a que la Escuela de Informática y el Departamento de Biología y Salud Afines lleven a cabo otros proyectos destinados a ofrecer más oportunidades de aprendizaje a los estudiantes. “Vivimos en la era de la IA”, afirma Alférez. “Mediante estos proyectos, los estudiantes pueden generar nuevos conocimientos y obtener la preparación necesaria para puestos de trabajo en los que la IA está muy solicitada”.

El artículo original se publicó en el sitio web de la Universidad Adventista Southern.