من الحفريات إلى النماذج ثلاثية الأبعاد: كيف يُساهم الذكاء الاصطناعي في فهمنا للديناصورات؟

الكلمات المفتاحية: الذكاء الاصطناعي, تقنيات تعلم الآلة, علم الأحافير, تحليل البيانات الأحفورية, الديناصورات, الشبكات العصبية.

1. مقدمة:

   منذ ملايين السنين، تجولت مخلوقات ضخمة على كوكب الأرض، تاركة وراءها بقايا أحفورية تُثير فضولنا وتُحفز خيالنا. اليوم، بفضل ثورة الذكاء الاصطناعي، نُصبح أقرب من أي وقت مضى لفهم أسرار هذه الديناصورات وإعادة إحيائها بطرق لم تكن ممكنة من قبل.

2. علم الحفريات Paleontology :

يعرف موقعnationalgeographic  علم الحفريات بدراسة تاريخ الحياة على الأرض بالاعتماد علة الأحافير Fossils أي بقايا النباتات. الحيوانات., الفطور, البكتيريا ووحيدات الخلية المحفوظة في الصخور.

1. 1. أقسام علم الحفريات:
      
      

1. 1. آلية العمل والادوات المستخدمة:

تم اكتشاف الأحفورات لأول مرة في الأماكن التي تعرضت فيها الصخور الحاملة لعوامل التعرية الطبيعية أو الحفريات البشرية حيث يقوم العلماء بجمع الأحفورات وباستخدام دفتر ملاحظات ميداني دقيق وشامل يتم تحديد الموقع الجغرافي والطبقات الصخرية التي تم اكتشاف الأحفورات فيها.

بعد ذلك يتم وصف العينات سواء كانت ورقة أو صدفة مجزأة، أو جزء من جمجمة، أو هيكل عظمي كامل – ويتم تحديد نوع الكائن الحي و تسجيل جميع المعلومات المحيطة بكل عينة : مكان العثور عليها ؛ طبقة الصخور التي تم اكتشافها فيها ؛ من اكتشفها ؛ ما الذي تم الحفاظ عليه ؛ الكائن الحي الذي تمثله ؛ ووقت اكتشافها – في فهرس وسجل بيانات حاسوبي للرجوع إليه بسهولة. توضع العينات في صناديق أرشيفية وخزائن أو أرفف معدنية لضمان الحفظ الآمن والاستخدام المستقبلي للطلاب والعلماء .

2.3 الأدوات المستخدمة في علم الأحافير:

• أدوات الحفر:

1. المجارف: تستخدم لإزالة التربة والصخور من موقع الحفر.
2. المطارق: تستخدم لكسر الصخور الصلبة وتفتيتها.
3. الأزاميل: تستخدم لإزالة الصخور والتربة بعناية من حول الأحفورة.
4. المفكات: تستخدم لفك البراغي وتثبيت الأدوات.
5. فرشاة الأسنان: تستخدم لتنظيف الأحفورة بعناية.
6. المقصات: تستخدم لقص المواد مثل الورق والقماش.
7. ملاقط: تستخدم لالتقاط الأشياء الصغيرة.
8. دلو: يستخدم لحمل التربة والصخور.
9. ورق الألمنيوم: يستخدم لتغليف الأحفورة لحمايتها.
10. جبيرة الجبس: تستخدم لصنع قالب من الأحفورة
11. مماسح الليزر: لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد عالية الدقة لمواقع التنقيب

• أدوات التحليل المخبري:

1. مجاهر: لدراسة الأحفورات الدقيقة وتفاصيلها.
2. أجهزة الأشعة السينية: لرؤية التركيب الداخلي للأحافير دون الحاجة إلى تدميرها.
3. التصوير المقطعي المحوسب CT : تجمع أشعة الفحص بالتصوير المقطعي المحوسب (CT)، سلسلة من صور الأشعة السينية التي أُخِذَتْ من زوايا مختلفة حول الجسم، وتستخدم معالجة الكمبيوتر لإنشاء صور مقطعية (شرائح) للعظام والأوعية الدموية والأنسجة الرخوة داخل الجسم. ويوفر الفحص بالتصوير المقطعي المحوسب معلومات أكثر تفصيلًا عمّا يوفره التصوير بالأشعة السينية العادية.
   

• أدوات تحليل الحمض النووي :

استخراج الحمض النووي : يبدأ العلماء بالحصول على عينة من الأحافير، مثل العظام أو الأسنان ثم يتم تعقيم العينة بدقة للتأكد من عم تلوثها بمواد جديدة ثم يتم استخراج الحمض النووي من العينة (سحق العينة, استخدام مواد كيميائية لتحرير الحمض النووي من الخلايا ثم إضافة مواد كيميائية مثل بروتيناز K لتكسير البروتينات، وEDTA لتحليل الأملاح المعدنية, فصل الحمض النووي بالطرد المركزي واخيرا تُستخدم أعمدة السيليكا أو المرشحات الدقيقة لتنقية الحمض النووي وإزالة المواد غير المرغوب فيها.

تضخيم الحمض النووي: نظراً لقلة كمية الحمض النووي المستخرجة من العينة لذا يستخدم العلماء تقنية تُسمى تفاعل البلمرة المتسلسل (PCR) لتضخيم نسخ عديدة من الحمض النووي الموجود.

تحليل التسلسل:بعد تضخيم الحمض النووي، يتم تحديد تسلسل النوكليوتيدات (A, T, C, G) في الحمض النووي باستخدام تقنيات التسلسل الحديثة ثم تحليل البيانات لمقارنة التسلسلات مع الحمض النووي للكائنات الحية الحالية.

2.4 الأدوات الحاسوبية والتقنية:

• الماسحات الضوئية المقطعية المحوسبة (CT Scanners) تُستخدم الماسحات الضوئية المقطعية المحوسبة لالتقاط صور تفصيلية ثلاثية الأبعاد للأحافير.
• برامج نمذجة الحركة (Movement Modeling Software) : تُستخدم هذه البرامج لنمذجة كيفية تحرك الكائنات المنقرضة. منها: MSC Adams, OPENSIM, ANYBODY, Rhinoceros , Software for Interactive Musculoskeletal Modeling (SIMM).
• النمذجة الحيوية والحركي (Biomechanical and Kinematic Modeling): يستخدم العلماء برامج نمذجة حيوية وحركية لتحليل القوة العضلية والأداء البيوميكانيكي للأحافير. من هذه البرامج: OpenSi, AnyBody
• برامج تحليل العناصر المنتهية مثل: ANSYS, Abaqus,MyoSim و GaitSym
• البرمجيات الهندسية لتحليل الهيكل العظمي (Engineering Software for Skeletal Analysis) :

Grasshopper, MATLAB, COMSOL Multiphysics, ANSYS Rhinoceros (Rhino) + Abaqus

2.5 التحديات التي تواجه علماء الحفريات

• ندرة الحفريات: غالبا ً ماتكون الحفرية غير مكتملة ومكسرة وبالتالي دلائل قليلة عن الماضي
• غالبا ً ماتتواجد الاحافير في بيئات محددة كالمستنقعات أو الارضي الطينية بالتالي قلة التنوع في معرفة ماضي النظم البيئية الاخرى
• صعوبة تأريخ الأحفورات: خاصة عند التعامل مع العينات القديمة جدا
• عدم اليقين التصنيفي: يمكن أن يكون تصنيف وتسمية الأحافير صعبا ً بسبب التغيرات مورفولوجيا العينة والأنسجة الرخوة.
• صعوبة التفسير: يجب على علماء الأحافير تفسير السلوك. البيئة والعلاقات التطورية للأنواع المنقرضة ببالاعتماد على دلائل قليلة.
• القيود المالية كالتمويل
• التحديات الأخلاقية و ملكية الحفريات: غالبًا ما تقع الحفريات على أراضي خاصة، مما قد يؤدي إلى نزاعات حول ملكيتها وحق التنقيب عنها.

1. دور الذكاء الاصطناعي في علم الحفريات:

1. 1. اكتشاف وتحديد الأحفريات:

يساعد الذكاء الاصطناعي العلماء على تحديد أماكن جديدة للحفريات من خلال الاستفادة من تقنيات تعلم الآلة حيث يتم: تحليل صور الأقمار الصناعية: وتحديد الميزات التي قد تشير إلى وجود مواقع أحفورية محتملة. أيضاً تحليل الصور الفوتوغرافية الأرضية:. يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد العظام والأحافير المحتملة في هذه الصور، مما يساعد العلماء على التركيز على المناطق الأكثر واعدة للحفر.و أخيراً تطوير خوارزميات ذكية لتمييز العظام الأحفورية عن الصخور والمواد الأخرى.

من مزايا استخدام الذكاء الاصطناعي في اكتشاف وتحديد الحفريات:

• زيادة الدقة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحديد مواقع الأحفورية المحتملة بدقة أكبر بكثير مما يمكن للبشر.
• زيادة الكفاءة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل كميات كبيرة من البيانات بسرعة وكفاءة أكبر بكثير مما يمكن للبشر.
• اكتشافات جديدة: يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العلماء على اكتشاف مواقع أحفورية جديدة لم تكن لتُكتشف بدون استخدام هذه التقنيات

مثلاً: استخدم العلماء الشبكات العصبية لتحليل صور الأقمار الصناعية والخرائط الطبوغرافية لمناطق مثل حوض التقسيم الكبير في وايومنغ في امريكا و تم تدريب نظام الذكاء الاصطناعي على بيانات من مواقع أحفورية معروفة، مما سمح له بالتنبؤ بمواقع جديدة بدقة عالية و عند اختباره، حدد الذكاء الاصطناعي بشكل صحيح 20 موقعًا جديدًا غنيًا بالأحفورات من أصل 25 موقعًا لم يره من قبل.

1. 1. تحليل البيانات الأحفورية

أولاً: استخدام تقنيات تعلم الآلة لفهم تشريح الديناصورات وسلوكها

أظهرت تقنيات التعلم الآلي إمكانيات هائلة في مجال علم الأحياء القديمة، بما في ذلك فهم تشريح الديناصورات وسلوكها.

منها:

التنبؤ ببنية الهيكل العظمي

التنبؤ بحركة الديناصورات

التنبؤ بنظامهم الغذائي

التنبؤ ببيئتهم

التنبؤ بتفاعلاتهم مع بعضهم البعض ومع الحيوانات الأخرى.

التحديات:

جودة البيانات: تعتمد جودة نتائج التعلم الآلي على جودة البيانات التي يتم تدريبها عليها.

التحيز: يمكن أن يكون للتعلم الآلي تحيزات، اعتمادًا على كيفية تدريبه.

التفسير: يمكن أن يكون من الصعوبة تفسير نتائج التعلم الآلي، مما يجعل من الصعوبة فهم سبب تنبؤه بشيء ما.

3.3 :ستخدام الذكاء الاصطناعي لبناء نماذج ديناصورات ثلاثية الأبعاد واقعية:

يُتيح الذكاء الاصطناعي للعلماء بناء نماذج ثلاثية الأبعاد واقعية للديناصورات بناءً على بقاياها الأحفورية عن طريق:

1. نمذجة الهيكل العظمي:

• استخدام تقنيات التصوير المقطعي المحوسب (CT): يتم مسح الأحافير باستخدام أشعة سينية، مما ينتج عنه سلسلة من الصور الرقمية. ثم تُستخدم برامج الذكاء الاصطناعي لتحليل هذه الصور وإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد دقيق للهيكل العظمي للديناصور.
• التنبؤ بالأجزاء المفقودة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الهيكل العظمي للديناصور واستخدام بيانات من الديناصورات ذات الصلة لملء الأجزاء المفقودة.

2. إعادة بناء العضلات والجلد:

• استخدام محاكاة العضلات: تُستخدم برامج الذكاء الاصطناعي لمحاكاة كيفية عمل عضلات الديناصورات وكيفية تفاعلها مع الهيكل العظمي. يساعد هذا في إعادة بناء مظهر الديناصور و حركته.
• تحليل جلد الحيوانات الحديثة: يتم تحليل جلد الحيوانات الحديثة ذات الصلة بالديناصورات، مثل التماسيح والسحالي، باستخدام الذكاء الاصطناعي لفهم بنية الجلد ومظهره. تُستخدم هذه المعلومات بعد ذلك لتقدير مظهر جلد الديناصورات.

3. محاكاة الحركة والسلوك:

• استخدام تقنيات التعلم الآلي: يتم تدريب برامج الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات من سلوكيات الحيوانات الحديثة، مثل المشي والجري والطيران. تُستخدم هذه البيانات بعد ذلك لمحاكاة كيفية تحرك الديناصورات وسلوكها.
• إنشاء رسوم متحركة واقعية: يمكن استخدام نماذج الديناصورات ثلاثية الأبعاد التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي لإنشاء رسوم متحركة واقعية تُظهر كيف كانت الديناصورات تتحرك وتتفاعل مع بيئتها.

مثال على استخدامات الذكاء الاصطناعي في بناء نماذج ديناصورات ثلاثية الأبعاد:

نموذج T. rex “Stan”: تم استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء نموذج ثلاثي الأبعاد واقعي للغاية لهيكل عظمي T.rex شبه كامل يُعرف باسم “Stan” سمح هذا النموذج للعلماء بدراسة تشريح T. rex بمزيد من التفصيل وفهم كيفية حركته.

من اهم البرامج والادوات المستخدمة

برامج التصوير المقطعي المحوسب (CT):

• Skyscan CT scanner: يُستخدم هذا الماسح الضوئي لإنشاء صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة للأحافير.
• MicroCT scanner: يُستخدم هذا الماسح الضوئي لإنشاء صور ثلاثية الأبعاد عالية الدقة لعينات صغيرة، مثل عظام الديناصورات الصغيرة.

برامج تحليل الصور:

• Avizo: برنامج يُستخدم لتحليل صور CT وإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للهياكل العظمية للديناصورات.
• Imaris: برنامج يُستخدم لتحليل صور CT وإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد للأنسجة الرخوة للديناصورات، مثل العضلات والجلد.

برامج محاكاة العضلات:

• AnyBody: برنامج يُستخدم لمحاكاة حركة العضلات وتفاعلها مع الهيكل العظمي.
• OpenSim: برنامج مفتوح المصدر يُستخدم لمحاكاة حركة العضلات وتفاعلها مع الهيكل العظمي.

برامج التعلم الآلي:

• TensorFlow: مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر تُستخدم لتدريب نماذج التعلم الآلي.
• PyTorch: مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر تُستخدم لتدريب نماذج التعلم الآلي.

برامج الرسوم المتحركة:

• Maya: برنامج يُستخدم لإنشاء رسوم متحركة ثلاثية الأبعاد واقعية.
• Blender: برنامج مفتوح المصدر يُستخدم لإنشاء رسوم متحركة ثلاثية الأبعاد واقعية.

3.4 استخدام الواقع الافتراضي VR والواقع المعزز AR في علم الأحافير والديناصورات

يُتيح كل من الواقع الافتراضي (VR) والواقع المعزز (AR) إمكانيات هائلة لمحاكاة بيئات الديناصورات القديمة بطريقة ة وواقعية. إليك بعض الطرق التي يتم استخدامها بها:

الواقع الافتراضي (VR):

• تجول في عصور ما قبل التاريخ: يمكن للمستخدمين ارتداء سماعات رأس VR والتنقل في بيئات ثلاثية الأبعاد واقعية لعصور ما قبل التاريخ، محاطين بالديناصورات وأصواتها ونباتاتها.
• التفاعل مع الديناصورات: يمكن للمستخدمين التفاعل مع الديناصورات الافتراضية، مثل إطعامها أو مراقبتها وهي تتفاعل مع بعضها البعض ومع بيئتها.
• تعلم عن علم الأحياء القديمة: يمكن استخدام تطبيقات VR لتعليم الناس عن علم الأحياء القديمة وعصر الديناصورات، من خلال جولات افتراضية في المتاحف أو عروض تفاعلية.

أمثلة:

قام الدكتور رايان كارني، أستاذ علم الأحياء بجامعة جنوب فلوريدا ، بإنشاء مجسمات هولوغرامية لبعض انواع ديناصورات) بما في ذلك Archaeopteryx. ولم يتم اكتشاف سوى 12 أحفورة فقط منه ، وجميعها في ألمانيا.

يقوم الدكتور كارني بتحويل هذه الأحافير إلى صيغة رقمية باستخدام الأشعة السينية والليزر والتصوير بالمسح الضوئي، ثم “يعيد إحياءها” بالرسوم المتحركة على الكمبيوتر. وباستخدام الواقع الافتراضي والواقع المعزز، يمكن لعلماء الأحياء والطلاب التفاعل مع الديناصورات بتقنية ثلاثية الأبعاد، مما يسمح لهم بفهم تشريحها وحركتها بشكل أفضل دون الحاجة للذهاب إلى المتاحف.

الواقع المعزز (AR):

• إحضار الديناصورات إلى الحياة: يمكن استخدام تطبيقات AR لعرض الديناصورات الافتراضية في العالم الحقيقي، بحجمها الطبيعي، مما يسمح للمستخدمين برؤيتها والتفاعل معها كما لو كانت حقيقية.
• تعلم عن التشريح: يمكن استخدام تطبيقات AR لعرض تشريح الديناصورات بطريقة تفاعلية، مما يسمح للمستخدمين برؤية العظام والعضلات والأعضاء الداخلية.
• استكشاف مواقع الديناصورات: يمكن استخدام تطبيقات AR لإنشاء جولات افتراضية لمواقع الديناصورات، مما يسمح للمستخدمين برؤية بقايا الديناصورات في بيئتها الطبيعية.

3.5: محاولة سد الفجوة في السجلات ىالاحفورية

يواجه علماء الأحافير تحديات في فهم التنوع البيولوجي القديم بسبب الفجوات الموجودة في السجل الأحفوري الذي يمثل جزءًا ضئيلًا جدًا من جميع الأنواع التي وجدت.

تقدم دراسة حديثة بقيادة ريبيكا كوبر ودانييلي سيلفيسترو من جامعة فريبورغ، ونُشرت في مجلة Nature Communications، كيفية يمكن للذكاء الاصطناعي (AI) المساعدة في هذا المسعى. تقوم أداتهم DeepDive باستخدام، الذكاء الاصطناعي لتوليد حزم بيانات اصطناعية تساعد على إعادة بناء الأنواع المختلفة على مر الزمن، حتى من سجل أحفوري غير كامل.

سمحت هذه الأداة للباحثين بملاحظة وجود فجوة كبيرة في التنوع البيولوجي أثناء الانقراض البرمي (Permian mass extinction) وتعافي بطيء على مدى ملايين السنين. بالإضافة إلى ذلك أن أكثر من 35 نوعًا من الفيلة وأقاربها لم توجد حتى وقت قريب، مما يسلط الضوء على الفقد السريع للتنوع البيولوجي.

6.3: دور الذكاء الاصطناعي في حفظ وصيانة الأحفوريات

يلعب الذكاء الاصطناعي دوراً متزايد الأهمية في مجال حفظ وصيانة الأحفوريات. من خلال تقنيات التحليل المتقدمة والقدرة على معالجة كميات هائلة من البيانات، يمكن للذكاء الاصطناعي مساعدة العلماء في:

1. إعادة بناء البيانات الناقصة: يتيح الذكاء الاصطناعي إنشاء نماذج افتراضية لاستكمال الأجزاء المفقودة من الأحفوريات، مما يساعد في الحصول على صورة أكثر اكتمالاً ودقة لهذه العينات التاريخية.
2. تحليل الأنماط والتنبؤ: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأنماط الموجودة في البيانات الأحفورية للتنبؤ بالبيئات القديمة وظروف المعيشة للكائنات المنقرضة، مما يساهم في فهم أفضل للتاريخ الطبيعي.
3. الكشف عن تفاصيل دقيقة: يمكن للذكاء الاصطناعي تعزيز الصور وتحليلها للكشف عن تفاصيل دقيقة في الأحفورات التي قد تكون غير مرئية بالعين المجردة أو باستخدام تقنيات التصوير التقليدية.
4. التنبؤ بالتدهور: من خلال تحليل البيانات الكيميائية والفيزيائية للأحفورات، يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بعمليات التدهور المحتملة واتخاذ إجراءات استباقية لحمايتها.
5. تطوير تقنيات ذكية لتنظيف الأحفورات وحمايتها من التلف:

• استخدام تقنيات الليزر لتنظيف الأحفورات وتحديد المناطق المتضررة: مثل الكسور أو الشقوق.
• استخدام تقنيات الطباعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء نسخ من الأحفورات: يمكن استخدام الطباعة ثلاثية الأبعاد لإنشاء نسخ دقيقة من الأحفورات، مما يسمح للعلماء بدراستها دون الإضرار بالأصل.

1. إنشاء أرشيفات رقمية للأحفوريات لضمان توفرها للباحثين في جميع أنحاء العالم:

• استخدام تقنيات التصوير ثلاثي الأبعاد لإنشاء نماذج رقمية من الأحفورات ، مما يسمح للباحثين بدراستها عن بعد.
• استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي لفهرسة وتنظيم أرشيفات الأحفورات الرقمية: ، مما يسهل على الباحثين العثور على المعلومات التي يحتاجونها.
• استخدام تقنيات الواقع الافتراضي والمعزز لعرض الأحفورات للجمهور: كما ذكرنا سابقا ً

مثال على تطبيقات الذكاء الاصطناعي في حفظ وصيانة الأحفوريات:

مشروع “DigiFoss: يهدف هذا المشروع إلى إنشاء أرشيف رقمي للأحفورات من جميع أنحاء العالم.

برامج وأدوات الذكاء الاصطناعي المستخدمة في حفظ وصيانة الأحفورات:

1. برامج تحليل الصور:

• DeepLabv3: برنامج يُستخدم لتحديد فئات مختلفة من الأشياء في الصور، مثل الأحفورات والصخور والرواسب.
• U-Net: برنامج يُستخدم لمعالجة الصور الطبية، ويمكن أيضًا استخدامه لمعالجة صور الأحفورات وتحسين جودتها.
• Mask R-CNN: برنامج يُستخدم لتحديد وتجزئة الأجسام في الصور، ويمكن استخدامه لتحديد الأحفورات في الصور بشكل دقيق.

2. برامج التعلم الآلي:

• التعلم الآلي الخاضع للإشراف: يُستخدم هذا النوع من التعلم الآلي لتعليم أجهزة الكمبيوتر كيفية التعرف على فئات مختلفة من الأشياء، مثل الأحفورات والصخور والرواسب، من خلال تدريبها على مجموعات بيانات من الصور.
• التعلم الآلي غير الخاضع للإشراف: يُستخدم هذا النوع من التعلم الآلي لاكتشاف أنماط في البيانات دون الحاجة إلى تدريبها على مجموعات بيانات من الصور.
• التعلم العميق: يُستخدم هذا النوع من التعلم الآلي لإنشاء نماذج ذكية يمكنها تعلم مهام معقدة، مثل التعرف على الأحفورات في الصور وتحليل بيانات الأحفورات.

4. برامج التصوير الثلاثي الأبعاد:

• Agisoft Photoscan: برنامج يُستخدم لإنشاء نماذج ثلاثية الأبعاد من الصور.
• Autodesk Meshmixer: برنامج يُستخدم لمعالجة وتحسين نماذج ثلاثية الأبعاد.
  

  خاتمة:

مما سبق يمكننا تلخيص فوائد الذكاء الاصطناعي في مجال الاحافير والديناصورات:

• معالجة كميات كبيرة من البيانات: ، مما يسهل تحديد الأنماط والأنواع وتوثيقها.
• أتمتة المهام المُتكررة: يمكن للذكاء الاصطناعي أتمتة المهام المُتكررة مثل فرز الصور وتصنيفها، مما يُوفر الوقت والجهد للعلماء ويُتيح لهم التركيز على المهام الأكثر تعقيدًا.
• تحليل الأحفورات المُتضررة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل الأحفورات المُتضررة أو المُتجزأة، مما يُتيح للعلماء دراسة عينات لم تكن قابلة للدراسة باستخدام الطرق التقليدية.
• اكتشاف أنواع جديدة: يمكن للذكاء الاصطناعي اكتشاف أنواع جديدة من الكائنات ما قبل التاريخ من خلال تحليل البيانات بشكل شامل ودقيق.
• فهم سلوكيات الكائنات القديمة: يمكن للذكاء الاصطناعي تحليل بيانات الأحفورات لفهم سلوكيات الكائنات القديمة بشكل أفضل، مثل كيفية تحركها وتفاعلها مع بيئتها
• تحسين دقة التحليلات: تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) تساعد في إعادة بناء الهياكل العظمية بدقة أكبر من الطرق التقليدية، مما يوفر تصورات أكثر تفصيلاً للأنواع القديمة.
• تسريع الاكتشافات : تحديد المواقع المحتملة ، مما يسرع عملية التنقيب والاكتشاف.
• تفسير سلوك الديناصورات، مما يساعد في فهم سلوكياتها وتفاعلاتها مع البيئة
• تقليل الأخطاء البشرية مما يؤدي إلى نتائج أكثر دقة وموثوقية
• التعاون مع تقنيات أخرى:الذكاء الاصطناعي يمكن أن يعمل جنباً إلى جنب مع تقنيات مثل التصوير الشعاعي وتحليل الصور لتحسين جودة البيانات والتفسير.
• تسهيل التعليم والتواصل
• إنشاء منصات تفاعلية: يمكن استخدام الذكاء الاصطناعي لإنشاء منصات تفاعلية تسمح للعلماء بمشاركة أبحاثهم والتواصل مع بعضهم البعض بشكل فعال
• تسريع البحث العلمي تسريع التحليل والنشر: الذكاء الاصطناعي يمكن أن يسرع من عملية التحليل والنشر للبيانات الجديدة، مما يعزز من تقدم البحث العلمي في مجال الحفريات.
  

  م. دريد شريقي

1. المراجع

• 1. Time Scavengers. (2017). What is paleontology? Time Scavengers. Available at: https://timescavengers.wpcomstaging.com/introductory-material/what-is-paleontology/ (Accessed: 22 July 2024).
  2. Crown, D. (2024). Council post: The pros and cons of artificial intelligence in property management. Forbes. Available at: https://www.forbes.com/sites/forbesbusinesscouncil/2024/05/23/the-pros-and-cons-of-artificial-intelligence-in-property-management/ (Accessed: 21 July 2024).
  3. Black, R. (2017, December 7). What makes a dinosaur a dinosaur? Smithsonian Magazine. https://www.smithsonianmag.com/science-nature/ask-smithsonian-what-is-dinosaur-180967448/
  4. Inside a paleontologist’s field kit. (2016, June 2). Natural History Museum of Utah. https://nhmu.utah.edu/articles/2023/05/inside-paleontologists-field-kit
  5. Berdugo, S. (2023, September 19). AI fossil hunters. The Oxford Scientist. https://oxsci.org/ai-fossil-hunters/
  6. Romeo, J. (2019, March 13). Testing the DNA in museum artifacts can unlock new natural history, but is it worth the potential damage? Smithsonian Magazine. https://www.smithsonianmag.com/science-nature/testing-dna-museum-artifacts-unlock-natural-history-worth-potential-damage-180971697/

• 1. Houser, K. (2024, February 6). New DNA testing reveals who made ancient stone tools. Freethink. https://www.freethink.com/science/stone-tools
  2. Monteith, B. (2024). Using A.I. to Find Fossils & Why This is Important! [Medium]. Retrieved July 23, 2024, from https://medium.com/@barnasblog/using-a-i-to-find-fossils-why-this-is-important-7828b840e003
  3. Driscoll, K. J. (2024, June 5). Top 10 applications of artificial intelligence in modern paleontology. Medium. https://medium.com/@kevinjwd/top-10-applications-of-artificial-intelligence-in-modern-paleontology-8d9c82a9f2bc
  4. Cooper, R., Silvestro, D., & Flannery-Sutherland, J. (2022). DeepDive: Using AI to reconstruct species richness through time from the fossil record. bioRxiv. https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2022.01.17.476477v1.full
  5. American Museum of Natural History. (n.d.). Home. https://www.amnh.org/
  6. Intel Analytics Software. (2021, July 28). 21st-century paleontology with machine learning. Medium. https://medium.com/intel-analytics-software/21st-century-paleontology-with-machine-learning-633704935fb0
  7. New Scientist. (2011, December 5). Artificial intelligence joins the fossil hunt. New Scientist. https://www.newscientist.com/article/mg21228376-000-artificial-intelligence-joins-the-fossil-hunt/