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IA para reconstruir la dieta de los antepasados de la especie humana

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Biología Evolutiva Paleoantropología Dieta Primates Homininos Inteligencia Artificial Microdesgaste Dental
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El estudio del microdesgaste dental permite analizar las marcas microscópicas que los alimentos dejan en la superficie del esmalte dental durante la masticación. Una investigación aplica técnicas de aprendizaje automático para estudiar en 3D los patrones de desgaste del esmalte dental.

La profesora Laura M. Martínez, de la Facultad de Biología y el Instituto de Arqueología (IAUB) de la Universidad de Barcelona. Crédito de la imagen: Laura M. Martínez - Universidad de Barcelona
La profesora Laura M. Martínez, de la Facultad de Biología y el Instituto de Arqueología (IAUB) de la Universidad de Barcelona. Crédito de la imagen: Laura M. Martínez - Universidad de Barcelona

En paleoantropología, esta metodología ayuda a reconstruir la dieta de primates y homininos fósiles a lo largo de la evolución humana. Las estrías microscópicas que contiene el esmalte dental son como archivos microscópicos que revelan si en la dieta abundaban alimentos con componentes más blandos o más abrasivos.

Ahora, un estudio publicado en la revista Scientific Reports presentó una metodología innovadora basada en la inteligencia artificial (IA) para identificar patrones de desgaste en 3D, de forma consistente e independiente de la persona que realice el análisis.

Estos patrones de desgaste en 3D difieren entre primates que habitan ecosistemas diversos y que presentan dietas distintas. El trabajo identifica también qué variables son más informativas para la clasificación del microdesgaste dental, y propone un esquema analítico abierto a toda la comunidad científica para estudiar este tipo de superficie.

El estudio es liderado por la profesora Laura M. Martínez, de la Facultad de Biología y el Instituto de Arqueología (IAUB) de la Universidad de Barcelona, una experta pionera en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático (machine learning) en paleoantropología. También participan Ferran Estebaranz, miembro de la UB y de la Institución Milà i Fontanals de Investigación en Humanidades (IMF-CSIC), Juan José Ibáñez (IMF-CSIC), Simón Rodríguez (Universidad Pontificia Comillas) y Kristina Kit y David R. Insua, del Instituto de Ciencias Matemáticas (ICMAT-CSIC), que son expertos pioneros en la aplicación técnicas de aprendizaje automático en investigación arqueológica.

El estudio los cambios medioambientales a través del microdesgaste dental
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El estudio del microdesgaste dental tiene una larga trayectoria en los estudios sobre el origen y la evolución del linaje humano. «Hasta ahora, se habían utilizado a menudo medidas de desgaste más sencillas, habitualmente en 2D, mediante técnicas de estadística convencional que establecían relaciones relativamente directas entre estos parámetros y la dieta», detalló Laura M. Martínez, del Departamento de Biología Evolutiva, Ecología y Ciencias Ambientales de la UB.

En el contexto actual, no hay demasiados precedentes sobre la aplicación de las tecnologías de IA para estudiar el desgaste dentario y las adaptaciones paleoecológicas de los homininos. Ahora, Laura M. Martínez dirige un proyecto que utiliza modelos de IA entrenados con superficies de desgaste dental en 3D de primates de dieta conocida, con el objetivo de aplicarlos al estudio de primates fósiles del Plio-Pleistoceno africano y de la península ibérica.

La investigación abre un nuevo escenario cuyos modelos son capaces de distinguir primates actuales con dietas diversas. Crédito de la imagen: Laura M. Martínez - Universidad de Barcelona
La investigación abre un nuevo escenario cuyos modelos son capaces de distinguir primates actuales con dietas diversas. Crédito de la imagen: Laura M. Martínez - Universidad de Barcelona

«Para reconstruir la dieta de primates y homininos fósiles, es imprescindible disponer de buenos modelos comparativos basados en primates actuales y poblaciones cazadoras-recolectoras de dieta conocida», añadió Martínez. «Con la incorporación de técnicas 3D, se ha podido generar una cantidad muy elevada de variables, lo que dificulta su interpretación con estadística convencional. En este contexto, la IA facilita la integración y compresión de esta información compleja, permitiendo así identificar patrones en superficies 3D que no son fácilmente interpretables de forma directa», detalló la investigadora.

El proyecto se centra especialmente en los cercopitécidos —una familia extensa de primates presente en distintos hábitats— del norte, este y sur de África, procedentes de yacimientos datados entre 4 y 1 millón de años. Durante este periodo, se produjeron cambios climáticos importantes que afectaron profundamente a los ecosistemas africanos. El objetivo es analizar, en relación con el cambio climático, la evolución de la dieta en estos primates, que además coexistieron en el tiempo y el espacio con los primeros homininos.

«Los cercopitécidos vivieron en los mismos ecosistemas y en la misma cronología que los homininos, lo que los convierte en un modelo excelente para entender cómo los cambios climáticos del Plio-Pleistoceno impactaron en la dieta y adaptación de estos primates», detalló la investigadora.

Con esta perspectiva, la investigación abre un nuevo escenario cuyos modelos son capaces de distinguir primates actuales con dietas diversas, perfilando así una base de referencia a la que se podrán incorporar los primates fósiles.

En el futuro, el equipo quiere ampliar significativamente el tamaño de la muestra para mejorar la precisión y robustez del modelo. Por eso, se están incorporando más muestras de diferentes especies y de ecosistemas diversos, con dietas bien caracterizadas, así como otros factores ecológicos, para hacer más consistente el análisis.

«Con un buen modelo de referencia de primates, podremos elaborar unas referencias robustas para interpretar en 3D la dieta de nuestros ancestros de forma integrada con otros indicadores paleoecológicos y climáticos», concluyó Laura M. Martínez.

Cita
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  • El estudio experimental Machine learning approaches to dietary classification from dental microtexture in primates fue publicado en Scientific Reports. Autores: Ferran Estebaranz-Sánchez, Kristina Kit, Juan José Ibáñez Estevez, David R. Insua, Simón Rodríguez Santana & Laura M. Martínez

Estebaranz-Sánchez, F., Kit, K., Ibáñez Estevez, J.J. et al. Machine learning approaches to dietary classification from dental microtexture in primates. Sci Rep (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-47350-8

Received 15 September 2025

Accepted 31 March 2026

Published 28 April 2026

DOI https://doi.org/10.1038/s41598-026-47350-8



Contacto [Notaspampeanas](mailto: notaspampeanas@gmail.com)


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