Per molti anni il dibattito scientifico sull’estinzione dei dinosauri è vissuto sulla contrapposizione tra coloro che sostenevano che la responsabilità fosse da attribuire alle emissioni vulcaniche che modificarono il clima del nostro pianeta o all’impatto di un gigamtesco asteroide.
Il fatto è che, all’improvviso, 66 milioni di anni fa i dinosauri, che avevano dominato il pianeta per quasi 200 milioni di anni, si estinsero quasi completamente, lasciando solo alcune popolazioni di dinosauri aviari, che poi si sarebbero evoluti negli attuali uccelli, a ricordare l’antica gloria.
Negli ultimi anni sembrava avere preso piede la fazione che sosteneva l’impatto dell’asteroide come colpevole dell’estinzione dei dinosauri, alla luce delle molte prove emerse circa la portata degli sconvolgimenti ambientali a livello planetario che seguirono all’impatto. Eppure, i ricercatori di Dartmouth, non ancora convinti, hanno provato un nuovo approccio: si sono rivolti all’intelligenza artificiale per esaminare le prove.
Chi ha ucciso i dinosauri? l’Intelligenza Artificiale per esaminare le prove a ritroso nel tempo
Questo team di ricercatori ha pubblicato sulla rivista Science un nuovo metodo di modellazione alimentato da processori interconnessi che possono funzionare attraverso risme di dati geologici e climatici senza input umano. Hanno programmato quasi 130 processori per analizzare i reperti fossili al contrario per individuare gli eventi e le condizioni che portarono all’estinzione del Cretaceo-Paleogene (K-Pg) che aprì la strada all’ascesa dei mammiferi, compresi i primati che avrebbero portato ai primi umani.
“Parte della nostra motivazione era quella di valutare questa domanda senza un’ipotesi o un pregiudizio predeterminato“, ha affermato Alex Cox, primo autore dello studio e studente laureato presso il Dipartimento di Scienze della Terra di Dartmouth. “La maggior parte dei modelli si muove da un certo momento del passato in avanti. Abbiamo adattato un modello del ciclo del carbonio per funzionare nella direzione opposta, utilizzando l’effetto per trovare la causa attraverso le statistiche, fornendo solo il minimo indispensabile di informazioni preliminari.
“Alla fine, non importa cosa pensiamo o cosa pensavamo in precedenza: il modello ci mostra come siamo arrivati a ciò che vediamo nella documentazione geologica“, ha detto.
Il modello ha elaborato più di 300.000 possibili scenari di emissioni di anidride carbonica, produzione di anidride solforosa e produttività biologica nel milione di anni prima e dopo l’estinzione del K-Pg. Attraverso un tipo di apprendimento automatico noto come Markov Chain Monte Carlo – che non è diverso dal modo in cui uno smartphone prevede ciò che digiterai dopo la prime lettere – i processori hanno lavorato insieme in modo indipendente per confrontare, rivedere e ricalcolare le loro conclusioni fino a raggiungere uno scenario che corrisponde al risultato conservato nella documentazione fossile.
I resti geochimici e organici nella documentazione fossile catturano chiaramente le condizioni catastrofiche presenti durante l’estinzione del K-Pg. Animali e piante in tutto il mondo subirono massicce morie a causa del collasso delle reti alimentari in un’atmosfera instabile, carica di zolfo che assorbe il calore solare, minerali presenti nell’aria e anidride carbonica che intrappola il calore, attraversò un periodo durante il quale divenne gelida per poi passare a condizioni torride.
Sebbene l’effetto sia chiaro, la causa dell’estinzione è irrisolta. Le prime teorie che attribuivano l’evento a eruzioni vulcaniche sono state eclissate dalla scoperta di un cratere da impatto in Messico noto come Chicxulub, causato da un asteroide grande chilometri che ora si ritiene sia il principale responsabile dell’evento di estinzione. Le due ipotesi, però, hanno iniziato a convergere poiché le prove fossili sembrano suggerire un uno-due diverso da qualsiasi altra cosa nella storia della Terra: l’asteroide potrebbe essersi schiantato contro un pianeta che era già in sofferenza a causa delle massicce ed estremamente violente eruzioni dei vulcani nei Trappi del Deccan, nell’India occidentale.
Il loro modello ha suggerito che l’effusione di gas climalteranti dai soli trappi del Deccan avrebbe potuto essere sufficiente a innescare l’estinzione globale. Le Trappole eruttarono circa 300.000 anni prima dell’impatto dell’asteroide di Chicxulub. Si stima che durante i loro quasi 1 milione di anni di eruzioni, i Trappi del Deccan abbiano pompato nell’atmosfera fino a 10,4 trilioni di tonnellate di anidride carbonica e 9,3 trilioni di tonnellate di zolfo.
“Storicamente sappiamo che i vulcani possono causare estinzioni di massa, ma questa è la prima stima indipendente delle emissioni volatili ricavata dalle prove dei loro effetti ambientali“, ha affermato Keller, che l’anno scorso ha pubblicato un articolo che collega quattro delle cinque estinzioni di massa della Terra al vulcanismo.
“Il nostro modello ha elaborato i dati in modo indipendente e senza pregiudizi umani per determinare la quantità di anidride carbonica e di anidride solforosa necessaria per produrre le alterazioni del clima e del ciclo del carbonio che vediamo nei dati geologici. Queste quantità si sono rivelate coerenti con ciò che ci aspettiamo di vedere nelle emissioni dei trappi del Deccan“, ha detto Keller, che ha lavorato a lungo per esaminare il legame tra il vulcanismo del Deccan e l’estinzione del K-Pg.
Il modello ha rivelato un forte calo nell’accumulo di carbonio organico nelle profondità dell’oceano nel periodo dell’impatto di Chicxulub, la cui causa probabilmente è dovuta all’asteroide che ha causato la morte di numerose specie animali e vegetali. La documentazione contiene tracce di una diminuzione della temperatura nello stesso periodo che sarebbe stata causata dalla grande quantità di zolfo – un agente di raffreddamento a breve termine – che il meteorite gigantesco avrebbe espulso nell’atmosfera quando entrò in collisione con la superficie ricca di zolfo in quella zona del pianeta.
Inoltre, l’impatto dell’asteroide avrebbe probabilmente emesso anche sia carbonio che anidride solforosa. Tuttavia, il modello ha rilevato che in quel momento non vi fu alcun picco nelle emissioni di nessuno dei due gas, suggerendo che il contributo dell’asteroide all’estinzione non è dipeso dalle emissioni di gas.
Nel contesto moderno, ha affermato Cox, l’uso di combustibili fossili dal 2000 al 2023 ha pompato nell’atmosfera circa 16 miliardi di tonnellate di anidride carbonica all’anno. Questo è 100 volte maggiore del tasso di emissione annuale più alto previsto dagli scienziati dai Trappi del Deccan. Anche se questo fatto è di per sé allarmante, ci vorranno ancora alcune migliaia di anni prima che le attuali emissioni di anidride carbonica raggiungano la quantità totale emessa dagli antichi vulcani per indurre i cambiamenti atmosferici che portaroo all’estinzione di massa, ha detto Cox.
“La cosa più incoraggiante è che i risultati che abbiamo ottenuto sono ampiamente plausibili dal punto di vista fisico, il che è impressionante dato che il modello avrebbe potuto tecnicamente funzionare completamente senza vincoli precedenti più forti“, ha affermato.
L’interconnessione dei processori ha ridotto il tempo impiegato dal modello per analizzare un set di dati così massiccio da mesi o anni a ore, ha affermato Cox. Il suo metodo e quello di Keller possono essere utilizzati per invertire altri modelli di sistemi terrestri – come quelli per il clima o il ciclo del carbonio – per valutare eventi geologici di cui sono ben noti i risultati ma non i fattori che hanno portato a ciò.
“Questo tipo di inversione parallela non è mai stata eseguita prima nei modelli di scienze della Terra. Il nostro metodo può essere ampliato per includere migliaia di processori, il che ci offre uno spazio di soluzioni molto più ampio da esplorare ed è abbastanza resistente ai pregiudizi umani“, Cox disse.
“Finora, le persone nel nostro campo sono state più affascinate dalla novità del metodo che dalla conclusione che abbiamo raggiunto“, ha riso. “Qualsiasi sistema terrestre di cui conosciamo l’effetto ma non la causa è maturo per l’inversione. Quanto meglio conosciamo l’output, tanto meglio saremo in grado di caratterizzare l’input che lo ha causato“.
