Een experimenteel onderzoek onder leiding van onderzoeker Abel Moclán, van het Centro Nacional de Investigación sobre la Evolución Humana (CENIEH), is zojuist gepubliceerd in de Archeologische en antropologische wetenschappen logboek, die een nieuwe methode voorstelt om te begrijpen hoe de fauna-assemblages werden gegenereerd in archeologische vindplaatsen, en hoe ze interactie hadden kunnen hebben met groepen mensen en carnivoren op de plaatsen die ze bezetten.

Deze nieuwe methode omvat het gebruik van kunstmatige intelligentie en algoritmen voor machinaal leren om te ontcijferen of fauna-assemblages werden gegenereerd door mensachtigen of carnivoren, met name hyena's en/of wolven. “Dankzij deze methode we kunnen onder de handelende agenten met een zekerheid van meer dan 95% onderscheiden, ', zegt Abel Moclán.

Om deze studie uit te voeren, botbreuken zijn geanalyseerd om te interpreteren of ze zijn gebroken door menselijke groepen om het beenmerg te consumeren, of als, Integendeel, de carnivoren braken de botten toen ze probeerden toegang te krijgen tot dezelfde bron.

Deze methode kan worden gebruikt als uitgangspunt in Taphonomy bij het analyseren van overblijfselen op plaatsen waarvan de bewaring het niet mogelijk maakt om te onderscheiden wie de assemblages heeft verzameld door de analyse van de snede of tandafdrukken achtergelaten op het oppervlak van de botten.

"De toekomst van Taphonomy omvat het gebruik van steeds krachtigere statistische hulpmiddelen, zoals degene die we hier gebruiken, ', zegt Abel Moclán.

Manuel-Dominguez-Rodrigo van de Complutense Universiteit van Madrid (UCM) en het Instituut voor Evolutie in Afrika (IDEA), en José Yravedra van de Complutense Universiteit van Madrid (UCM) hebben ook deelgenomen aan deze studie, getiteld "Classificatiebureau in botbreuk:een experimentele analyse van breukvlakken om onderscheid te maken tussen hominine en carnivoor dynamische en statische belasting met behulp van machine learning (ML) algoritmen."