Descoperirea făcută de AI care dă știința peste cap: De ce nu orice amprentă este unică

AI a descoperit că nu orice amprentă este unică.

De ce nu orice amprentă e unică

De la „Lege și ordine” la „CSI”, ca să nu mai vorbim de viața reală, anchetatorii au folosit amprentele digitale ca standard de aur pentru a lega criminalii de o crimă. Dar dacă un răufăcător lasă amprente de la degete diferite în două scene distincite ale crimei, aceste scene sunt foarte greu de legat.

Este un fapt bine acceptat în comunitatea criminalistică că amprentele diferitelor degete ale aceleiași persoane — „amprentele intra-persoană” — sunt unice și, prin urmare, de neegalat.

O echipă condusă de Gabe Guo, profesor universitar de la Columbia Engineering, a contestat această prezumție larg răspândită. Guo, care nu avea cunoștințe anterioare de criminalistică, a găsit o bază de date publică a guvernului SUA cu aproximativ 60.000 de amprente digitale și le-a introdus în perechi, într-un sistem bazat pe inteligență artificială, cunoscut sub numele de rețea de contrast profundă. Uneori, perechile aparțineau aceleiași persoane (dar degete diferite), iar uneori aparțineau unor persoane diferite.

De-a lungul timpului, sistemul AI, pe care echipa l-a proiectat prin modificarea unui cadru de ultimă generație, a reușit să spună mai bine când amprentele aparent unice aparțineau aceleiași persoane și când nu. Precizia pentru o singură pereche a ajuns la 77%. Când au fost prezentate mai multe perechi, precizia a crescut semnificativ, sporind potențial eficiența criminalistică actuală de peste zece ori.

Vezi și: Un expert sugerează că vocile și amprentele noastre nu sunt unice

Cum ajută acest lucru la identificarea răufăcătorilor

Proiectul, o colaborare între laboratorul de mașini creative al lui Hod Lipson de la Columbia Engineering și laboratorul de senzori și calcul integrat al lui Wenyao Xu de la Universitatea din Buffalo, SUNY, a fost publicat în Science Advances.

Odată ce echipa și-a verificat rezultatele, ei au trimis rapid descoperirile unei publicații de criminalistică, doar pentru a primi o respingere câteva luni mai târziu. Expertul și editorul anonim a concluzionat că „Este bine cunoscut că fiecare amprentă este unică” și, prin urmare, nu ar fi posibil să se detecteze asemănări chiar dacă amprentele ar proveni de la aceeași persoană.

Vezi și: Plata cu amprenta ar putea deveni o realitate curând

Echipa nu a cedat. Ei și-au dublat avantajul, și-au alimentat sistemul AI cu și mai multe date, iar sistemul a continuat să se îmbunătățească. Conștientă de scepticismul comunității criminalistice, echipa a optat să își trimită manuscrisul unui public mai larg. Lucrarea a fost respinsă din nou, dar Lipson, care este profesor de inovare James și Sally Scapa în Departamentul de Inginerie Mecanică și co-director al Facilității Makerspace, a făcut recurs.

„În mod normal, nu argumentez deciziile editoriale, dar această constatare a fost prea importantă pentru a fi ignorată”, a spus el

„Dacă aceste informații înclină balanța, atunci îmi imaginez că aceste cazuri reci ar putea fi reînviate și chiar oameni nevinovați ar putea fi achitați”.

Deși acuratețea sistemului este insuficientă pentru a decide un caz în mod oficial, poate ajuta la prioritizarea clienților potențiali în situații ambigue. După mai multe situații de acest gen, lucrarea a fost, în sfârșit, acceptată pentru publicare de Science Advances.