El trabajo, publicado en Science Advances, revista de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia (AAAS), muestra que estas “huellas dactilares personales (…) son similares”, pero que fueron comparadas “de manera incorrecta”.
“No son sólo los detectives de 'La ley y el orden' o los científicos forenses de 'CSI' quienes investigan las escenas del crimen, utilizando las huellas dactilares como patrón para vincular a los criminales con un crimen. En la vida real, los investigadores también hacen lo mismo”, afirma un comunicado de la Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas de la Universidad de Columbia.
Añade que si el autor deja huellas dactilares diferentes en dos escenas del crimen, es muy difícil relacionarlas.
El equipo que llevó a cabo el trabajo estuvo dirigido por Gabe Gu, un estudiante de último año de ingeniería en la Universidad de Columbia, que no tenía conocimientos previos de ciencias forenses.
Gu encontró una base de datos pública que contenía alrededor de 60.000 huellas dactilares y “las introdujo en pares en un sistema basado en inteligencia artificial conocido como red variacional profunda”. Los pares pueden pertenecer a la misma persona (pero con dedos diferentes) o a personas diferentes.
Con el tiempo, el sistema de inteligencia artificial, que el equipo diseñó modificando una “arquitectura moderna”, mejoró su capacidad para detectar huellas dactilares que pertenecían a la misma persona y aquellas que no.
«La precisión para un solo par fue del 77%. Cuando se trataba de pares múltiples, el grado de precisión fue mucho mayor, lo que podría aumentar la eficiencia forense en más de diez veces».
Por otro lado, Goh se dio cuenta de que la IA “no utilizaba los patrones utilizados en la comparación de huellas dactilares tradicionales”, “detalles” (“ramas y extremos de crestas”), sino algo “relacionado con los ángulos y curvaturas de las espirales en el medio de impresión digital”.
El proyecto, una colaboración entre Creative Machines Labs, dirigido por el ingeniero Hood Lipson, y Embedded Sensors and Computing, de Wenyao.
Lipson apeló la segunda denegación, argumentando que «el descubrimiento era demasiado importante para ignorarlo».
Aunque la precisión del sistema no es suficiente para tomar una decisión formal sobre un caso, puede ayudar a priorizar las pruebas en situaciones ambiguas.
«Si esta información inclina la balanza, creo que es posible reabrir casos sin resolver, e incluso personas inocentes pueden ser exoneradas», dijo Lipson en el comunicado.
Aunque los autores del estudio proporcionan evidencia de que el sistema de IA “funciona de manera similar en las diferentes razas y etnias para las que había muestras disponibles”, son conscientes del posible sesgo en los datos.
Por lo tanto, consideran que es necesaria “una validación más rigurosa, utilizando conjuntos de datos con una cobertura más amplia”, antes de que esta técnica pueda utilizarse en la práctica.
Pal // brasas
Por Impala News/Lusa
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