Gli ingegneri della Columbia University hanno progettato un nuovo modello di intelligenza artificiale le cui conclusioni potrebbero scuotere uno dei grandi principi della medicina legale: si scopre che le nostre impronte digitali non sono così uniche come pensavamo.

Le impronte digitali sono in qualche modo il gold standard per l’identificazione; Se vengono trovate due impronte lasciate dallo stesso dito su scene del crimine diverse, di solito questa è una prova molto forte che la persona era presente in entrambi i luoghi.

Ma il problema diventa più complesso quando il sospettato lascia impronte diverse. In tali circostanze, diventa molto difficile creare un legame forte. E per una buona ragione: di norma consideriamo diverse impronte digitali della stessa persona – impronte personali – come… Completamente unico. Ma il lavoro di questo team guidato dal dottorando Gabe Gu rimette in discussione questa situazione.

Le nostre impronte non sono poi così diverse

Hanno creato un modello di intelligenza artificiale che rientra nella categoria delle reti contrastanti profonde (o DCN, per rete contrastiva profonda). La sua particolarità è che permette di dare significato a dati non etichettati. Ciò significa che, a differenza delle reti neurali tradizionali, gli sviluppatori non hanno bisogno di dire all’algoritmo in modo specifico cosa ricordare da ciascun elemento dei dati utilizzati per addestrarlo.

Ad esempio, un modello di riconoscimento delle immagini può funzionare solo se gli viene detto chiaramente che aspetto ha un cane, un gatto, ecc. Al contrario, DCN confronta le coppie per evidenziare somiglianze e differenze tra i diversi elementi senza informazioni preliminari.

I ricercatori hanno applicato questa tecnologia a un database pubblico americano contenente circa 60.000 impronte digitali. La metà di queste coppie appartenevano alle stesse persone, ma provenivano da dita diverse. L'altra metà appartiene a individui diversi.

Nel corso delle iterazioni, il sistema è migliorato sempre di più nel determinare se la prima stampa proveniva dalla stessa persona della seconda o da qualcun altro. Confrontando i loro risultati con le informazioni presenti nel database, hanno scoperto che l’intelligenza artificiale era in grado di distinguere nel 77% dei casi una singola coppia di impronte digitali e nell’88% dei casi più coppie.

Ciò significa che l’intelligenza artificiale è stata in grado di identificare modelli ricorrenti da una stampa a quella successiva. in altre parole, L'impronta digitale del tuo dito indice non è molto diversa dall'impronta digitale del tuo dito medio. Ci sono somiglianze molto sottili tra i due.

Un approccio diverso ai sistemi esistenti

Il problema è che, come la stragrande maggioranza degli attuali modelli di intelligenza artificiale, questo DCN è una sorta di scatola nera. Conosciamo la natura dei dati che ci vengono forniti e otteniamo un risultato in uscita, ma è molto difficile determinare su cosa l'algoritmo ha basato le sue conclusioni. In questo caso particolare, ciò significa che non sappiamo esattamente cosa abbia permesso al modello di determinare che determinate coppie di impronte appartengono alla stessa persona.

Hanno quindi intrapreso un lungo lavoro di indagine empirica in cui hanno analizzato attentamente, punto per punto, la metodologia del loro programma. Nonostante tutte le probabilità, credono di aver trovato la risposta. Secondo loro, se l’algoritmo è così efficace, è perché ha trovato un approccio radicalmente diverso rispetto ai metodi di confronto delle impronte digitali esistenti.

Oggi queste tecniche si basano in gran parte sull'analisi di ciò che gli specialisti chiamano… i dettagli – Punti in cui le parti superiori delle impronte divergono, terminano o si sovrappongono. Invece, DCN si è concentrata suAngolo e curvatura della cresta alla singolaritàcioè al centro dell'impronta digitale.

Un sistema non ancora maturo, ma molto promettente

Questo lavoro può portare benefici significativi. Sfruttando questi modelli che i sistemi attuali non sono in grado di riconoscere, le forze dell’ordine possono, ad esempio, Mettere fine a vecchie indagini mai risolte A causa della mancanza di impronte lasciate dalle stesse dita.

Tuttavia, l'articolo è stato respinto da un'importante rivista scientifica nel campo della medicina legale. L’esperto che ha esaminato il lavoro dei ricercatori ha risposto che “ È noto che ogni impronta digitale è unica Ha concluso che il loro algoritmo era vittima di un’allucinazione, un difetto nel modello di intelligenza artificiale che lo convinceva di aver trovato una relazione che nella realtà non esisteva.

Quindi hanno spinto ulteriormente la formazione fornendo più impronte digitali e ottenendo risultati più convincenti che mai. Il loro studio è stato finalmente accettato da un'altra rivista grazie all'intervento di un esperto, che ha presentato ricorso dopo un altro rifiuto. ” Normalmente non discuto le decisioni editoriali. Ma questa scoperta era troppo importante per essere ignorata “, spiega Hood Lipson, professore di ingegneria meccanica alla Columbia University.

I ricercatori ammettono apertamente che il loro sistema non è così Non è ancora abbastanza maturo per essere utilizzato in indagini reali, con conseguenze molto gravi per la vita delle persone coinvolte. Inoltre, non vi è alcuna garanzia che sia sufficientemente accurato. Ma il potenziale di questo approccio fa meravigliare, e lo dimostra Vale la pena esplorare questo percorso.

“ Immagina quanto sarebbe potente questo sistema se fosse addestrato su milioni, non migliaia, di impronte digitali », spiega Anif Rai, coautore dello studio. “ Se queste informazioni fanno pendere la bilancia, si può immaginare la possibilità di riaprire vecchi casi » suggerisce Lipson. ” Forse anche gli innocenti potranno essere scagionati “.

Il testo dello studio è disponibile Qui.

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