Ricercatori dell’Università di Columbia hanno sviluppato un modello di intelligenza artificiale in grado di abbinare le impronte digitali intra-personali con una sicurezza del 99,99 percento, sfidando le convinzioni precedenti nel campo forense.
L’analisi delle impronte digitali è considerata un prezioso strumento nell’ambito forense e della sicurezza grazie alla loro unicità e persistenza dei modelli. Non esistono due persone che abbiano lo stesso modello di impronta digitale, nemmeno i gemelli identici. Le impronte digitali sono così uniche che le tue stesse impronte digitali non corrispondono tra loro. Tuttavia, nuove ricerche basate sull’intelligenza artificiale (IA) stanno avanzando affermazioni che potrebbero cambiare il modo in cui vengono identificate le impronte digitali nel campo forense.
Sebbene l’unicità delle impronte digitali sia ciò che le rende così cruciali nelle indagini sul crimine, l’incapacità di abbinare le impronte digitali di diverse dita della stessa persona, definite impronte digitali intra-personali, può causare problemi significativi nel collegare le prove forensi.
Tuttavia, i ricercatori dell’Università di Columbia affermano di aver sviluppato un modello di IA in grado di abbinare le impronte digitali intra-personali con una sicurezza del 99,99 percento, sostenendo che le impronte digitali della stessa persona non sono uniche, ma semplicemente le abbiamo confrontate nel modo sbagliato.
I modelli delle impronte digitali sono costituiti da sollevamenti e solchi incassati sulle punte delle dita. Attualmente, le impronte digitali vengono analizzate confrontando i modelli delle creste di attrito che si dividono in tre categorie: anse, vortici e archi. Un analista utilizzerà le caratteristiche delle creste, note come minuzie, per identificare e confrontare le caratteristiche dell’impronta.
Tuttavia, il nuovo processo decisionale dell’IA si basa sull’analisi di modelli binari, orientamento delle creste, densità delle creste e minuzie. Analizzando i vortici e le anse vicino al centro dell’impronta digitale, noti come singolarità, hanno scoperto che la maggior parte delle somiglianze intra-personali delle impronte digitali era spiegata dall’orientamento delle creste, concludendo che le mappe delle minuzie erano la categoria di analisi meno affidabile.
Sostengono che, sebbene l’analisi delle minuzie possa essere la più accurata per l’abbinamento tra dita dello stesso individuo, si concentra su particolarità singole delle impronte digitali che sono improbabili che si verifichino tra impronte digitali intra-personali, rendendola meno accurata per l’abbinamento tra dita diverse.
Il modello è stato addestrato utilizzando un database pubblico del governo degli Stati Uniti contenente circa 60.000 impronte digitali e 525.000 immagini. Hanno scoperto che le prestazioni dell’IA erano coerenti tra diversi generi e gruppi razziali e che funzionava meglio quando addestrato con campioni di tutti i gruppi. “Immagina solo quanto bene funzionerà una volta addestrato su milioni, invece di migliaia di impronte digitali”, ha dichiarato Aniv Ray, senior di Columbia Engineering, che ha contribuito all’analisi dei dati.
Il team ha sottolineato la speranza che questo modello di IA possa un giorno essere utilizzato per dare priorità alle piste, scagionare sospetti innocenti e potenzialmente aiutare a creare nuove piste per casi irrisolti.
“Questa ricerca è un esempio di come anche un’IA piuttosto semplice, data un insieme di dati piuttosto semplice che la comunità di ricerca ha avuto a disposizione per anni, possa fornire intuizioni che sono sfuggite agli esperti per decenni”, ha dichiarato Hod Lipson, coautore e professore di Columbia Engineering.
“Ancora più entusiasmante è il fatto che uno studente universitario, senza alcuna esperienza nel campo della medicina legale, possa utilizzare l’IA per mettere in discussione con successo una convinzione ampiamente diffusa di un intero settore. Stiamo per assistere a un’esplosione di scoperte scientifiche guidate dall’IA da parte di non esperti, e la comunità degli esperti, compresa l’accademia, deve prepararsi.”
Tuttavia, la ricerca non è stata priva di critiche. L’articolo è stato inizialmente respinto da una rivista forense ben consolidata, con un revisore esperto e un editore anonimi che hanno concluso che “è ben noto che ogni impronta digitale è unica” e non sarebbe possibile rilevare somiglianze intra-personali.
Pur riconoscendo la necessità che il modello sia addestrato su un insieme di dati più ampio e diversificato, resta da vedere se l’IA sia in grado di produrre risultati sufficientemente affidabili da fornire prove conclusive nelle condanne penali.
Lo studio è stato pubblicato su Science Advances.
Links: forensicsciencesimplified.org – columbia.edu – science.org
