Новая модель искусственного интеллекта бросает вызов традиционным методам анализа отпечатков пальцев

Анализ отпечатков пальцев давно признан важнейшим инструментом в криминалистике и безопасности благодаря уникальным и постоянным узорам, которыми они обладают. Однако новое исследование Колумбийского университета ставит под сомнение традиционный подход к идентификации по отпечаткам пальцев, утверждая, что отпечатки пальцев одного и того же человека не так уникальны, как считалось ранее.

Уникальность отпечатков пальцев заключается в том, что ни у одного человека нет одинакового рисунка, даже у однояйцевых близнецов. Однако невозможность сопоставить отпечатки разных пальцев одного и того же человека, так называемые внутриличностные отпечатки, представляет собой проблему для судебно-медицинских расследований. Именно здесь на помощь приходит новая модель искусственного интеллекта.

Исследователи из Колумбийского университета разработали модель искусственного интеллекта, способную с точностью до 99,99 процента сопоставлять внутриличностные отпечатки пальцев. Они утверждают, что причина неспособности сопоставить отпечатки пальцев кроется в способе их сравнения.

В настоящее время анализ отпечатков пальцев основывается на сравнении узоров гребней трения, которые делятся на три категории: петли, завитки и дуги. Аналитики используют характеристики гребней, известные как миниатюры, для идентификации и сравнения особенностей отпечатков. Однако новая модель ИИ использует другой подход.

Анализируя бинарные паттерны, ориентацию гребней, плотность гребней и миниатюры, модель искусственного интеллекта фокусируется на вихрях и петлях вблизи центра отпечатка, известных как сингулярность. Исследователи обнаружили, что большинство сходств в отпечатках пальцев разных людей можно объяснить ориентацией гребня, что говорит о том, что карты миниатюр менее надежны для межпальцевого сопоставления.

Для обучения модели искусственного интеллекта исследователи использовали публичную базу данных правительства США, содержащую около 60 000 отпечатков пальцев и 525 000 изображений. Они обнаружили, что производительность модели была одинаковой для представителей разных полов и расовых групп и улучшалась при обучении на образцах из всех групп. Это позволяет предположить, что при более тщательном обучении на миллионах отпечатков пальцев модель ИИ сможет работать еще лучше.

Последствия этого исследования весьма значительны. Потенциально модель искусственного интеллекта может быть использована для определения приоритетности версий, оправдания невиновных подозреваемых и даже для создания новых версий для "холодных" дел. Команда авторов исследования считает, что это только начало научных открытий под руководством ИИ, осуществляемых неспециалистами.

"Это исследование - пример того, как даже довольно простой ИИ, получив довольно простой набор данных, который исследовательское сообщество хранило годами, может сделать выводы, которые десятилетиями ускользали от экспертов", - говорит Ход Липсон, профессор Колумбийского инженерного института.

Поскольку искусственный интеллект продолжает развиваться и перестраивать различные области, в том числе криминалистику, экспертам и научным кругам необходимо подготовиться к взрыву научных открытий под руководством ИИ. Потенциал для прорывов и новых открытий огромен, и очень важно принять эти достижения, чтобы углубить наше понимание окружающего мира.