¿Puede la IA mejorar la investigación forense al encontrar similitudes en las huellas dactilares? Un nuevo estudio desata el debate

El patrón de cada uno de tus dedos es único, pero un equipo utilizó un sistema de aprendizaje profundo para encontrar similitudes entre ellos.
El patrón de cada uno de tus dedos es único, pero un equipo utilizó un sistema de aprendizaje profundo para encontrar similitudes entre ellos. Derechos de autor Canva
Por Oceane Duboust
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Este artículo se publicó originalmente en inglés

El patrón de cada uno de los dedos es único, pero un equipo utilizó un sistema de inteligencia artificial para encontrar similitudes entre ellos.

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Cualquier amante de las novelas de misterio, programas de investigaciones policiales, o podcats de crímenes, sabrá que las huellas dactilares son una prueba única. Ni siquiera los gemelos idénticos que comparten (casi) la misma genética tienen las mismas huellas dactilares.

Esto también significa que los expertos forenses necesitan huellas dactilares del mismo dedo si quieren relacionar casos o que usted necesita utilizar el mismo dedo para desbloquear su teléfono si utiliza este método en su dispositivo.

Un equipo de la Universidad de Columbia (EE.UU.) afirma que la inteligencia artificial (IA) puede mejorar la precisión forense. Han diseñado un nuevo sistema de IA para encontrar similitudes entre las huellas dactilares de los distintos dedos de una persona.

Hod Lipson, profesor de ingeniería de la Universidad de Columbia, explicó a Euronews que uno de sus estudiantes "irrumpió en su despacho hace un año" y le dijo que quería cuestionar la idea de que las huellas dactilares de cada dedo son únicas.

Tras entrenarla, la IA aprendió que las huellas dactilares de diferentes dedos de la misma persona son en realidad bastante similares. Solo hay que mirarlas de otra manera.
Hod Lipson
Catedrático de Ingeniería, Universidad de Columbia

"Así que introdujo pares de huellas dactilares en un gran sistema de inteligencia artificial. A veces procedían de la misma persona, a veces de otra distinta", explica. "Después de un poco de entrenamiento, la IA aprendió que las huellas dactilares de diferentes dedos de la misma persona son en realidad bastante similares. Solo hay que analizarlas de manera distinta".

Cuando los investigadores intentaron publicar sus conclusiones en una destacada revista forense, fueron rechazados, pero desde entonces la investigación se ha publicado en Science Advances. También analizaron cómo su modelo encontraba similitudes entre las huellas dactilares.

"Se acabó descubriendo que parte de la curvatura de las crestas (relieves situados en las palmas de las manos) es lo más importante", dijo Lipson.

Ningún descubrimiento nuevo

Christophe Champod, profesor de ciencias forenses en la Universidad de Lausana (Suiza) y experto mundial en huellas dactilares, dijo que estas similitudes ya se conocían. "No hay ningún descubrimiento. El hecho de que los patrones generales estén correlacionados -que haya más relación entre los dedos de una persona que entre los dedos de personas diferentes- eso se conoce desde la base del uso de las huellas dactilares con fines de identificación", dijo a Euronews.

Añadió que el sistema de IA utilizado en el estudio -denominado red contrastiva profunda- no sería útil en medicina forense en comparación con los sistemas automatizados que ya existen.

"No hicieron pruebas basadas en rastros parciales, distorsionados y complicados. En ese escenario, no estoy nada convencido de que las pequeñas correlaciones existentes mejoraran sustancialmente la eficacia del sistema", añadió Champod.

Los autores del estudio coincidieron en que se trataba de una limitación. "Podría haber algunos problemas porque, en la escena del crimen, las huellas dactilares suelen mancharse", dijo Gabe Guo, el estudiante universitario de Columbia que está detrás de la investigación.

Sin embargo, Champod afirma que, aunque la técnica basada en la inteligencia artificial es interesante, no la ve especialmente útil para la investigación forense. Lipson, por su parte, ve el sistema como un ejemplo de cómo puede utilizarse la IA en el futuro.

"Mucha gente cree que la IA no puede hacer nuevos descubrimientos, que se limita a regurgitar conocimientos", afirma.

"Pero esta investigación es un ejemplo de cómo incluso una IA bastante sencilla, a partir de un conjunto de datos bastante simple que la comunidad investigadora ha tenido durante años, puede proporcionar conocimientos que no han usado los expertos durante décadas".

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