A identificação forense de digitais, tradicionalmente considerada infalível, enfrenta desafios intrigantes com a ascensão da IA. Um estudo da Universidade de Columbia revela uma abordagem inovadora, utilizando um modelo de IA que desafia a crença na singularidade absoluta desses padrões.
Entretanto, a iniciativa não está isenta de críticas, com especialistas questionando a viabilidade dessa abordagem. Exploraremos as implicações e desafios dessa pesquisa pioneira, que pode transformar a abordagem convencional da identificação forense.
Novas pesquisas utilizando IA desafiam concepções sobre impressões digitais
A análise de impressões digitais tem sido uma ferramenta crucial em ambientes forenses e de segurança, devido à singularidade e permanência dos padrões. Acreditava-se que não existiam duas pessoas com o mesmo padrão de impressão digital, tornando-as peças fundamentais em investigações criminais.
No entanto, novas pesquisas utilizando inteligência artificial (IA) lançam uma perspectiva intrigante sobre a identificação forense de impressões digitais.
Desafio nas impressões digitais intrapessoais
A singularidade das impressões digitais é evidente na ausência de padrões idênticos, mesmo entre gêmeos idênticos. Contudo, a inabilidade de combinar as impressões digitais de diferentes dedos da mesma pessoa, conhecidas como impressões digitais intrapessoais, tem sido um desafio significativo.
Pesquisadores da Universidade de Columbia afirmam ter desenvolvido um modelo de IA capaz de superar esse obstáculo, alcançando uma confiança de 99,99%.
Abordagem inovadora utilizando inteligência artificial
O modelo de IA proposto pelos pesquisadores da Universidade de Columbia analisa padrões binários, orientação de cristas, densidade de cristas e minúcias. Em contraste com a abordagem convencional que se concentra em minúcias, a nova análise enfoca os redemoinhos e loops próximos ao centro da impressão digital, conhecidos como singularidade.
Os pesquisadores descobriram que a orientação das cristas era a chave para encontrar semelhanças em impressões digitais intrapessoais.
Treinamento e desempenho da IA
O modelo foi treinado utilizando um extenso banco de dados público do governo dos EUA, contendo aproximadamente 60 mil impressões digitais e 525 mil imagens. Os resultados indicaram consistência de desempenho em diferentes gêneros e grupos raciais, com um melhor desempenho quando treinado com amostras de todos os grupos.
Os pesquisadores expressaram otimismo sobre o potencial dessa IA para priorizar pistas, exonerar suspeitos inocentes e até mesmo gerar novas pistas para casos arquivados.
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Críticas e desafios
Apesar das promissoras descobertas, a pesquisa enfrentou críticas, sendo inicialmente rejeitada por uma revista forense estabelecida. Alguns especialistas argumentam que cada impressão digital é única, questionando a capacidade da IA de detectar semelhanças intrapessoais.
O documento reconhece a necessidade de treinamento em conjuntos de dados maiores e mais diversos, levantando questões sobre a confiabilidade da IA em produzir resultados conclusivos em condenações criminais.
Em um cenário em que a IA desafia paradigmas tradicionais, a pesquisa destaca não apenas avanços tecnológicos, mas também a necessidade de adaptação da comunidade forense diante das possíveis transformações no campo da identificação por impressões digitais.
