Uma pesquisa liderada por Gabe Guo, um engenheiro sênior da Universidade de Columbia, apresenta um estudo inovador no campo da análise de impressões digitais. Tradicionalmente, acredita-se há muito tempo que cada impressão digital é única, não apenas entre diferentes indivíduos, mas também entre os dez dedos de uma única pessoa. No entanto, este novo estudo desafia essa noção ao revelar semelhanças entre as impressões digitais da mesma pessoa, referidas como impressões intra-pessoa.
Inovação em Análise de Impressões Digitais
A equipe de Guo utilizou uma rede neural, uma forma de inteligência artificial (IA), para analisar um banco de dados público dos EUA contendo cerca de 60.000 impressões digitais. Essas impressões digitais foram agrupadas em conjuntos de 10, cada conjunto representando o conjunto completo de impressões digitais de um indivíduo. A IA foi treinada para reconhecer semelhanças entre diferentes impressões digitais da mesma pessoa. Diferentemente dos métodos tradicionais de análise de impressões digitais, que se concentram em minúcias – os padrões específicos de cristas, bifurcações e terminações – esta IA examinou outras características. Como Guo explica, “A IA não estava usando ‘minúcias’… Em vez disso, estava usando algo mais, relacionado aos ângulos e curvaturas dos redemoinhos e laçadas no centro da impressão digital.”
Os achados do estudo são significativos de várias maneiras. Primeiramente, demonstra uma taxa de sucesso de até 77% na correspondência de um par de impressões intra-pessoa. Isso indica que, embora cada impressão digital seja única, há semelhanças suficientes entre as impressões de um único indivíduo para que uma rede neural possa efetivamente fazer uma correspondência. Especificamente, a IA identificou que a orientação das cristas no centro da impressão digital é semelhante nos diferentes dedos da mesma pessoa.
Implicações Forenses e Futuro da Tecnologia
Esses resultados têm implicações práticas na ciência forense e em investigações criminais. Guo e sua equipe sugerem que essas semelhanças de impressões digitais intra-pessoa podem ser benéficas em vários cenários. “Esperamos que essas informações adicionais possam ajudar a priorizar pistas quando muitas possibilidades existem, ajudar a exonerar suspeitos inocentes, ou mesmo ajudar a criar pistas para casos arquivados,” declararam os pesquisadores. Esta abordagem poderia fornecer uma nova ferramenta para a aplicação da lei, oferecendo uma maneira de vincular diferentes impressões digitais da mesma pessoa em uma cena de crime, mesmo quando as impressões digitais arquivadas são de dedos diferentes.
O estado atual da tecnologia, no entanto, ainda não está refinado o suficiente para aplicação generalizada em tarefas de identificação no mundo real. A equipe de pesquisa expressa alta confiança, 99,99%, na autenticidade das semelhanças encontradas em impressões intra-pessoa. Eles acreditam que a rede neural pode ser desenvolvida ainda mais para alcançar uma taxa de sucesso mais alta. Como Aniv Ray, um estudante sênior de ciência da computação na Universidade de Columbia, coloca, “Imagine só o quão bem isso vai funcionar quando for treinado em milhões, em vez de milhares de impressões digitais.”
Além de suas aplicações na ciência forense, esta tecnologia tem potencial para outros usos. Por exemplo, poderia permitir métodos de autenticação mais flexíveis em dispositivos eletrônicos. Um indivíduo poderia usar qualquer um de seus dedos para autenticar um telefone móvel equipado com um único scanner de impressão digital.
Hod Lipson, um engenheiro da Universidade de Columbia, reflete sobre o impacto mais amplo da IA na pesquisa: “Muitas pessoas acham que a IA realmente não pode fazer novas descobertas – que ela apenas regurgita conhecimento… Mas esta pesquisa é um exemplo de como até uma IA relativamente simples, dada uma base de dados bastante simples que a comunidade de pesquisa teve disponível por anos, pode fornecer insights que têm escapado aos especialistas por décadas.”
Esta pesquisa foi publicada no periódico Science Advances.
