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Rivoluzione nella scienza forense grazie all’intelligenza artificiale

By Mirko Rossi
Published 7 Febbraio 2024
7 Min Read
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Un gruppo di studenti dell’Università di Columbia, guidati da un laureando, ha utilizzato l’intelligenza artificiale (AI) per ⁢sfidare l’assunto forense⁤ secondo cui le impronte digitali di dita diverse della⁣ stessa persona sono incompatibili, scoprendo‍ un nuovo tipo di marcatore forense. Nonostante lo scetticismo iniziale, i loro risultati, che potrebbero rivoluzionare ⁢la scienza forense, sono ​stati pubblicati su Science Advances.

Contents
Una nuova scoperta ​che ⁢sfida⁢ le convinzioni‌ della scienza forense ‌La ricerca guidata da‌ uno studente della Columbia Engineering⁤L’AI ha il potenziale per⁣ migliorare notevolmente l’accuratezza⁣ forenseI risultati​ dello⁤ studio sfidano‍ e sorprendono ​la comunità forenseSvelato: un nuovo tipo di marcatore forense per catturare con precisione le impronte digitaliLa necessità di dataset più ampiIl​ potenziale trasformativo⁣ dell’AI in un campo ben consolidato

 

Una nuova scoperta ​che ⁢sfida⁢ le convinzioni‌ della scienza forense ‌

Gli ⁤ingegneri della Columbia hanno‌ sviluppato una ⁤nuova AI che infrange una credenza a lungo sostenuta nella scienza forense: che le‌ impronte digitali di dita ⁤diverse della stessa persona siano uniche. Si‌ è scoperto che sono simili, solo che abbiamo sempre confrontato ​le impronte ⁢digitali nel modo sbagliato!

Da “Law and Order” a “CSI”, per non parlare della vita reale,‌ gli​ investigatori‍ hanno utilizzato le‌ impronte digitali come standard d’oro per collegare i criminali ‍a un crimine. Ma ⁢se un colpevole lascia impronte​ di dita diverse in due ⁢scene del crimine diverse, è⁣ molto difficile‌ collegare queste scene e la traccia può raffreddarsi.

 

La ricerca guidata da‌ uno studente della Columbia Engineering⁤

Un team guidato da Gabe Guo, ⁢studente laureando alla⁣ Columbia⁣ Engineering, ⁤ha ‌sfidato⁢ questa⁤ presunzione ampiamente condivisa. Guo, che non⁤ aveva​ alcuna conoscenza‍ precedente di scienze forensi, ha trovato un ‌database pubblico del governo degli Stati Uniti di circa⁢ 60.000 impronte digitali ​e le ha inserite ⁢a coppie in un sistema ‌basato sull’intelligenza artificiale‌ noto come⁢ rete⁢ contrastiva profonda. A volte⁤ le coppie appartenevano alla stessa persona ⁣(ma ‍dita diverse), e a volte appartenevano a ‌persone diverse.

 

L’AI ha il potenziale per⁣ migliorare notevolmente l’accuratezza⁣ forense

Nel tempo, il sistema ‌AI, ⁢che il team ha progettato modificando un framework all’avanguardia, è diventato sempre più‍ bravo a distinguere quando impronte digitali apparentemente uniche appartenevano alla stessa persona e quando no. L’accuratezza‌ per una ⁣singola coppia ha⁢ raggiunto il 77%. Quando venivano‍ presentate‍ più coppie,⁢ l’accuratezza aumentava notevolmente, potenzialmente⁣ aumentando ‍l’efficienza ⁢forense attuale di ⁤oltre dieci volte. Il progetto, una collaborazione tra il laboratorio‍ Creative ⁤Machines di ⁤Hod Lipson alla Columbia Engineering e⁤ il laboratorio⁢ Embedded Sensors and ⁣Computing ‍di Wenyao Xu alla University at Buffalo, SUNY,⁢ è stato pubblicato oggi su Science Advances.

 

I risultati​ dello⁤ studio sfidano‍ e sorprendono ​la comunità forense

Una⁤ volta⁤ verificati i‌ risultati, il team ha rapidamente inviato i risultati a ⁤una ⁣rivista‍ forense ben consolidata, solo per ⁤ricevere un rifiuto qualche mese dopo. Il revisore esperto ‌anonimo‌ e l’editore hanno concluso che “È ben noto che ogni impronta digitale è unica” e quindi non sarebbe possibile rilevare somiglianze anche se le impronte digitali provenivano dalla ⁤stessa persona.

Il team non si è arreso. Hanno raddoppiato la scommessa, alimentando il loro sistema ⁣AI con ancora più dati,⁢ e il sistema ha continuato a⁢ migliorare. Consapevoli dello scetticismo della comunità⁣ forense, il⁢ team ha optato per inviare il ‌loro manoscritto a ‌un pubblico più generale. Il documento è stato nuovamente⁣ respinto,⁣ ma ⁣Lipson, che è il James e Sally Scapa Professor of ‌Innovation nel Dipartimento ‍di Ingegneria Meccanica e‍ co-direttore⁢ del Makerspace Facility, ha fatto appello. ​”Normalmente ⁣non discuto le decisioni editoriali, ma questa scoperta era troppo importante per essere ignorata”, ha detto. “Se queste informazioni inclinano la bilancia, allora‍ immagino che i casi ⁢irrisolti potrebbero essere‍ rivitalizzati e persino⁢ che persone innocenti potrebbero essere assolte.”

Sebbene l’accuratezza del sistema non sia sufficiente per decidere ufficialmente un caso, può aiutare a dare priorità ‍alle piste in situazioni ambigue. Dopo ulteriori discussioni, il documento è⁤ stato finalmente​ accettato per la pubblicazione da ‍Science Advances.

 

Svelato: un nuovo tipo di marcatore forense per catturare con precisione le impronte digitali

Uno dei⁣ punti controversi era la​ seguente domanda: ​quale⁤ informazione alternativa stava effettivamente utilizzando l’AI che ha eluso decenni di analisi forense? Dopo attente visualizzazioni del processo decisionale del sistema AI, il team ⁣ha concluso⁢ che l’AI stava utilizzando un⁣ nuovo tipo di marcatore forense.

“L’AI non stava utilizzando le⁢ ‘minuzie’, che sono i ramificazioni e i punti finali nelle creste delle impronte⁣ digitali – i modelli utilizzati nel confronto tradizionale delle impronte digitali”, ha detto Guo, che ha ‍iniziato⁢ lo studio come studente del primo anno alla Columbia Engineering nel‌ 2021. “Invece, stava utilizzando qualcos’altro, legato agli angoli⁣ e alle ⁤curvature dei vortici e dei loop‌ al centro dell’impronta digitale.”

Aniv Ray, studente‍ laureando alla Columbia Engineering, e Judah​ Goldfeder, studente di‌ dottorato che ha aiutato ad analizzare ⁣i​ dati, hanno ⁢notato che⁤ i loro ‌risultati sono⁣ solo l’inizio.‍ “Immaginate ‌solo quanto bene‌ si comporterà una volta⁣ addestrato su ‌milioni, invece che su migliaia di impronte digitali”, ha detto Ray.

 

La necessità di dataset più ampi

Il team è consapevole dei potenziali bias nei dati. Gli ⁢autori ⁤presentano prove che indicano che⁤ l’AI si ⁢comporta in modo simile tra i generi e le razze, dove erano ⁣disponibili campioni. Tuttavia, ⁣notano, è necessaria una validazione più attenta utilizzando dataset con una copertura più⁤ ampia se questa‍ tecnica deve essere ⁤utilizzata nella pratica.

 

Il​ potenziale trasformativo⁣ dell’AI in un campo ben consolidato

Questa scoperta è un​ esempio di cose più sorprendenti che verranno dall’AI, ⁢osserva Lipson. “Molte persone pensano che l’AI non possa⁤ davvero fare ​nuove scoperte, che si limiti a rigurgitare conoscenze”, ha detto. “Ma questa ricerca è un esempio ‍di come anche un’AI abbastanza semplice, data un dataset abbastanza semplice ⁢che la‌ comunità di ricerca ha avuto in giro ‌per anni, possa fornire intuizioni che hanno eluso gli esperti per decenni.”

Ha aggiunto: “Ancora più eccitante‌ è il⁢ fatto che‌ uno studente ‍laureando,⁣ senza alcun ‍background ⁣in⁣ scienze ⁢forensi, possa utilizzare ​l’AI per sfidare ‍con successo una credenza ampiamente condivisa di un intero campo. Stiamo ‍per assistere a un’esplosione di‍ scoperte scientifiche ⁣guidate dall’AI da parte⁢ di non esperti, ​e la comunità‌ degli​ esperti, inclusa l’accademia, deve prepararsi.”

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