Uma das coisas maravilhosas sobre os humanos é a singularidade de cada um de nossos corpos. Embora mais de 100 bilhões de humanos tenham vivido neste nosso mármore azul, os cientistas acreditam que nunca houve duas impressões digitais idênticas.
Acredita-se que o padrão de linhas e espirais em cada impressão digital humana não seja duplicado em qualquer outro dedo. Até mesmo os dedos individuais de um único ser humano eram considerados significativamente distintos uns dos outros.
Mas, de acordo com um novo estudo, as saliências nas pontas dos dedos podem não ser tão diferentes quanto pensávamos.
Usando uma rede neural, uma equipe de pesquisadores liderada pelo engenheiro sênior Gabe Guo, da Universidade de Columbia, identificou diferentes impressões digitais pertencentes à mesma pessoa – ou impressões intrapessoais – com uma taxa de sucesso de até 77% para um único par de impressões.
“Sugerimos que as semelhanças de impressões digitais intrapessoais são interessantes não apenas porque desafiam crenças de longa data, mas também porque essa semelhança poderia ajudar a melhorar a capacidade de encontrar pistas para investigações quando as impressões digitais obtidas nas cenas do crime são de dedos diferentes das impressões digitais já arquivadas”, escrevem Guo e seus colegas no artigo.
“Esperamos que esta informação adicional possa ajudar a priorizar pistas quando existem muitas possibilidades, ajudar a exonerar suspeitos inocentes ou até mesmo ajudar a criar pistas para casos arquivados”.
O trabalho começou com um banco de dados público dos EUA com cerca de 60 mil impressões digitais, composto por conjuntos de 10 dedos de indivíduos. Guo e seus colegas queriam ver se uma rede neural poderia identificar semelhanças entre impressões intrapessoais. Eles alimentaram pares dessas impressões nas redes neurais, que são uma espécie de IA. Às vezes, os pares seriam impressões pessoais, às vezes impressões de duas pessoas diferentes.
A diferença entre o trabalho da equipe e as técnicas anteriores de identificação de impressões digitais são as características das impressões digitais nas quais a IA se concentrou.
“A IA não estava usando ‘minúcias’, que são as ramificações e pontos finais nas cristas das impressões digitais – os padrões usados na comparação tradicional de impressões digitais”, explica Guo. “Em vez disso, estava usando outra coisa, relacionada aos ângulos e curvaturas dos redemoinhos e voltas no centro da impressão digital”.
Com o tempo, a rede melhorou em identificar quando duas impressões digitais diferentes pertenciam à mesma pessoa. Embora cada impressão digital da mesma mão ainda fosse única, havia semelhanças suficientes entre elas para que a IA pudesse fazer uma correspondência. Especificamente, a orientação das cristas no centro da impressão é semelhante para os diferentes dedos do mesmo indivíduo.
Embora a capacidade da IA de combinar impressões diferentes com uma única pessoa seja muito boa, ainda não é boa o suficiente para ser usada para fins reais de identificação. Mas a equipe está 99,99% confiante de que as semelhanças encontradas nas impressões intrapessoais são genuínas e que a rede neural pode ser desenvolvida ainda mais para obter uma taxa de sucesso mais alta.
No seu estado atual, a IA poderia ser usada para ajudar a restringir as opções, dizem os pesquisadores.
“Imagine quão bem isso funcionará quando for treinado em milhões, em vez de milhares de impressões digitais”, diz Aniv Ray, sênior de ciência da computação, da Universidade de Columbia.
Outras aplicações potenciais incluem a capacidade de um indivíduo usar qualquer um dos dedos para autenticar um telefone celular que possui um único leitor de impressão digital, por exemplo. Obviamente, há muito trabalho a ser feito antes que a tecnologia seja adequada para esse propósito, mas o objetivo principal do trabalho era estabelecer se existem semelhanças de impressão intrapessoais.
Agora que temos um vislumbre dessas semelhanças, o sistema pode ser desenvolvido ainda mais.
“Muitas pessoas pensam que a IA não pode realmente fazer novas descobertas – que apenas regurgita conhecimento”, diz o engenheiro Hod Lipson, da Universidade de Columbia. “Mas esta pesquisa é um exemplo de como mesmo uma IA bastante simples, dado um conjunto de dados bastante simples que a comunidade de pesquisa tem disponível há anos, pode fornecer insights que escaparam aos especialistas durante décadas”.
Publicado em ScienceAlert
