La inteligencia artificial revela que no todas las huellas dactilares son únicas
Nuevo estudio con IA desafía la creencia de que nunca hay dos huellas dactilares iguales, incluso en dos dedos de la misma persona. Esto trae aparejado grandes implicaciones en la medicina forense.
Ingenieros de las universidades de Columbia y Búfalo han desarrollado un nuevo análisis de huellas dactilares mediante inteligencia artificial (IA). Este análisis cuestiona la idea de que nunca hay dos huellas dactilares iguales, ni siquiera en dedos distintos de la misma persona.
"¿Crees que cada huella dactilar es realmente única?" Es la pregunta que le hizo un profesor a Gabe Guo durante una charla informal mientras estaba encerrado en casa durante los confinamientos a causa del covid-19, esperando para empezar su primer año en la Universidad de Columbia. "Poco podía imaginar que aquella conversación marcaría el rumbo de mi vida durante los tres años siguientes", afirma Guo.
Guo, ahora estudiante de último curso en el departamento de Informática de Columbia, dirigió un equipo que realizó el estudio sobre el tema, con el profesor Wenyao Xu, de la Universidad de Buffalo, como uno de sus coautores. El trabajo, publicado recientemente en la revista Science Advances, parece cuestionar una verdad aceptada desde hace tiempo sobre las huellas dactilares: según Guo y sus colegas, no todas son únicas.
De hecho, varias revistas rechazaron el trabajo antes de que el equipo apelara y consiguiera que Science Advances lo aceptara. "Al principio hubo mucha oposición por parte de la comunidad forense", recuerda Guo, que no tenía experiencia en este campo antes del estudio.
Una nueva mirada a las huellas
Guo encontró una base de datos pública del gobierno de EE.UU. con unas 60.000 huellas dactilares y las introdujo por pares en un sistema basado en inteligencia artificial, conocido como red contrastiva profunda. A veces los pares pertenecían a la misma persona (pero con dedos diferentes) y otras veces pertenecían a personas diferentes.
Mientras trabajaba, el sistema basado en IA descubrió que las huellas dactilares de diferentes dedos de la misma persona compartían grandes similitudes y, por tanto, era capaz de decir cuándo las huellas pertenecían al mismo individuo y cuándo no, con una precisión para un solo par que alcanzaba un máximo del 77 %, lo que parecía refutar que cada huella dactilar es "única".
Durante cientos de años de análisis forense, añadió, la gente se ha fijado en diferentes rasgos llamados "puntos característicos", las ramificaciones y los puntos finales en las crestas de las huellas dactilares que se utilizan como marcadores tradicionales para la identificación de huellas dactilares. "Son excelentes para cotejar huellas dactilares, pero no son fiables para encontrar correlaciones entre huellas dactilares de la misma persona", explica Guo. "Y esa es la idea que teníamos".
"La aplicación más inmediata es que puede ayudar a generar nuevas pistas para casos sin resolver, en los que las huellas dactilares dejadas en la escena del crimen son de dedos distintos a los archivados", dijo Guo. "Pero, por otro lado, esto no solo ayudará a atrapar a más delincuentes. También ayudará a personas inocentes que no tendrán que seguir siendo investigadas innecesariamente. Y creo que eso es una victoria para la sociedad".
Referencia de la noticia:
Gabe Guo et al., Unveiling intra-person fingerprint similarity via deep contrastive learning. Sci. Adv. 10, eadi0329 (2024).