Yapay zeka, farklı parmaklar tarafından bırakılan parmak izlerinin aynı kişiye ait olup olmadığını doğru bir şekilde belirleyebilir. Bu da adli araştırmacıların farklı suç mahallerinde aynı kişinin bulunup bulunmadığını ortaya çıkarmasına yardımcı olabilir.
Mevcut teknolojiler yalnızca aynı parmak tarafından bırakılan parmak izlerini eşleştirebiliyor. Ancak önceki çalışmalar, bir kişinin tüm parmak uçları arasında temel benzerlikler olabileceğine işaret ediyordu.
Bu nedenle, New York’taki Columbia Üniversitesi’nden Gabe Guo ve meslektaşları, farklı parmaklardan alınan parmak izlerinin aynı kişiye ait olup olmadığını belirleyip belirleyemeyeceğini belirlemek için bir makine öğrenimi modelini eğitti. Eğitimde, neredeyse 1000 kişiye ait 50.000’den fazla parmak izi kullandılar. Örnekler, ABD Ulusal Standartlar ve Teknoloji Enstitüsü ve New York’taki Buffalo Üniversitesi’ndeki halka açık veri tabanlarından geldi. Tüm parmak izleri ölmüş kişilere aitti ya da halen hayatta olan kişilerin kimlik bilgileri çıkarılmıştı.
Ekip daha sonra eğitilmiş modeli yaklaşık 150 kişiye ait 7000’den fazla parmak izinden oluşan ayrı bir set üzerinde test etti. Modeli, doğruluğu 0 ile 1 arasında tahmin eden istatistiksel bir ölçüt kullanarak değerlendirdiler. Araştırmacılar, modellerinin 0,75’ten daha yüksek bir puan aldığını, yani farklı parmaklardan alınan izlerin aynı kişiye ait olup olmadığını güvenilir bir şekilde belirlediğini tespit ettiler.
Bu teknoloji adli soruşturmaların verimliliğini artırabilir. Pennsylvania Eyalet Üniversitesi’nden Ralph Ristenbatt, “Birden fazla suç mahallinde bulunan parmak izlerinin veri tabanlarındaki herhangi biriyle eşleşmediği durumlarda faydalı olabilir. Bu olay yerinde parmak izi bırakan kişi ile diğer olay yerinde [farklı] parmak izi bırakan kişi aynı kişi olabilir mi?” dedi.
Ancak Guo, “şu anda [bu modelin] doğruluk oranı mahkemede buna karar verecek kadar yüksek değil” diyor.
Yine Columbia Üniversitesi’nden ve araştırma ekibinin bir parçası olan Hod Lipson, “Bu şey pratikte, yasal amaçlar için kullanılacaksa, (daha büyük) bir veri tabanıyla yeniden eğitilmelidir” diyor.
Yapayzeka.news’in hiçbir güncellemesini kaçırmamak için bizi Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram‘ ve Whatsapp Kanalımız‘dan takip edin.
