Um estudo inovador conduzido por uma equipe liderada por Gabe Guo, estudante do último ano do departamento de ciência da computação da Universidade de Columbia, levantou dúvidas sobre a crença de longa data de que cada impressão digital é única. Publicado na revista Science Advances, o estudo desafia a sabedoria convencional e atraiu atenção pelas suas potenciais implicações na ciência forense.
Guo e seus colegas, incluindo o professor Wenyao Xu, da Universidade de Buffalo, usaram um modelo de inteligência artificial chamado rede contrastiva profunda para analisar um banco de dados do governo dos EUA com 60 mil impressões digitais. O sistema baseado em IA identificou fortes semelhanças entre impressões digitais de diferentes dedos da mesma pessoa. Surpreendentemente, a precisão do sistema atingiu o pico de 77% para identificar corretamente se duas impressões digitais pertenciam ao mesmo indivíduo, sugerindo assim que as impressões digitais não são inteiramente únicas.
As abordagens anteriores à análise de impressões digitais concentravam-se em certas características conhecidas como "minúcias", que são marcadores específicos usados para identificação. No entanto, a equipe descobriu que essas minúcias eram eficazes para combinar impressões digitais, mas não confiáveis para identificar correlações entre impressões digitais da mesma pessoa. Em vez disso, o estudo identificou os ângulos e curvaturas no centro da impressão digital como fatores-chave para determinar a similaridade.
Embora inicialmente o estudo tenha enfrentado um retrocesso considerável, ele persistiu, refinando continuamente sua metodologia e incorporando mais dados até que as evidências se tornassem irrefutáveis. A equipa reconhece potenciais distorções nos dados e apela a uma validação adicional através da análise de uma base de dados maior e mais diversificada para a aplicação prática do sistema de IA em ciência forense.
Embora alguns especialistas argumentem que o estudo apenas reitera o que se sabe há muito tempo sobre as semelhanças das impressões digitais, Guo defende a natureza inovadora da sua investigação. Embora a correlação entre os formatos das impressões digitais tenha sido reconhecida em métodos anteriores de impressão digital manual, nenhum estudo anterior quantificou ou explorou essas semelhanças na medida alcançada pela equipe de Guo.
Christophe Champod, professor de ciências forenses da Universidade de Lausanne, na Suíça, reconhece a importância das técnicas de aprendizagem profunda utilizadas, mas sugere que o estudo pode ter exagerado as suas conclusões. Champod argumenta que a correlação entre os formatos das impressões digitais é reconhecida há anos. No entanto, Guo afirma que este estudo é o primeiro a identificar explicitamente o papel da orientação das cristas e a tentar a correspondência automatizada de impressões digitais de diferentes dedos do mesmo indivíduo.
Simon Cole, professor de criminologia, direito e sociedade na Universidade da Califórnia, Irvine, apoia a interessante contribuição do estudo, mas adverte contra exagerar a sua aplicação prática. Cole ressalta que a aplicação da lei normalmente registra todos os dez dedos e muitas vezes as palmas das mãos, minimizando a probabilidade de encontrar incompatibilidades entre as impressões da cena do crime e os registros existentes.
Apesar das opiniões divergentes sobre a importância das descobertas do estudo, a equipe continua confiante em seus resultados e tornou o código de IA de código aberto para análise mais aprofundada. Guo enfatiza que esta pesquisa transcende o domínio da ciência forense, destacando o poder da IA para descobrir padrões ocultos que escaparam à observação humana durante séculos.
À medida que a IA continua a evoluir, Guo acredita que estamos à beira de uma nova era em que a IA revelará insights que antes passavam despercebidos. O impacto do estudo vai além do domínio das impressões digitais e sublinha o potencial transformador da IA em vários campos do conhecimento.