Un modul de inteligență artificială, care poate retușa imaginile neclare sau distorsionate ale amprentelor descoperite la locul crimelor, ar putea facilita identificarea oamenilor, dar nu este clar dacă astfel de dovezi ar fi valide în instanță.
Amol Joshi și colegii săi din cadrul Universității West Virginia au realizat un modul IA în scopul de a repara imaginile distorsionate ale amprentelor, provocate de focalizarea incorectă a camerei și de alte erori.
Echipa de cercetători a analizat un set de date, care cuprindea 15.860 de imagini cu amprente digitale curate a 250 de subiecți și a creat, sintetic, versiuni neclare ale acestora la diferite niveluri de distorsiuni. Aproape 14.000 dintre aceste perechi de imagini au fost folosite pentru a antrena modulul IA, iar celelalte au fost folosite pentru a-i testa performanța.
Cercetătorii au creat o rețea adversară generativă, în care o rețea neuronală este amplasată împotriva alteia. O rețea neuronală încearca să genereze amprente realiste deblurate, în timp ce cealaltă le evalua pentru realism, iar rezultatele au fost transmise către fiecare algoritm pentru a le îmbunătăți.
Deoarece crestele și văile amprentelor reprezintă cheia identificării acestora, echipa de cercetători a folosit un algoritm separat pentru a evidenția aceste caracteristici în timpul antrenamentului și pentru a verifica dacă algoritmul de deblocare nu a distrus datele respective și nu le-a adăugat într-un mod eronat.
Echipa de cercetători a descoperit faptul că modelul lor poate obține o precizie de 96% la capătul inferior al gamei de intensitate de estompare și 86% la capătul superior. Intuitiv, algoritmul a avut un succes mai mare la obținerea imaginilor clare cu cât imaginea de intrare a fost mai puțin estompată.
Însă, David Goodwin, din cadrul companiei britanice Forensic Equity, susține faptul că imaginile neclare din cauza erorilor umane nu ar trebui să se întâmple dacă ar exista o pregătire adecvată. Imaginile neclare, provocate de erorile umane, ar trebui să fie evitabile prin intermediul unui antrenament corect. De asemenea, acesta avertizează că natura dovezilor redate de rețelele neuronale ar prezenta o problemă în instanță, în cazul în care orice manipulare a imaginilor de amprentă ar fi în centrul examinării.
Rețelele neuronale pot fi instruite pentru a efectua o gamă largă de sarcini, dar nu sunt audibile, cum ar fi codul generat de om. Adesea, funcționarea interioară a modelelor rezultate reprezintă un mister pentru creatorii acestora.
Goodwin este de părere că este puțin probabil ca instanțele din Marea Britanie să accepte dovezi care au fost manipulate de IA, care nu pot oferi o pistă de audit sau o explicație a proceselor efectuate.
