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それぞれの指のパターンはユニークですが、チームは深層学習システムを使用してそれらの類似点を見つけました。
犯罪テレビ番組、ミステリー小説、または実際の犯罪を題材にしたポッドキャストのファンなら、指紋が独特であることを聞いたことがあるでしょう。
（ほぼ）同じ遺伝子を共有する一卵性双生児であっても、同じ指紋を持っているわけではありません。
また、法医学の専門家が事件を関連付けたい場合は同じ指の指紋が必要であること、またはデバイスでこの方法を使用している場合は携帯電話のロックを解除するために同じ指を使用する必要があることも意味します。
米国のコロンビア大学のチームは、人工知能（AI）によって法医学の精度が向上する可能性があると述べている。
彼らは、人のさまざまな指の指紋間の類似性を見つけるための新しい AI システムを構築しました。
コロンビア大学工学部教授のホド・リプソン氏はユーロニュース・ネクストに対し、学生の一人が「1年前に彼のオフィスに押し入って」、各指の指紋がユニークであるという考えに異議を唱えたいと語った。
「そこで彼は、一対の指紋を大きなAIシステムに入力した。それらは同じ人からのものである場合もあれば、別の人からのものである場合もある」と彼は語った。
「少しのトレーニングの後、AI は、同じ人のさまざまな指の指紋が実際には非常に似ていることを学習しました。私たちはそれらを別の方法で見ればよいだけなのです。」
研究者らが著名な法医学雑誌に結論を発表しようとしたところ拒否されたが、その後研究は2009年に雑誌に掲載された。科学の進歩。
彼らはまた、モデルが指紋間の類似性をどのように見つけたかについても調査しました。
「最終的には、尾根の曲率の一部が最も重要であることが判明した」とリプソン氏は語った。
「新たな発見はない」
スイスのローザンヌ大学の法医学教授で指紋の世界的専門家であるクリストフ・シャンポッド氏は、こうした類似性はすでに知られていると述べた。
「発見はありません。一般的なパターンと呼ばれるものには相関性があるという事実、異なる人の指よりも人の指間の関係の方が多いという事実は、識別目的での指紋の使用の基礎以来知られています。」と彼は述べた。ユーロニュースネクストに語った。
同氏は、研究で使用されたAIシステム（ディープコントラストネットワークと呼ばれる）は、既存の自動化システムと比べて法医学には役に立たないと付け加えた。
「彼らは、部分的で歪んだ複雑なトレースに基づいてテストを行ったわけではありません。そのシナリオでは、既存の小さな相関関係がシステムの効率性の感覚を大幅に改善するとはまったく確信がありません」とシャンポッド氏は付け加えた。
研究著者らは、これが限界であることに同意した。
研究に携わったコロンビア大学の学部生ゲイブ・グオ氏は、「犯罪現場では通常、指紋が汚れてしまうため、劣化したデータには何らかの問題が生じる可能性がある」と述べた。
しかし、シャンポッド氏は、AIを利用した技術は興味深いものの、法医学には特に役立つとは考えていないと述べた。
一方、リプソン氏は、このシステムを将来の AI の使用例として見ています。
「多くの人は、AI は実際には新しい発見をすることはできず、知識を逆流させるだけだと考えています」と彼は言いました。
「しかし、この研究は、研究コミュニティが何年も横たわっていた非常に単純なデータセットを考慮すると、非常に単純なAIでさえ、何十年も専門家が得られなかった洞察をどのように提供できるかを示す例です。」
