შესაძლოა, ერთი ადამიანის თითის ანაბეჭდებს შორის მსგავსებები არსებობს – AI-მ დამალული კავშირები გამოავლინა – ადამიანის თითის ანაბეჭდები შესაძლოა, ისეთი უნიკალური არ იყოს, როგორიც გვეგონა
წლების განმავლობაში ითვლებოდა, რომ თითის ანაბეჭდები უნიკალურია — არა მხოლოდ სხვადასხვა ადამიანებს შორის, არამედ ერთი და იმავე ადამიანის თითებს შორისაც. თუმცა, თანამედროვე ხელოვნური ინტელექტის (AI) მეშვეობით ჩატარებულმა ახალმა კვლევამ შესაძლოა ეს წარმოდგენა შეცვალოს.
ინოვაციური აღმოჩენა: თითის ანაბეჭდების შიდა მსგავსება
კოლუმბიის უნივერსიტეტის მეცნიერებმა ნერვული ქსელის (ნეირონული ქსელის) საშუალებით გააანალიზეს ათასობით ადამიანის ათივე თითის ანაბეჭდი. შედეგმა აჩვენა, რომ ხელოვნურმა ინტელექტმა შეძლო ერთი და იმავე ინდივიდის სხვადასხვა თითის ანაბეჭდებს შორის მსგავსებების იდენტიფიცირება 77%-იანი სიზუსტით.
შესწავლილი იქნა 60 000-ზე მეტი თითის ანაბეჭდი საჯარო მონაცემთა ბაზიდან. ზოგიერთი ანაბეჭდი ეკუთვნოდა ერთსა და იმავე ადამიანს (ინტრაპერსონალური ანაბეჭდები), ზოგი კი სრულიად განსხვავებულ პირებს. AI სისტემამ განსაკუთრებული ყურადღება გაამახვილა ანაბეჭდის ცენტრში არსებულ ხვეულებსა და მათ მრუდებზე, განსხვავებით ტრადიციული მეთოდებისგან, რომლებიც ფოკუსირდებიან მხოლოდ წვრილმან დეტალებზე, მაგალითად – ხაზების განშტოებებსა და დაბოლოებებზე.
რას ნიშნავს ეს პრაქტიკაში?
მიუხედავად იმისა, რომ თითოეული ანაბეჭდი კვლავ უნიკალურად ითვლება, ხელოვნურმა ინტელექტმა იპოვა გარკვეული შაბლონები, რომლებიც ინდივიდის თითებს შორის მეორდება. ეს მსგავსებები შესაძლოა გამოიყენონ მომავალში სამართალდამცავმა ორგანოებმა, როცა დანაშაულის ადგილიდან აღებული ანაბეჭდი არ ემთხვევა არსებული მონაცემების კონკრეტულ თითს.
AI-მ შესაძლოა საგრძნობლად შეამციროს ეჭვმიტანილთა წრე, რაც საგამოძიებო პროცესს დააჩქარებს.
მომავალი შესაძლებლობები ბიომეტრიკაში
ეს ტექნოლოგია მომავალში შეიძლება ფართოდ იქნეს გამოყენებული ისეთ სფეროებში, როგორებიცაა:
-
მობილური ავთენტიფიკაცია: შესაძლებელი იქნება ტელეფონის განბლოკვა ნებისმიერი თითით, არა მხოლოდ იმით, რომელიც სისტემაშია შენახული;
-
უსაფრთხოების გაუმჯობესება: შიდა მსგავსებების გამო შეიძლება შეიქმნას უფრო მდგრადი ბიომეტრიკული სისტემები;
-
კრიმინალისტიკა: ეფექტური ანალიზის საშუალებით გამოირიცხება ათასობით უსარგებლო ვარიანტი.
კვლევა აშშ-ის საჯარო მონაცემთა ბაზაში არსებულ დაახლოებით 60 000 თითის ანაბეჭდზე დაიწყეს, რომელშიც თითოეული ინდივიდის 10 თითის ანაბეჭდია დაცული. გუოს და მის კოლეგებს სურდათ ენახათ, გამოავლენდა თუ არა ნერვული ქსელი მსგავსებებს ინტრაპერსონალურ ანაბეჭდებს შორის. ანაბეჭდთა ეს წყვილები ნერვულ ქსელებში შეიტანეს, ანუ ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთ სახეში. ზოგი ეს წყვილი ინტრაპერსონალური იყო, ზოგიც სხვადასხვა ადამიანის.
სხვაობა ჯგუფის კვლევასა და თითის ანაბეჭდთა იდენტიფიცირების წინა მეთოდებს შორის იყო თითის ანაბეჭდების ის მახასიათებლები, რომლებზეც ხელოვნური ინტელექტი ფოკუსირდა.
„ხელოვნური ინტელექტი არ იყენებდა თითის ანაბეჭდთა ხაზების განშტოებებისა და დაბოლოებების წვრილმან დეტალებს — მახასიათებლებს, რომლებსაც ანაბეჭდთა ტრადიციული შედარებისას იყენებენ. ამის ნაცვლად, ის სხვა რამეს იყენებდა — ანაბეჭდი
დასკვნა:
უნიკალურობა სრულად არ გამორიცხავს მსგავსებას
მეცნიერები 99,9%-ით დარწმუნებულები არიან, რომ ინტრაპერსონალურ ანაბეჭდებს შორის რეალური მსგავსებები არსებობს. ეს აღმოჩენა არა მხოლოდ ამრავლებს ჩვენი სხეულის შესახებ არსებულ ცოდნას, არამედ ხსნის ახალ პერსპექტივებს ტექნოლოგიასა და ბიომეტრიკაში.
როგორც კვლევის ერთ-ერთი ავტორი აღნიშნავს:
„თუ დღეს 60 000 ანაბეჭდზე ასეთ შედეგებს ვიღებთ, წარმოიდგინეთ, რა მოხდება, როდესაც მონაცემთა ბაზაში მილიონობით ნიმუში შევა.“
კვლევა Science Advances-ში გამოქვეყნდა. ჯგუფის ვებგვერდიდან შეგიძლიათ გადმოწეროთ კოდის წყაროც.
