Las huellas dactilares no son únicas

 Las huellas dactilares no son únicas

Un estudio recién publicado en Science Advances plantea un cambio total en la ciencia forense: las huellas dactilares —que durante siglos se han considerado únicas e irrepetibles— podrían no ser tan distintas dentro de una misma persona. Un equipo liderado por Gabe Guo (Universidad de Columbia) y colaboradores de la Universidad de Búfalo aplicó una red neuronal de contraste profundo a una base de datos de 60 000 huellas del gobierno de EE.UU.

El modelo de IA analizó pares de imágenes —ya fuera de dedos distintos de una misma persona o de distintos individuos— y logró una precisión de hasta el 77 % en identificar correctamente un único par. Pero cuando se agruparon múltiples huellas, la exactitud se disparó, siendo millones de veces más eficaz que los métodos tradicionales.

El hallazgo no radica en las “minucias” (los clásicos puntos de bifurcación y finalización de crestas), sino en ángulos y curvaturas de los remolinos centrales de la huella, patrones que han permanecido “escondidos” hasta ahora. De hecho, los investigadores confían en desconocer exactamente cómo la IA percibe estos marcadores, pero su eficacia empírica es innegable.

El estudio enfrentó resistencia en el mundo académico: inicialmente fue rechazado por revistas forenses, que sostenían que “es bien conocido que cada huella dactilar es única”. Sin embargo, la evidencia acumulada hizo que Science Advances finalmente aceptara su publicación, reconociendo su relevancia para reactivar investigaciones criminales y exonerar a inocentes.

Los autores prevén entrenar sus modelos con bases de datos más amplias y diversas, buscando robustez frente a rangos demográficos y condiciones reales de escena de crimen. Este avance no sólo desafía la base de la dactiloscopia, sino que abre la puerta a una nueva era forense, donde la IA descubre lo que la investigación manual no pudo ver.

Fuente: https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adi0329

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