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Le impronte digitali non sono uniche: la rivelazione dell’intelligenza artificiale

Luca Martini di Luca Martini
28 Gen 2024 - 10:18
in Magazine
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Rivoluzione nella scienza forense​ grazie all’intelligenza artificiale

Un gruppo di studenti dell’Università di Columbia, sotto la guida di un laureando, ha messo in discussione una ⁣delle convinzioni ⁢fondamentali della scienza forense: l’unicità delle impronte digitali di dita diverse della stessa ‌persona. Utilizzando l’intelligenza artificiale (AI), hanno scoperto un nuovo⁣ tipo di marcatore forense che potrebbe trasformare radicalmente il campo. Nonostante l’iniziale scetticismo, i​ loro risultati sono stati pubblicati su Science Advances.

 

Una nuova‍ scoperta che sfida le convinzioni della⁣ scienza forense

Gli ingegneri della Columbia hanno⁢ sviluppato una nuova AI che infrange ⁢una credenza ⁤a lungo sostenuta nella ⁢scienza forense: che le impronte ​digitali di dita⁤ diverse della stessa persona siano‍ uniche. Hanno scoperto che, in realtà, possono essere simili, ⁢ma fino‌ ad ora le abbiamo sempre confrontate nel modo ⁢sbagliato.

Da “Law and Order”‍ a⁤ “CSI”, e anche nella vita reale, gli investigatori hanno utilizzato ⁣le impronte digitali come standard d’oro per collegare i criminali a‍ un crimine. Tuttavia, se⁣ un colpevole lascia impronte ⁢di dita diverse in due scene del crimine ⁣diverse, è molto difficile collegare queste scene e la traccia può⁣ raffreddarsi.

 

La ricerca⁤ guidata da uno studente della ​Columbia Engineering

Un team guidato da Gabe Guo, studente⁣ laureando alla Columbia Engineering, ha sfidato‍ questa‍ presunzione ampiamente condivisa. Guo,⁤ che non‍ aveva alcuna conoscenza precedente ​di⁣ scienze forensi, ha trovato un database ​pubblico ‌del governo degli Stati Uniti ⁤di circa‍ 60.000 impronte⁢ digitali e le ha inserite a coppie ​in un sistema basato sull’intelligenza artificiale noto‍ come rete contrastiva profonda. A volte le coppie appartenevano⁤ alla stessa ​persona (ma dita diverse), e ‍a volte appartenevano⁤ a persone diverse.

 

L’AI ha il potenziale⁢ per migliorare notevolmente l’accuratezza forense

Nel tempo, il sistema AI, che il team⁢ ha progettato modificando un ‌framework all’avanguardia, è ‌diventato sempre più bravo a distinguere quando impronte digitali apparentemente uniche ‌appartenevano alla stessa persona e quando no. L’accuratezza per una singola coppia ha raggiunto il 77%. Quando​ venivano presentate più coppie, l’accuratezza aumentava notevolmente, potenzialmente aumentando l’efficienza forense⁢ attuale di‍ oltre ‍dieci volte. Il progetto, una collaborazione tra il laboratorio Creative Machines di Hod Lipson alla‍ Columbia Engineering e il laboratorio Embedded Sensors and Computing⁣ di Wenyao‌ Xu alla ⁣University at Buffalo, SUNY, è stato pubblicato oggi su Science Advances.

 

I​ risultati dello studio sfidano e sorprendono la comunità forense

Una volta verificati i risultati, il⁤ team ha rapidamente inviato i‍ risultati ⁣a una rivista forense ben consolidata, solo per ricevere un ​rifiuto qualche mese dopo. Il revisore esperto anonimo e l’editore hanno ⁢concluso che “È ben noto‍ che ogni impronta digitale è unica” e quindi non sarebbe possibile rilevare somiglianze anche se le ‌impronte digitali ⁤provenivano dalla stessa⁤ persona.

Il team non si è arreso. Hanno raddoppiato la scommessa, alimentando il loro sistema AI con ancora più dati, e il ⁣sistema ha continuato a‍ migliorare. Consapevoli dello scetticismo della comunità forense, ​il team ha optato per inviare il loro manoscritto a ​un pubblico più generale. Il​ documento è stato nuovamente respinto, ma ⁤Lipson, che è il James e Sally Scapa ‌Professor⁣ of ⁢Innovation nel ‌Dipartimento di Ingegneria Meccanica e co-direttore del Makerspace Facility, ‍ha⁢ fatto‌ appello. “Normalmente non discuto le decisioni editoriali,‍ ma ​questa ‌scoperta era troppo importante per essere ignorata”, ha detto. “Se queste informazioni inclinano​ la bilancia, allora immagino ⁢che ‌i casi irrisolti potrebbero essere ⁢rivitalizzati e persino che⁤ persone innocenti potrebbero essere assolte.”

Sebbene⁢ l’accuratezza del sistema non sia sufficiente‌ per decidere ufficialmente un caso,​ può aiutare a dare priorità alle ⁤piste in situazioni ambigue.​ Dopo ulteriori discussioni, il documento è stato finalmente accettato per la pubblicazione da Science Advances.

 

Svelato: un nuovo ​tipo di marcatore forense⁣ per catturare con precisione le impronte digitali

Uno dei ⁢punti‍ controversi era la seguente domanda: quale informazione alternativa stava effettivamente utilizzando l’AI che ha eluso decenni di analisi forense? Dopo ‍attente visualizzazioni‌ del processo decisionale del sistema AI,‌ il team ha concluso che‌ l’AI stava ‌utilizzando un nuovo tipo‍ di ⁣marcatore forense.

“L’AI non stava⁢ utilizzando le ‘minuzie’, che ​sono i ramificazioni e i punti finali nelle creste delle impronte digitali – i modelli ​utilizzati nel confronto tradizionale delle ⁢impronte digitali”, ha​ detto Guo, che ha iniziato lo studio come ‍studente del⁤ primo anno‌ alla⁢ Columbia Engineering nel 2021. “Invece, stava utilizzando qualcos’altro, legato agli angoli ‍e alle curvature⁤ dei ‌vortici e dei loop al ‌centro ‍dell’impronta‌ digitale.”

Aniv⁣ Ray, studente⁢ laureando alla Columbia Engineering, e⁤ Judah⁢ Goldfeder, studente di dottorato ‍che ha aiutato ad analizzare i dati, hanno notato che i​ loro risultati sono solo l’inizio. ​”Immaginate solo quanto bene si comporterà una ⁤volta addestrato su milioni, invece che su migliaia di impronte digitali”, ha detto Ray.

 

La ⁣necessità di dataset più ampi

Il team è consapevole⁢ dei potenziali bias nei dati. ‌Gli autori presentano prove che indicano che l’AI si comporta in modo​ simile tra i generi e le razze, dove erano disponibili ⁢campioni. Tuttavia, notano, è necessaria una validazione più attenta utilizzando dataset con una copertura più ampia‍ se‍ questa tecnica deve essere⁢ utilizzata nella pratica.

 

Il potenziale trasformativo dell’AI in un campo ben consolidato

Questa scoperta è un ‍esempio ⁣di cose più sorprendenti⁤ che verranno dall’AI, ‌osserva Lipson. “Molte persone ⁢pensano che l’AI​ non possa ​davvero ‍fare nuove scoperte, che si limiti a rigurgitare conoscenze”, ha detto.⁣ “Ma questa ricerca è ⁤un esempio di come anche un’AI abbastanza semplice, data un⁢ dataset abbastanza ⁣semplice che la‌ comunità di ricerca ha avuto in‌ giro per anni, possa fornire intuizioni che hanno eluso gli esperti per decenni.”

Ha ‍aggiunto: “Ancora più eccitante è il fatto che ⁤uno studente laureando, senza alcun background ​in scienze forensi, possa utilizzare l’AI per sfidare con successo una credenza ampiamente condivisa di un intero campo. Stiamo per assistere a un’esplosione⁤ di scoperte scientifiche ⁣guidate dall’AI da parte di non esperti, e la ‍comunità ⁤degli esperti, inclusa l’accademia, deve prepararsi.”

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Meteorologo e geoscientist con background in Scienze Naturali, specializzazione in meteorologia e geologia applicata. Mi occupo di modellistica atmosferica, analisi di dati meteo-climatici, nowcasting per eventi estremi e valutazioni geotecniche/geomorfologiche a supporto di infrastrutture e protezione civile. Esperienza in contesti internazionali (UK, Germania). Orientato a risultati, chiarezza dei prodotti previsionali e trasferimento alle decisioni operative. Modellistica numerica; assimilazione dati, downscaling, validazione modelli Python per data analysis (xarray, pandas) GIS (QGIS/ArcGIS Pro) Gestione progetti e divulgazione tecnica

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