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La inteligencia artificial y la visión por computadora impulsan el futuro del comercio minorista 

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Por: Sergio Fukushima. El sector minorista se ha enfrentado a varios cambios en los últimos años, como el aumento del comercio en línea, la digitalización dentro de las tiendas, los cambios en la mano de obra e incluso las preferencias de los compradores. Estos cambios han llevado a una mayor innovación en las tiendas físicas e incluso han acelerado algunos avances ya existentes. 

Una de estas tecnologías avanzadas que está ganando mucha atención en el comercio minorista es la inteligencia artificial (IA), especialmente en el contexto del creciente uso de análisis inteligentes en las cámaras de vídeo en red. La visión por ordenador, que es un subsector de la IA que permite a las cámaras “ver” y obtener información significativa a partir de imágenes digitales y vídeo, tiene el potencial de transformar el sector minorista. Esta tecnología podría proporcionarle los datos y la información necesarios para afrontar algunos de sus mayores retos, como prevención de pérdidas, dotación de personal, sostenibilidad e inventarios, y ayudar a mejorar la experiencia de compra desde un mismo sistema. 
Los análisis en tiempo real ayudan a prevenir pérdidas 
La prevención de pérdidas sigue siendo un problema importante en el sector minorista. En 2021, la Federación Nacional de Minoristas (NRF, por sus siglas en inglés) informó que la tasa media de pérdida desconocida era del 1.4%, representando 94,500 millones de dólares en pérdidas. No es una suma insignificante, y es fundamental que aborde este problema en el entorno de su tienda identificando los puntos conflictivos para posibles robos, como la zona de autopago. Los clientes pueden poner en práctica diferentes tácticas para evadir los pagos, lo que puede resultar tentador cuando no hay un empleado físico que los controle. Dicho esto, eliminar estos puntos de pago sería perjudicial. De hecho, según un estudio publicado por Gitnux en 2023, el 73 % de los consumidores prefiere el autopago a las líneas de caja con personal. Esta preferencia seguirá impulsando la adopción y expansión de las opciones de autofacturación en las tiendas, por lo que es fundamental mitigar el riesgo de robo. 
Apoyando las operaciones y la experiencia del cliente 

La comodidad ocupa un lugar destacado en la lista de prioridades de los compradores, especialmente en lo que respecta a la ampliación de los horarios de apertura de las tiendas y la reducción del recorrido de compra. Esto puede lograrse mediante el uso inteligente de la automatización y la tecnología avanzada. Las cámaras de red equipadas con software pueden utilizarse para gestionar procesos en la tienda como la reposición de existencias y el seguimiento de la afluencia, lo que permite al personal ofrecer consejos y recomendaciones de alta calidad a los compradores.  

También se está produciendo un cambio hacia modelos de tienda más híbridos, que utilizan la tecnología para facilitar la navegación y la compra en ausencia de personal in situ. Esto les permite ampliar el horario de apertura sin limitar el acceso a las horas que más convienen a los compradores. Aquí es donde también puede aplicarse la visión por ordenador para obtener información sobre sus tiendas. Las cámaras de red equipadas con funciones de IA pueden detectar cuándo los clientes añaden artículos a sus cestas, cuánto tiempo pasan en la tienda y dónde, los puntos de fricción o los embotellamientos y otros comportamientos en la tienda. Esta información puede servir de base para cualquier cambio que realice para influir positivamente en la experiencia del cliente. 

La gestión de inventarios se actualiza 

La falta de existencias es una de las mayores frustraciones que experimentan los compradores y puede ser fuente de pérdidas de ingresos. Según un análisis de NielsenIQ sobre la disponibilidad en las estanterías -que es el número de productos que están disponibles para su compra en un lugar y momento determinados-, las estanterías vacías costaron a los minoristas estadounidenses 82.000 millones de dólares en ventas perdidas solo en 2021, que podrían haberse evitado. 

La visión por ordenador puede ayudar en este caso. Las cámaras modulares o independientes pueden capturar imágenes de vídeo de sus estanterías, mientras que un algoritmo de aprendizaje automático y procesamiento de imágenes analiza los datos sobre la colocación y disponibilidad de las existencias. Cuando se detecta la necesidad de reponer existencias, se envía una alerta en tiempo real a un panel de control o a una aplicación móvil para informar al personal de la necesidad de reponer artículos específicos. Esta agilidad y flexibilidad añadidas garantizan que los niveles de existencias sigan respondiendo a las demandas de sus clientes. 

Utilizando la IA para alcanzar sus objetivos de sostenibilidad 

Si bien es fácil ver el impacto inmediato del uso de la visión por ordenador y la IA en el entorno de su tienda cuando se piensa en la eficiencia operativa y la rentabilidad, también puede utilizar estas tecnologías para mejorar sus métricas de sostenibilidad. 

Puede aplicar la IA para supervisar sus niveles de existencias, asegurándose de que responde directamente a la demanda y evitando tener excedentes de existencias, que podrían destruirse o ir a parar al vertedero. También puede utilizar herramientas de previsión de IA para gestionar mejor las existencias y ayudarle a lograr la neutralidad de carbono mediante el control de las tasas de emisión.  

El futuro del comercio minorista se apoyará en la analítica 

El potencial de la IA en la videovigilancia es prometedor. Las cámaras de red equipadas con visión por ordenador pueden mejorar el análisis de vídeo, permitiendo la detección de amenazas, la detección de movimiento, el reconocimiento de objetos y una mejor comprensión de los comportamientos en la tienda. 

Esto permite a su personal centrarse en ofrecer un servicio de alta calidad que mejore la experiencia del cliente y fomente la repetición del negocio y la fidelidad a su marca. También puede utilizar la IA para predecir tendencias y preferencias de los clientes, lo que le ayuda a planificar mejor el inventario, las campañas de marketing y el lanzamiento de productos. También hay un beneficio añadido en términos de apoyo a sus objetivos de sostenibilidad. Utilizando la información obtenida de esta tecnología, puede asegurarse de minimizar los residuos y optimizar su logística. 

Aunque las ventajas de la IA son numerosas, como ocurre con cualquier actividad de recopilación y análisis de datos, es importante tener en cuenta los aspectos éticos relacionados con la privacidad y el posible uso indebido de la tecnología antes de ponerla en práctica. Se trata de una conversación continua y en constante evolución en la que tendrá que navegar a medida que se esfuerza por realizar cambios en su sistema de vigilancia que beneficien a su negocio más allá de garantizar la seguridad y la protección. Utilizar la IA en su sistema de vigilancia le permitirá, en definitiva, tomar mejores decisiones empresariales y aumentar los beneficios a largo plazo.  
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Gallos, I.A y posverdad

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El pasado domingo, la cantante estadounidense Alicia Keys, protagonizaría un espectáculo en el entretiempo del “SuperBowl” de la NFL (Liga Nacional de Fútbol Americano). Dicho momento captaría de manera abrupta la atención de los oyentes, tanto virtuales como presentes, producto de un error humano cometido por parte de la cantante. En el primer verso de aquella canción, la neoyorquina se desafinaría por completo, desatando tanto críticas negativas como empáticas en la red social Twitter (X). La noticia se volvería viral, no por el “gallo” en sí, sino por el intento de ocultarlo por parte de YouTube y la misma NFL que, intentando arreglarlo, terminaron por desatar el escándalo.

Horas más tarde, luego del Show, la cuenta oficial de la NFL debía de publicar en su cuenta oficial la grabación del evento, pero algo no cuadraba. No se trataría de algo que le agregaron al video, sino de que es lo que “ya no estaba” en el mismo. En el video, el error de Alicia Keys habría desaparecido como por arte de magia, mostrando una versión “sin gallo” de la canción, contrastando con el recuerdo presencial de las miles de personas que espectaron el traspié de primera mano. A esto se le suma, que cualquier intento por publicar el video original sería instantáneamente reprimido por parte de YouTube, dejando la versión alterada como la “oficial” o “lo que si pasó”.

Más allá de haber trastocado la cualidad “humana” del error cometido por la cantante, esta pequeña corrección insignificante haría saltar las alarmas en materia de posverdad. Bien sabemos que hoy la verdad es más fácil de alterar que nunca, desde las tormentas de Fakenews hasta la frágilvulnerabilidad de nuestras mentes a la sucesión de una verdad alterada, podemos entender que tan fácil es trastornar la realidad en esta modernidad virtual. Conocer los últimos avances en materia de inteligencia artificial le condimentan de terror a la amplitud de posibilidades que caracteriza a los “hacedores de verdad” en un mundo donde los consumidores de contenido, constantemente demandan la opinión de los intérpretes (terceros) de los eventos, diarios, youtubers, periodistas, o incluso influencers.

Podemos observar cómo, por fuera de la descares que caracteriza a los encargados de difundir los hechos al alterar la realidad (normalmente influidos por fuerzas de poder o simplemente por el dinero suficiente), los consumidores de noticias, tienden a verse atraídos por consumir variaciones preferentemente positivas y preprocesadas por sus difusores favoritos. Es que acaso… ¿Simplemente preferimos la “pulpa sin semilla” sin importar el precio a pagar?

En ciencias políticas se conoce a esta estrategia como posverdad, un resultado convenientemente manipulado por un estrato de poder de turno, que, busca implantar una idea o romper con alguna otra en la sociedad. Las alteraciones convenientes de los hechos reales no son unanovedad, sino que se remonta hasta tiempos inmemoriales. Un claro ejemplo lo fue el repudio del Estalinismo hacia León Trotsky, el cual fue llevado a tal extremo de exiliar al líder revolucionario, como a borrarlo de la historia misma de su país. Aquí esta la médula de la cuestión; Trotsky fue borrado de fotos, fue censurado de discursos y fue difamado en el propio país que le vio triunfar, a esto hay que agregarle el connotativo no menos importante de haberse logrado hace casi cien años.

Del otro lado de la trinchera, el régimen fascista liderado por el Fürer de turno, delegaría como ministro de propaganda al mismísimo Joseph Goebbels, cuya consigna fundamental supo ser “miente, miente, miente, que algo quedará”. No es acaso un matiz más en este oleo sobre lienzo que llamamos “posmodernismo”. Me fascina la habilidad humana y la dedicación destinados al estudio de la propia psicología en favor de la conveniencia de algún incógnito. Es que somos profesionales en convencernos de lo que queramos escuchar.

No es “un gallo” y ya, es un síntoma de una realidad subyacente (cada vez más peligrosa) que, tarde o temprano, termina por llevarnos puestos a todos. Hoy basta con repetir una mentira la suficiente cantidad de veces para que se convierta mágicamente en una verdad socialmente aprobada, aplastando a cualquiera que se muestre en contra, con el arma más eficaz del postmodernismo, ignorarle.

Con la tecnología actual, eliminar un nombre de la historia es pan comido “algo demasiado fácil”, pues hoy podemos desdibujar un discurso, haciéndole decir otra cosa. Esto se veía reflejado en las fakenews, caracterizadas por las citas fuera de contexto y la manipulación de los hechos en función de una dirección normalmente política. Pero ahora ya ni siquiera hace falta mentir, pueden usar mi rostro y mover mis labios para ponerme a decir cualquier irracionalidad, pueden censurar mi respuesta en las redes sociales o amenazarme en privado.

Pero lo peor de todo este desastre no es ni la tecnología ni la atroz aplicación de las mismas a conveniencia, sinó la aprobación colectiva y masiva de dicha utilización, tanto en nombre del progreso como de la comodidad del ciudadano promedio, que, mientras las noticias le sean satisfactorias a su oído, no mostrará queja alguna. Lo que vuelve poderosos a los peligrosos es la fé ciega de sus adeptos que, carentes de pensamiento crítico, defienden a muerte a su propio verdugo.

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DigiCert analiza el impacto de la Inteligencia Artificial en la seguridad digital

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Con un tamaño de mercado estimado de 102 mil millones de dólares para 2032, no es ningún secreto que la inteligencia artificial (IA) está arrasando en todas las industrias. Sin embargo, la IA requiere datos, y de dónde provienen esos datos, cómo se procesan y qué resulta de esos procesos, requerirá un sentido de identidad y seguridad. Es comprensible que muchas personas estén preocupadas por la seguridad de esos datos. Una encuesta de 2023 encontró que el 81% de los encuestados están preocupados por los riesgos de seguridad asociados con ChatGPT y la IA generativa, mientras que solo el 7% se mostró optimista de que las herramientas de IA mejorarían la seguridad en Internet. Por lo tanto, las medidas estrictas de ciberseguridad serán aún más críticas con las tecnologías de inteligencia artificial.

“Existen innumerables oportunidades para aplicar la IA en la ciberseguridad para mejorar la detección de amenazas, la prevención y la respuesta a incidentes. Por lo tanto, las empresas deben comprender las oportunidades y debilidades de la IA en ciberseguridad para adelantarse a las próximas amenazas”, afirmó Avesta Hojjati – Vicepresidente de Ingeniería y Jefe de I+D de DigiCert.

Usando la IA

El lado positivo es que la IA puede ayudar a transformar la ciberseguridad con respuestas más efectivas, precisas y rápidas. Algunas de las formas en que se puede aplicar la IA a la ciberseguridad incluyen:

· Reconocimiento de patrones para reducir falsos positivos: la IA es excelente en el reconocimiento de patrones, lo que significa que puede detectar mejor anomalías y proporcionar un análisis de comportamiento y detectar amenazas en tiempo real. De hecho, un estudio del Ponemon Institute realizado en 2022 encontró que las organizaciones que utilizan sistemas de detección de intrusiones impulsados por IA experimentaron una reducción del 43 % en los falsos positivos, lo que permitió a los equipos de seguridad centrarse en amenazas genuinas. Además, se demostró que las soluciones de seguridad del correo electrónico basadas en IA reducen los falsos positivos hasta en un 70%.

· Permitir la escala mejorando las capacidades humanas: la IA se puede utilizar para mejorar las capacidades humanas, proporcionar un tiempo de respuesta más ágil y ofrecer escalabilidad. La única limitación a la escala será la disponibilidad de datos. Además, los chatbots de IA se pueden utilizar como asistentes virtuales para ofrecer soporte de seguridad y aliviar parte de la carga de los agentes humanos.

· Acelerar la respuesta y recuperación ante incidentes: la IA puede automatizar acciones y tareas rutinarias basadas en capacitación previa y recopilación de datos multipunto, ofrecer tiempos de respuesta más rápidos y reducir las brechas de detección. La IA también puede automatizar los informes, ofreciendo información a través de consultas en lenguaje natural, simplificando los sistemas de seguridad y brindando recomendaciones para mejorar futuras estrategias de ciberseguridad.

· Capacitación sobre phishing en sandbox: la IA generativa puede crear escenarios de phishing realistas para capacitación práctica en ciberseguridad, fomentando una cultura de vigilancia entre los empleados y preparándolos para las amenazas del mundo real.

Alerta roja

Ahora se ve que los atacantes utilizan la IA en sus ataques. A continuación 3 ejemplos:

  1. Campañas de malware automatizadas con IA: los ciberdelincuentes pueden emplear IA generativa para crear malware sofisticado que ajuste el comportamiento para evitar la detección. Estas cepas de malware “inteligentes” son más difíciles de predecir y controlar, lo que aumenta el riesgo de interrupciones generalizadas del sistema y violaciones masivas de datos.
  2. Ataques de phishing avanzados: la IA generativa tiene la capacidad de aprender e imitar el estilo de escritura y la información personal de un usuario, lo que hace que los ataques de phishing sean considerablemente más persuasivos. Los correos electrónicos de phishing personalizados, que parecen provenir de contactos confiables o instituciones acreditadas, pueden engañar a las personas para que divulguen información confidencial, lo que representa una amenaza sustancial para la ciberseguridad personal y corporativa.
  3. Deepfakes realistas: gracias a la IA generativa, los actores malintencionados ahora pueden crear deepfakes: falsificaciones de imágenes, audio y vídeos muy convincentes. Los deepfakes plantean un riesgo importante de campañas de desinformación, actividades fraudulentas y suplantación de identidad. Imagine un vídeo notablemente realista de un director ejecutivo anunciando una quiebra o una grabación de audio fabricada de un líder mundial declarando la guerra. Estos escenarios ya no se limitan al ámbito de la ciencia ficción y tienen el potencial de causar perturbaciones significativas.

Además, la IA requiere una gran cantidad de datos y las empresas deben limitar exactamente lo que se comparte, ya que crea otro tercero donde los datos podrían verse afectados. Incluso el propio ChatGPT sufrió una violación de datos debido a una vulnerabilidad en la biblioteca de Redis, que permite a los usuarios acceder al historial de chat de otros. OpenAI resolvió rápidamente el problema, pero resalta los riesgos potenciales para los chatbots y los usuarios. Algunas empresas han comenzado a prohibir por completo el uso de ChatGPT para proteger datos confidenciales, mientras que otras están implementando políticas de IA para limitar los datos que se pueden compartir con la IA.

¿Cómo generar confianza digital en la IA con PKI?

El uso de tecnologías como la infraestructura de clave pública (PKI) puede desempeñar un papel fundamental en la protección contra amenazas emergentes relacionadas con la IA, como las falsificaciones profundas, y en el mantenimiento de la integridad de las comunicaciones digitales.

Por ejemplo, un consorcio de actores líderes de la industria, incluidos Adobe, Microsoft y DigiCert, están trabajando en un estándar conocido como Coalición para la procedencia y autenticidad del contenido (C2PA). Esta iniciativa introdujo un estándar abierto diseñado para abordar el desafío de verificar y confirmar la legitimidad de los archivos digitales.

C2PA aprovecha PKI para generar un rastro indiscutible, lo que permite a los usuarios discernir entre medios genuinos y falsificados. Esta especificación brinda a los usuarios la capacidad de determinar la fuente, el creador, la fecha de creación, la ubicación y cualquier modificación de un archivo digital. El objetivo principal de este estándar es fomentar la transparencia y la confiabilidad en los archivos multimedia digitales, especialmente dada la creciente dificultad para distinguir el contenido generado por IA de la realidad en el entorno actual.

“En resumen, la IA desarrollará muchas oportunidades en ciberseguridad y apenas se ha rozado la superficie de lo que puede hacer. La IA se utilizará como herramienta tanto ofensiva como defensiva para prevenir y provocar ciberataques. Pero la clave es que las empresas sean conscientes de los riesgos y empiecen a implementar soluciones ahora, teniendo en cuenta que la IA no puede sustituir completamente a los humanos”, concluye Hojjati.

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Bill Gates planteó un “gobierno global” para controlar los riesgos potenciales de la Inteligencia Artificial

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En una conversación reciente entre dos figuras claves del mundo tecnológico, Bill Gates y Sam Altman, el cofundador de Microsoft planteó la idea de un “gobierno global” como posible solución para regular el avance imparable de la inteligencia artificial (IA). Durante el podcast Unconfuse Me de Gates, se discutió acerca de la necesidad inminente de un ente regulatorio global capaz de evitar posibles abusos de la IA.

El magnate tecnológico, al dialogar con Altman, CEO de OpenAI, señaló el desafío de detener prácticas peligrosas a nivel mundial e insinuó la posibilidad de un gobierno global que aborde esta problemática.

Gates se mostró esperanzado en la idea de un gobierno global que haga frente a los peligros potenciales de la IA y destacó que, aunque cooperar en temas como el clima y el terrorismo ha demostrado ser desafiante para los gobiernos actuales, un esfuerzo conjunto podría ser crucial para la gestión de esta tecnología emergente.

Gates es un entusiasta de la inteligencia artificial, y ahora predice que la tecnología será transformadora para todos en los próximos cinco años.

El auge de la inteligencia artificial ha suscitado el temor de que esta tecnología elimine millones de puestos de trabajo en todo el mundo. El Fondo Monetario Internacional informó esta semana que alrededor del 40% de los puestos de trabajo de todo el mundo podrían verse afectados por el auge de la IA.

Gates no está necesariamente en desacuerdo con esa idea, pero cree que la historia demuestra que con cada nueva tecnología surgen el miedo y luego una nueva oportunidad.

“Como nos pasó [con] la productividad agrícola en 1900, la gente se preguntaba: ‘Oye, ¿qué va a hacer la gente?’ De hecho, se crearon muchas cosas nuevas, muchas categorías laborales nuevas, y estamos mucho mejor que cuando todo el mundo se dedicaba a las labores del campo”, dijo Gates. “Esto será así”.

En una entrevista con Fareed Zakaria de CNN el martes, Gates predijo que la IA hará la vida de todos más fácil, señalando específicamente la ayuda a los médicos a hacer su papeleo, que es “parte del trabajo que no les gusta”. “Podemos hacer que sea muy eficiente”.

Dado que no es necesario “mucho hardware nuevo”, dijo Gates, el acceso a la IA se hará a través del “teléfono o el PC que ya tienes conectado a través de la conexión a internet que ya tienes”.

También dijo que las mejoras con el ChatGPT-4 de OpenAI eran “espectaculares” porque puede “esencialmente leer y escribir”, por lo que es “casi como tener un trabajador de cuello blanco para ser tutor, dar consejos de salud, ayudar a escribir código, ayudar con las llamadas de soporte técnico”. Dijo que incorporar esa tecnología a los sectores educativo o médico será “fantástico”.

Microsoft mantiene una asociación multimillonaria con OpenAI. Gates sigue siendo uno de los mayores accionistas de Microsoft.

“El objetivo de la Fundación Gates es asegurarse de que la demora entre beneficiar a la gente de los países pobres y llegar a los países ricos sea muy corta”, dijo Gates a Zakaria en Davos con motivo del Foro Económico Mundial. “Después de todo, la escasez de médicos y profesores es mucho más aguda en África que en Occidente”.

El FMI, en su informe de esta semana, tenía una visión mucho menos optimista. El grupo afirmó que la IA agravaría la desigualdad si no hay intervención de los políticos.

Donar su riqueza

Gates tiene una riqueza de US$ 140.000 millones, lo que le convierte en la cuarta persona más rica del planeta, según el Índice de Multimillonarios de Bloomberg. Pero probablemente seguiría siendo la persona más rica del mundo si no se hubiera comprometido a donar todo su dinero.

Gates dijo a CNN que no le preocupa perder su riqueza.

“Tengo dinero más que suficiente para mi propio consumo”, dijo Gates cuando Zakaria le preguntó cómo iban sus esfuerzos filantrópicos. “Me estoy esforzando por bajar en la lista y estaré orgulloso cuando caiga por completo”.

El cofundador de Microsoft y su exesposa, Melinda French Gates, se han comprometido a donar la mayor parte de su fortuna a la fundación que crearon juntos hace 20 años, así como a otras iniciativas filantrópicas.

En 2022, Gates anunció la intención de la fundación de donar US$ 9.000 millones anuales hasta 2026. Dijo que está “emocionado de que eso tenga tanto impacto” en las organizaciones a las que lo donará.

Dijo que él y socios como Warren Buffett han donado unos US$ 100.000 millones a su fundación. A un ritmo de US$ 9.000 millones al año, Gates prevé que habrá donado todo su dinero en unos 20 años.

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¿Son únicas las huellas dactilares? En realidad no, según un estudio basado en la inteligencia artificial

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CNN – “¿Crees que cada huella dactilar es realmente única?”.

Es la pregunta que le hizo un profesor a Gabe Guo durante una charla informal mientras estaba atrapado en casa durante los confinamientos a causa del covid-19, esperando para empezar su primer año en la Universidad de Columbia. “Poco podía imaginar que aquella conversación marcaría el rumbo de mi vida durante los tres años siguientes”, afirma Guo.

Guo, ahora estudiante de último curso en el departamento de Informática de Columbia, dirigió un equipo que realizó un estudio sobre el tema, con el profesor Wenyao Xu, de la Universidad de Buffalo, como uno de sus coautores. El estudio, publicado esta semana en la revista Science Advances, parece poner en entredicho una verdad aceptada desde hace tiempo sobre las huellas dactilares: según Guo y sus colegas, no todas son únicas.

De hecho, varias revistas rechazaron el trabajo antes de que el equipo apelara y consiguiera que Science Advances lo aceptara. “Al principio hubo mucha oposición por parte de la comunidad forense”, recuerda Guo, que no tenía experiencia en este campo antes del estudio.

“En la primera o las dos primeras versiones de nuestro artículo, dijeron que es bien sabido que no hay dos huellas dactilares iguales. Supongo que eso ayudó mucho a mejorar nuestro estudio, porque fuimos introduciendo más datos (y aumentando la precisión) hasta que, al final, las pruebas fueron incontrovertibles”, explica.

Una nueva mirada a las huellas

Para llegar a sus sorprendentes resultados, el equipo empleó un modelo de inteligencia artificial llamado red contrastiva profunda, que se utiliza habitualmente para tareas como el reconocimiento facial. Los investigadores le dieron su propio toque y lo alimentaron con una base de datos del gobierno de EE.UU. de 60.000 huellas dactilares en pares que a veces pertenecían a la misma persona (pero de dedos distintos) y a veces pertenecían a personas distintas.

Mientras trabajaba, el sistema basado en IA descubrió que las huellas dactilares de diferentes dedos de la misma persona compartían grandes similitudes y, por tanto, era capaz de decir cuándo las huellas pertenecían al mismo individuo y cuándo no, con una precisión para un solo par que alcanzaba un máximo del 77%, lo que parecía refutar que cada huella dactilar es “única”.

“Encontramos una explicación rigurosa de por qué esto es así: los ángulos y curvaturas en el centro de la huella dactilar”, dijo Guo.

Durante cientos de años de análisis forense, añadió, la gente se ha fijado en diferentes rasgos llamados “puntos característicos”, las ramificaciones y los puntos finales en las crestas de las huellas dactilares que se utilizan como marcadores tradicionales para la identificación de huellas dactilares. “Son excelentes para cotejar huellas dactilares, pero no son fiables para encontrar correlaciones entre huellas dactilares de la misma persona”, explica Guo. “Y esa es la idea que teníamos”.

Los autores afirman que son conscientes de los posibles sesgos de los datos. Aunque creen que el sistema de IA funciona de forma muy parecida en todos los géneros y razas, para que el sistema sea utilizable en la medicina forense real, se requiere una validación más cuidadosa mediante el análisis de una base de datos de huellas dactilares más grande y amplia, según el estudio.

No obstante, Guo confía en que el descubrimiento pueda mejorar las investigaciones criminales:

“La aplicación más inmediata es que puede ayudar a generar nuevas pistas para casos sin resolver, en los que las huellas dactilares dejadas en la escena del crimen son de dedos distintos a los archivados”, dijo. “Pero, por otro lado, esto no solo ayudará a atrapar a más delincuentes. También ayudará a personas inocentes que no tendrán que seguir siendo investigadas innecesariamente. Y creo que eso es una victoria para la sociedad”.

¿Una exageración?

El uso de técnicas de aprendizaje profundo en imágenes de huellas dactilares es un tema interesante, según Christophe Champod, profesor de ciencias forenses en la Escuela de Justicia Penal de la Universidad de Lausana, en Suiza. Sin embargo, Champod, que no participó en el estudio, dijo que no cree que el trabajo haya descubierto nada nuevo.

“Su argumento de que estas formas están en cierto modo correlacionadas entre los dedos se conoce desde los inicios de la dactiloscopia, cuando se hacía manualmente, y se ha documentado durante años”, dijo. “Creo que han sobrevalorado su artículo, por falta de conocimiento, en mi opinión. Me alegro de que hayan redescubierto algo conocido, pero en esencia, es una exageración”.

En respuesta, Guo dijo que nadie había cuantificado o utilizado sistemáticamente las similitudes entre las huellas dactilares de distintos dedos de una misma persona hasta el punto en que lo ha hecho el nuevo estudio.

“Somos los primeros en señalar explícitamente que la similitud se debe a la orientación de la cresta en el centro de la huella dactilar”, dijo Guo. “Además, somos los primeros en intentar emparejar huellas dactilares de distintos dedos de la misma persona, al menos con un sistema automatizado”.

El sistema utilizado en el estudio para identificar similitudes entre huellas dactilares podría ser útil en el análisis de escenas del crimen, según los autores. Crédito: Gabe Guo/Ingeniería de Columbia

Simon Cole, catedrático del departamento de Criminología, Derecho y Sociedad de la Universidad de California en Irvine, se mostró de acuerdo en que el trabajo es interesante, pero afirmó que se exagera su utilidad práctica. Cole tampoco participó en el estudio.

“No estábamos ‘equivocados’ sobre las huellas dactilares”, dijo refiriéndose a los expertos forenses. “La afirmación no probada pero intuitivamente cierta de que no hay dos huellas dactilares ‘exactamente iguales’ no se refuta al descubrir que las huellas dactilares son similares. Siempre se ha sabido que las huellas dactilares de personas diferentes, así como de la misma persona, son similares”.

Según el artículo, el sistema podría ser útil en escenas del crimen en las que las huellas dactilares encontradas sean de dedos distintos a los que figuran en el registro policial, pero Cole afirma que esto solo puede ocurrir en casos excepcionales, porque cuando se toman huellas se registran de forma rutinaria los 10 dedos y a menudo las palmas de las manos. “No me queda claro cuándo piensan que las fuerzas del orden solo tendrán registradas algunas de las huellas dactilares de un individuo, pero no todas”, afirmó.

El equipo que realizó el estudio confía en los resultados y ha abierto el código de inteligencia artificial para que otros puedan comprobarlo, una decisión que tanto Champod como Cole elogiaron. Pero Guo afirma que la importancia del estudio va más allá de las huellas dactilares.

“No se trata solo de investigación forense, sino de inteligencia artificial. Los humanos hemos observado las huellas dactilares desde que existimos, pero nadie se había dado cuenta de esta similitud hasta que hicimos que nuestra IA las analizara. Esto demuestra el poder de la IA para reconocer y extraer automáticamente características relevantes”, afirma.

“Creo que este estudio es solo la primera ficha de dominó en una enorme secuencia de estas cosas. Veremos cómo la gente utiliza la IA para descubrir cosas que estaban literalmente escondidas a plena vista, justo delante de nuestros ojos, como nuestros dedos”.

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