Las huellas dactilares han sido consideradas durante mucho tiempo como la prueba irrefutable de la identidad única de una persona. Desde que Henry Faulds propuso en el siglo XIX el uso de las huellas dactilares para la identificación personal, esta técnica se ha convertido en un pilar de la medicina forense. Sin embargo, un reciente estudio liderado por ingenieros de las universidades de Columbia y Búfalo ha desafiado esta creencia profundamente arraigada. Utilizando inteligencia artificial, los investigadores han revelado que las huellas dactilares de diferentes dedos de la misma persona son sorprendentemente similares.
Un estudio revolucionario: metodología y explicación
Publicado en enero de 2024 en la revista Science Advances, el estudio empleó un modelo avanzado conocido como "red de contraste profundo". Este modelo permitió a los investigadores analizar una base de datos de 60.000 huellas dactilares, descubriendo similitudes inesperadas entre los dedos de una misma persona.
Tradicionalmente, la identificación dactiloscópica se basa en las "minucias", que son los detalles específicos de las crestas dactilares, como las bifurcaciones y los finales de línea. Estos patrones, únicos para cada individuo, se han utilizado para confirmar identidades con alta precisión. Sin embargo, la inteligencia artificial empleada en este estudio se enfocó en características como la orientación y curvatura de las crestas cerca del centro de la huella, una técnica que ha revelado patrones más sutiles y menos evidentes para el ojo humano.
Descubrimientos clave del estudio
Los resultados fueron sorprendentes: el estudio demostró, con una fiabilidad del 99,99%, que las huellas dactilares de diferentes dedos de una misma persona pueden ser muy similares. Este hallazgo desafía la premisa de que cada huella es completamente única. La IA, al no centrarse en las minucias tradicionales, pudo identificar similitudes que antes no se detectaban, sugiriendo que las huellas de diferentes dedos comparten más características de lo que se pensaba.
Gabe Guo, el estudiante de ingeniería de Columbia que lideró el estudio, explicó que la IA no utilizaba las minucias tradicionales, sino que se centraba en los ángulos y curvaturas de los remolinos y bucles en el centro de la huella. Este enfoque permitió descubrir patrones que antes pasaban desapercibidos, lo que podría ayudar a priorizar pistas en investigaciones criminales y absolver a personas inocentes.
Implicaciones del hallazgo
Este descubrimiento podría revolucionar la ciencia forense y la autenticación digital. La idea de que cada huella dactilar es única ha sido fundamental en la identificación criminal y en la seguridad tecnológica. Ahora, con esta nueva evidencia, los métodos de identificación pueden necesitar ser reevaluados y mejorados para aprovechar estas similitudes inesperadas.
Conclusiones
Los hallazgos de este estudio desafían una creencia centenaria y abren nuevas posibilidades para el futuro de la identificación forense. La inteligencia artificial ha demostrado ser una herramienta poderosa para descubrir patrones y similitudes que antes eran invisibles para los métodos tradicionales. Este avance no solo mejora nuestra comprensión de las huellas dactilares, sino que también subraya la importancia de la innovación y la adaptación en el campo de la ciencia forense.
