Yapay Zeka ile Parmak İzi Analizi
Parmak izleri, kendilerine özgü ve kalıcı yapıları nedeniyle adli tıp ve güvenlik alanlarında kritik bir araç olarak kabul edilmektedir. Tek yumurta ikizleri de dahil olmak üzere, henüz aynı parmak izi desenini paylaşan iki birey tespit edilmemiştir. Parmak izleri o kadar özgün ve benzersizdir ki, kendi parmak izleriniz bile birbirleriyle örtüşmez. Ancak günümüzde, yapay zekanın (AI) katkılarıyla gerçekleştirilen yeni araştırmalar, adli parmak izi tespitinin geleceğini köklü bir şekilde değiştirebilecek iddialarda bulunmaktadır.
Parmak izlerinin olay yeri incelemelerinde bu kadar önemli bir rol oynamasının temel nedeni, bu benzersizliktir. Ancak, aynı kişiye ait farklı parmak izlerinin (kişi içi parmak izleri) eşleştirilememesi, adli delillerin bağlanmasında önemli zorluklar yaratmaktadır. Columbia Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, aynı kişinin parmak izlerinin aslında benzersiz olmadığını, sadece onları yanlış bir şekilde karşılaştırdığımızı öne sürerek “kişi içi parmak izlerini” yüzde 99,99 güvenle eşleştirebilen bir yapay zeka modeli geliştirdiklerini iddia etmektedir. Başka bir deyişle, bir bireye ait farklı parmak izleri arasında güçlü bir bağlantı ve benzerlik olduğu öne sürülmektedir.
Parmak izi desenleri, parmakların uç kısımlarındaki yükseltilmiş çıkıntılardan ve girintili oluklardan oluşmaktadır. Günümüzde parmak izleri, döngüler, halkalar ve kemerler gibi üç ana kategoriye ayrılan sürtünme sırtı desenleri üzerinden analiz edilmektedir. Analistler, parmak izlerinin özelliklerini tanımlamak ve karşılaştırmak için “minutiae” olarak bilinen çıkıntı özelliklerini kullanmaktadır. Ancak, yeni yapay zeka modeli, karar verme sürecinde ikili modellerin, çıkıntı yöneliminin, çıkıntı yoğunluğunun ve ayrıntıların analizine dayanarak çalışmaktadır.
Yapılan araştırmalarda, parmak izinin merkezine yakın döngüleri ve halkaları analiz ederek, kişi içi parmak izi benzerliklerinin çoğunun çıkıntı yönelimi ile açıklanabileceği sonucuna ulaşılmıştır. Ayrıca, ayrıntı haritalarının analizinin, güvenilirlik açısından en düşük olduğu tespit edilmiştir. Ekip, ayrıntı analizinin aynı parmak eşleştirmesi için en doğru yöntem olabileceğini, ancak kişi içi parmak izlerinde daha az güvenilir sonuçlar üretebileceğini belirtmektedir.
Model, ABD hükümetinin yaklaşık 60.000 parmak izi ve 525.000 görüntüden oluşan halka açık veri tabanı kullanılarak eğitilmiştir. Yapay zekanın performansı farklı cinsiyetler ve etnik gruplar arasında tutarlı bulunmuş ve tüm gruplardan örneklerle eğitildiğinde en iyi sonuçları vermiştir. Columbia Mühendislik bölümünden Aniv Ray, “Binlerce parmak izi yerine milyonlarca parmak izi üzerinde eğitildiğinde bunun ne kadar iyi performans göstereceğini hayal edin” şeklinde açıklamada bulunmuştur.
Ekip, bu yapay zeka modelinin gelecekte potansiyel ipuçlarına öncelik vermek, masum şüphelileri aklamak ve çözülmemiş vakalar için yeni olasılıklar yaratmak amacıyla kullanılabileceğini ummaktadır. Ancak bu araştırma, bazı eleştirilerle de karşılaşmıştır. Makale, köklü bir adli tıp dergisi tarafından, anonim bir uzman inceleyicisi ve editörün “her parmak izinin benzersiz olduğu iyi bilinmektedir” ve kişi içi benzerlikleri tespit etmenin mümkün olmadığına dair değerlendirmesiyle başlangıçta reddedilmiştir.
Makale, modelin daha geniş ve çeşitli bir veri seti üzerinde eğitilmesi gerekliliğini kabul etse de, yapay zekanın cezai mahkumiyetlerde kesin delil sağlayacak kadar güvenilir sonuçlar üretip üretemeyeceği henüz netlik kazanmış değildir. Çalışma Science Advances dergisinde yayınlanmıştır.
