Wissen-News KI-Analyse: Fingerabdrücke einer Person sind möglicherweise verbunden
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29. Januar 2024, 14:29 Uhr
Jahrzehntelang waren sich Forensiker sicher: Kein Fingerabdruck gleicht dem anderen, auch nicht der zweier Finger der gleichen Person. Eine KI bringt diese Annahme jetzt vielleicht ins Wanken.
Ein Student der Columbia University für Ingenieurswesen hat die Forensik möglicherweise erschüttert. Gabe Guo hat eine künstliche Intelligenz entwickelt und mit einem Datensatz von Fingerabdrücken gefüttert. Dabei speiste er 60.000 Fingerabdrücke paarweise in das KI-System ein. Entweder gehörten die Abdrücke zur selben Person, aber zu anderen Fingern oder zu verschiedenen Menschen. Zusehends erkannte das System, ob die paarweise eingeführten Daten zur gleichen Person gehörten oder nicht. Die Genauigkeit sei bis auf 77 Prozent gestiegen, so Guo.
KI könnte Forensik helfen
Die Genauigkeit reiche zwar nicht aus, um vor Gericht Bestand zu haben, könne aber Indizien liefern, um unklare Fälle zu entscheiden, meint die Forschergruppe, die sich inzwischen um Guo gebildet hat. Dazu erhöhten die Erkenntnisse die Effizienz forensischer Untersuchungen deutlich, so die Wissenschaftler. "Wir hoffen, dass diese zusätzlichen Informationen dazu beitragen können, Spuren zu priorisieren, wenn viele Möglichkeiten bestehen, unschuldige Verdächtige zu entlasten oder sogar neue Spuren für ungeklärte Fälle zu finden", sagen Guo et al.
Doch was hat die KI anders gemacht als Menschen, die forensisch gearbeitet haben? "Die KI nutzte nicht die 'Minutien', das heißt die Verzweigungen und Endpunkte in den Fingerabdruckkämmen - die Muster, die beim herkömmlichen Vergleich von Fingerabdrücken verwendet werden", erklärt Guo. "Stattdessen wurde etwas Anderes verwendet, das mit den Winkeln und Krümmungen der Wirbel und Schleifen in der Mitte des Fingerabdrucks zusammenhängt." Noch bleiben Fragen offen, so müssen die Datensätze größer werden, um das Verfahren zu validieren. Doch die Studie zeige, wie KI auch lange unumstößliche Annahmen ins Wanken bringen könne.
Link zu Studie
Unveiling Intra-Person Fingerprint Similarity via Deep Contrastive Learning.
jar/pm
Dieses Thema im Programm: MDR FERNSEHEN | MDR Aktuell | 09. Januar 2023 | 19:30 Uhr
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