प्रौद्योगिकी

AI का खुलासा, हर फिंगरप्रिंट नहीं होता अलग

14 Jan 2024 3:47 AM GMT
AI का खुलासा, हर फिंगरप्रिंट नहीं होता अलग
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न्यूयॉर्क: अमेरिका में कोलंबिया विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने एक नया एआई बनाया है जिसने फोरेंसिक में लंबे समय से चली आ रही धारणा को तोड़ दिया है - कि एक ही व्यक्ति की विभिन्न उंगलियों के उंगलियों के निशान अद्वितीय होते हैं।यह पता चला है कि वे समान हैं, केवल हम उंगलियों के निशान की …

न्यूयॉर्क: अमेरिका में कोलंबिया विश्वविद्यालय के इंजीनियरों ने एक नया एआई बनाया है जिसने फोरेंसिक में लंबे समय से चली आ रही धारणा को तोड़ दिया है - कि एक ही व्यक्ति की विभिन्न उंगलियों के उंगलियों के निशान अद्वितीय होते हैं।यह पता चला है कि वे समान हैं, केवल हम उंगलियों के निशान की तुलना गलत तरीके से कर रहे हैं!फोरेंसिक समुदाय में यह एक सर्वमान्य तथ्य है कि एक ही व्यक्ति की विभिन्न उंगलियों के निशान अद्वितीय होते हैं, और इसलिए, अप्राप्य होते हैं।कोलंबिया इंजीनियरिंग के स्नातक वरिष्ठ गेबे गुओ के नेतृत्व में एक टीम ने इस व्यापक धारणा को चुनौती दी।

गुओ, जिन्हें फोरेंसिक का कोई पूर्व ज्ञान नहीं था, ने लगभग 60,000 उंगलियों के निशान का एक सार्वजनिक अमेरिकी सरकारी डेटाबेस पाया और उन्हें जोड़े में एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता-आधारित प्रणाली में डाला, जिसे एक गहरे विपरीत नेटवर्क के रूप में जाना जाता है।कभी-कभी जोड़े एक ही व्यक्ति के होते थे (लेकिन अलग-अलग उंगलियाँ), और कभी-कभी वे अलग-अलग लोगों के होते थे।समय के साथ, एआई सिस्टम, जिसे टीम ने एक अत्याधुनिक ढांचे को संशोधित करके डिजाइन किया था, यह बताने में बेहतर हो गया कि कब अद्वितीय फिंगरप्रिंट एक ही व्यक्ति के थे और कब नहीं।एकल जोड़ी की सटीकता 77 प्रतिशत तक पहुंच गई। जब कई जोड़े प्रस्तुत किए गए, तो सटीकता काफी अधिक हो गई, संभावित रूप से वर्तमान फोरेंसिक दक्षता दस गुना से अधिक बढ़ गई।

2021 में कोलंबिया इंजीनियरिंग में प्रथम वर्ष के छात्र के रूप में अध्ययन शुरू करने वाले गुओ ने कहा, "एआई 'मिनुटिया' का उपयोग नहीं कर रहा था, जो फिंगरप्रिंट रिज में शाखाएं और समापन बिंदु हैं - पारंपरिक फिंगरप्रिंट तुलना में उपयोग किए जाने वाले पैटर्न।" यह फ़िंगरप्रिंट के केंद्र में घुमावों और लूपों के कोणों और वक्रता से संबंधित किसी और चीज़ का उपयोग कर रहा था।यह परियोजना, कोलंबिया इंजीनियरिंग में हॉड लिप्सन की क्रिएटिव मशीन्स लैब और बफ़ेलो, SUNY विश्वविद्यालय में वेन्याओ जू की एंबेडेड सेंसर्स और कंप्यूटिंग लैब के बीच एक सहयोग है, जिसे साइंस एडवांस में प्रकाशित किया गया है।

हालांकि एआई प्रणाली की सटीकता किसी मामले पर आधिकारिक तौर पर निर्णय लेने के लिए पर्याप्त नहीं है, लेकिन यह अस्पष्ट स्थितियों में नेतृत्व को प्राथमिकता देने में मदद कर सकती है।कोलंबिया इंजीनियरिंग के वरिष्ठ अनिव रे ने कहा कि उनके नतीजे अभी शुरुआत हैं। रे ने कहा, "जरा कल्पना करें कि हजारों उंगलियों के निशान के बजाय लाखों पर प्रशिक्षित होने के बाद यह कितना अच्छा प्रदर्शन करेगा।"लिप्सन ने कहा, "यह खोज एआई से आने वाली अधिक आश्चर्यजनक चीजों का एक उदाहरण है।"

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