कोलंबिया इंजीनियरिंग सीनियर गेब गुओ ने इस प्रसिद्ध मान्यता को चुनौती देने वाली एक टीम का नेतृत्व किया।
गुओ, जिनके पास पहले से ही फॉरेंसिक्स के बारे में कोई जानकारी नहीं थी, ने एक सार्वजनिक सरकारी यूएस डेटाबेस में कुछ 60,000 उंगलियों का पता लगाया और इन्हें एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित सिस्टम, जिसे एक डीप कॉन्ट्रास्टिव नेटवर्क कहा जाता है।
गुओ, जिनके पास पहले से ही फॉरेंसिक्स के बारे में कोई जानकारी नहीं थी, ने एक सार्वजनिक सरकारी यूएस डेटाबेस में कुछ 60,000 उंगलियों का पता लगाया और इन्हें एक आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस-आधारित सिस्टम, जिसे एक डीप कॉन्ट्रास्टिव नेटवर्क कहा जाता है।
कभी-कभी जोड़े एक ही व्यक्ति के थे (लेकिन विभिन्न उंगलियाँ), और कभी-कभी वे विभिन्न लोगों के थे। समय के साथ, जिसमें टीम ने एक शीर्ष-कक्ष फ़्रेमवर्क को संशोधित करके डिज़ाइन किया, यह आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस सिस्टम बेहतर हो गया कि जब ऐसी उंगलियाँ जिन्हें स्थानीय रूप से अद्वितीय माना जा रहा था, वे एक ही व्यक्ति की थीं और जब नहीं।
एकल जोड़ के लिए सटीकता 77 प्रतिशत तक पहुंची। जब एक से अधिक जोड़े प्रस्तुत किए गए, तो सटीकता बहुत बढ़ गई, जिससे वर्तमान फॉरेंसिक क्षमता को दसगुना से अधिक बढ़ा सकता है। गुओ ने कहा, ए.आई. ने ‘मिन्यूशिए’ का उपयोग नहीं किया था, जो फिंगरप्रिंट रिजेस की शाखाएँ और अंतबिंदु होती हैं – रास्तों की पैटर्न जो रिश्तेदार फिंगरप्रिंट तुलना में प्रयुक्त होती हैं।” “इसके बजाय, यह कुछ और का उपयोग कर रहा था, जो फिंगरप्रिंट के केंद्र में घूर्णनों और लूप्स के कोणों और कर्वेचाओं से संबंधित है।
यह परियोजना कोलंबिया इंजीनियरिंग के हॉड लिपसन के क्रिएटिव मशीन्स लैब और यूनिवर्सिटी एट बफेलो, सनी, वेन्याओ शी के एम्बेडेड सेंसर्स एंड कम्प्यूटिंग लैब के बीच एक सहयोग है, जिसे साइंस एडवांसेस में प्रकाशित किया गया है।
इस ए.आई. सिस्टम की सटीकता आधिकारिक रूप से किसी मामले का निर्धारण करने के लिए पर्याप्त नहीं है, लेकिन यह संदेहपूर्ण स्थितियों में लीड को प्राथमिकता देने में मदद कर सकता है। लिपसन ने कहा, कोलंबिया इंजीनियरिंग सीनियर अनिव रे ने यह स्पष्ट किया कि उनके परिणाम केवल शुरुआत हैं। “बस सोचिए जब इसे लाखों उंगलियों पर प्रशिक्षित किया जाएगा, इसका कैसा प्रदर्शन होगा,” रे ने कहा। “यह ए.आई. से और भी आश्चर्यजनक चीजों का एक उदाहरण है।
(आईएएनएस)
