ხელოვნურმა ინტელექტმა დაადგინა, რომ თითის ანაბეჭდი არც ისე უნიკალურია, როგორც გვეგონა — #1tvმეცნიერება
ხელოვნურმა ინტელექტმა დაადგინა, რომ თითის ანაბეჭდი არც ისე უნიკალურია, როგორც გვეგონა — #1tvმეცნიერება

ადამიანთა შესახებ ერთ-ერთი ყველაზე საოცარი რამ თითოეული ჩვენგანის სხეულის უნიკალურობაა. მიუხედავად იმისა, რომ დასაბამიდან დღემდე ამ პლანეტაზე ას მილიარდზე მეტ ადამიანს უცხოვრია, მეცნიერებს სჯერათ, რომ არ არსებობს ორი იდენტური თითის ანაბეჭდი.

მიჩნეულია, რომ თითოეული ადამიანის თითის ანაბეჭდის ხაზები და ხვეულები არცერთი სხვა თითისას არ ემთხვევა. ერთი ინდივიდის სხვადასხვა თითებიც კი ერთმანეთისგან მნიშვნელოვნად განსხვავებულად მიიჩნეოდა.

თუმცა, ახალი კვლევის მიხედვით, თითოეული თითის ანაბეჭდის ხაზები შეიძლება არც ისეთი განსხვავებული იყოს,როგორც გვეგონა.

ნერვული ქსელის გამოყენებით, კოლუმბიის უნივერსიტეტის მკვლევართა ჯგუფმა გეიბ გუოს ხელმძღვანელობით, ერთი ადამიანის სხვადასხვა თითის ანაბეჭდები, ანუ ინტრაპერსონალური ანაბეჭდები, თითო წყვილისთვის 77-პროცენტიანი წარმატებით გამოავლინეს.

„მიგვაჩნია, რომ ინტრაპერსონალური თითის ანაბეჭდის მსგავსებები ინტერესის საგანია არა მხოლოდ იმიტომ, რომ ეჭვქვეშ აყენებს დიდი ხნის რწმენას, არამედ იმიტომაც, რომ ამ მსგავსებებმა შეიძლება გააუმჯობესოს საგამოძიებო მოქმედებები მაშინ, როცა დანაშაულის ადგილიდან აღებული თითის ანაბეჭდები იმ თითების არ არის, რომელიც გამომძიებლებს აქვთ“, — ამბობს გუო.

კვლევა აშშ-ის საჯარო მონაცემთა ბაზაში არსებულ დაახლოებით 60 000 თითის ანაბეჭდზე დაიწყეს, რომელშიც თითოეული ინდივიდის 10 თითის ანაბეჭდია დაცული. გუოს და მის კოლეგებს სურდათ ენახათ, გამოავლენდა თუ არა ნერვული ქსელი მსგავსებებს ინტრაპერსონალურ ანაბეჭდებს შორის. ანაბეჭდთა ეს წყვილები ნერვულ ქსელებში შეიტანეს, ანუ ხელოვნური ინტელექტის ერთ-ერთ სახეში. ზოგი ეს წყვილი ინტრაპერსონალური იყო, ზოგიც სხვადასხვა ადამიანის.

სხვაობა ჯგუფის კვლევასა და თითის ანაბეჭდთა იდენტიფიცირების წინა მეთოდებს შორის იყო თითის ანაბეჭდების ის მახასიათებლები, რომლებზეც ხელოვნური ინტელექტი ფოკუსირდა.

„ხელოვნური ინტელექტი არ იყენებდა თითის ანაბეჭდთა ხაზების განშტოებებისა და დაბოლოებების წვრილმან დეტალებს — მახასიათებლებს, რომლებსაც ანაბეჭდთა ტრადიციული შედარებისას იყენებენ. ამის ნაცვლად, ის სხვა რამეს იყენებდა — ანაბეჭდის ცენტრში რგოლებისა და მარყუჟების კუთხეებთან და გამრუდებებთან დაკავშირებულს“, — ამბობს გუო.

დროთა განმავლობაში, ქსელი სულ უკეთესად ახერხებდა ამოეცნო, როცა ორი სხვადასხვა ანაბეჭდი ერთსა და იმავე ადამიანს ეკუთვნოდა. მიუხედავად იმისა, რომ ერთი ხელის ყოველი თითის ანაბეჭდი მაინც უნიკალური იყო, მათ მაინც იყო საკმარისი მსგავსებები, რათა ხელოვნურ ინტელექტს დამთხვევა ეპოვნა. კერძოდ, ანაბეჭდის ცენტრში, ამობურცული ხაზების მიმართულება ამავე ინდივიდის სხვა თითებისას წააგავს.

მიუხედავად იმისა, რომ ერთი ადამიანის ანაბეჭდები ხელოვნურმა ინტელექტმა საკმაოდ კარგად დაამთხვია ერთმანეთს, ჯერ იმდენად კარგი მაინც არ არის, რომ რეალური იდენტიფიცირების მიზნებისთვის გამოიყენონ. თუმცა, ჯგუფი 99,9 პროცენტით დარწმუნებულია, რომ მსგავსებები ინტრაპერსონალურ ანაბეჭდებს შორის ნამდვილია და ნერვული ქსელი მომავალში წარმატების მაჩვენებელს უფრო გააუმჯობესებს.

მკვლევართა განცხადებით, ამჟამინდელი მდგომარეობით, ხელოვნური ინტელექტის გამოყენება ვარიანტების შესამცირებლად შეგვიძლია.

„უბრალოდ წარმოიდგინეთ, რამდენად შეიძლება დაიხვეწოს ის, თუ ათასების ნაცვლად, მილიონობით ანაბეჭდის ნიმუშზე გავწვრთნით“, — ამბობს კოლუმბიის უნივერსიტეტის კომპიუტერული მეცნიერი ანივ რეი.

სხვა პოტენციურ გამოყენებებს შორისაა ინდივიდების მიერ ნებისმიერი თითის გამოყენება მობილურ ტელეფონებზე ავთენტიფიკაციისთვის, რაც ამჟამად მხოლოდ სათითაო თითის ანაბეჭდითაა შესაძლებელი. ამ მიზნამდე უდავოდ ბევრი სამუშაოა ჩასატარებელი, მაგრამ ამ კვლევის მთავარი მიზანი იმის გარკვევა იყო, არსებობს თუ არა მსგავსებები ინტრაპერსონალურ ანაბეჭდებს შორის.

კვლევა Science Advances-ში გამოქვეყნდა. ჯგუფის ვებგვერდიდან შეგიძლიათ გადმოწეროთ კოდის წყაროც.

მომზადებულია eurekalert.org-ისა და ScienceAlert-ის მიხედვით.