La Inteligencia Artificial revela que las huellas dactilares no son irrepetibles

Ingenieros de las universidades de Columbia y Búfalo han desarrollado un nuevo análisis de huellas dactilares mediante inteligencia artificial (IA). Este análisis cuestiona la idea de que nunca hay dos huellas dactilares iguales, ni siquiera en dedos distintos de la misma persona.

El estudio, publicado en por la Universidad de Columbia, demuestra con un 99,99 % de fiabilidad que las huellas de dos dedos cualesquiera de una misma persona son mucho más similares de lo que se creía hasta ahora.

Las huellas dactilares son piezas clave en la criminalística y en la autenticación digital en millones de dispositivos móviles. Sin embargo, hasta el momento, la tecnología existente se basa en la premisa de la unicidad de cada huella.

El grupo de investigación, liderado por Gabe Guo, un estudiante de ingeniería de Columbia, junto con otros investigadores de la misma universidad y de la Universidad de Búfalo utilizaron una base de datos pública del Gobierno estadounidense con unas 60.000 huellas dactilares y aplicaron un sistema de IA conocido como red de contraste profundo.

Un hallazgo inesperado

A través de redes neuronales profundas, analizaron 525.000 imágenes de huellas dactilares, descubriendo una similitud extraordinaria en las huellas de diferentes dedos de la misma persona. Este hallazgo fue una sorpresa, especialmente para un equipo de ingenieros sin experiencia previa en forense.

El estudio reveló que la orientación de las crestas dactilares, especialmente cerca del centro, es un factor determinante en la similitud observada. Este patrón se mantiene constante en todos los pares de dedos de una persona, independientemente de su género o grupo racial.

"Esperamos que esta información pueda ayudar a priorizar pistas en investigaciones, a exonerar a sospechosos inocentes y a crear nuevas vías en casos sin resolver", señala Guo. Además, el descubrimiento podría tener un impacto significativo en la mejora de las técnicas de autenticación digital.