اكتشاف مثير حول “بصمة الإصبع” قد يدمر ملايين البيانات

من الأشياء الرائعة في البشر هو تفرد كل جسد من أجسادنا. على الرغم من أن أكثر من 100 مليار إنسان قد عاشوا على كوكب الأرض، إلا أنه لا يعتقد العلماء أن هناك بصمتين متطابقتين على الإطلاق.

ويعتقد أن نمط الخطوط الموجود على كل بصمة بشرية لا يتكرر في أي إصبع آخر. حتى الأصابع الفردية للإنسان الواحد كان يُعتقد أنها مختلفة بشكل كبير بعضها عن بعض.

ولكن وفقا لدراسة جديدة تم نشرها على موقع “ساينس أليرت”، فإن النتوءات الموجودة على أطراف أصابعنا قد لا تكون مختلفة تماما كما كنا نعتقد.

باستخدام الشبكة العصبية، حدد فريق من الباحثين بقيادة كبير المهندسين غابي جو، من جامعة كولومبيا، بصمات أصابع مختلفة تنتمي إلى الشخص نفسه، وبمعدل تطابق يصل إلى 77 في المئة لزوج واحد من البصمات.

وذكر جو تعليقا على نتائج الدراسة: “نأمل أن تساعد هذه المعلومات الإضافية في تحديد أولويات الخيوط عند وجود العديد من الاحتمالات، أو المساعدة في تبرئة المشتبه بهم الأبرياء، أو حتى المساعدة في إيجاد خيوط للقضايا الباردة”.

بدأ العمل بقاعدة بيانات أمريكية عامة تضم نحو 60 ألف بصمة، مكوّنة من مجموعات، وكل مجموعة تتألف من 10 أصابع لأفراد مختلفين، وأراد جو وزملاؤه معرفة ما إذا كانت الشبكة العصبية داخل الشخص قادرة على تحديد أوجه التشابه بين البصمات.

لقد قاموا بتغذية أزواج من هذه البصمات في الشبكات العصبية، والتي هي نوع من الذكاء الاصطناعي. في بعض الأحيان تكون الأزواج عبارة عن مطبوعات شخصية، وأحيانًا مطبوعات من شخصين مختلفين.

يشرح جو: “لم يكن الذكاء الاصطناعي يستخدم “التفاصيل”، وهي الفروع ونقاط النهاية في حواف بصمات الأصابع، وبدلاً من ذلك، كان يستخدم شيئًا آخر، متعلقًا بزوايا وانحناءات الدوامات والحلقات الموجودة في وسط بصمة الإصبع”.

وبمرور الوقت، تحسنت الشبكة في التعرف على المطبوعتين المختلفتين اللتين تنتميان إلى الشخص نفسه. على الرغم من أن كل بصمة في ذات اليد كانت لا تزال فريدة من نوعها، إلا أنه كان هناك ما يكفي من أوجه التشابه بينها حتى يتمكن الذكاء الاصطناعي من إجراء مطابقة.

في حين أن قدرة الذكاء الاصطناعي على مطابقة البصمات المختلفة لشخص واحد جيدة جدًا، إلا أنها ليست جيدة بما يكفي لاستخدامها لأغراض تحديد الهوية الحقيقية. لكن الفريق واثق بنسبة 99.99% من أن أوجه التشابه الموجودة في البصمات الشخصية حقيقية، وأن الشبكة العصبية يمكن تطويرها بشكل أكبر لتحقيق معدل نجاح أعلى.