हमने हमेशा सुना है कि किसी व्यक्ति के हाथ का प्रत्येक फिंगरप्रिंट अद्वितीय होता है। हालाँकि, इस सिद्धांत का वर्तमान में कोलंबिया विश्वविद्यालय के एक अध्ययन द्वारा विरोध किया जा रहा है। हाल ही में, एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता कार्यक्रम को अमेरिकी विश्वविद्यालय की एक टीम द्वारा 60,000 उंगलियों के निशान का विश्लेषण करने के लिए प्रशिक्षित किया गया था ताकि यह निर्धारित करने का प्रयास किया जा सके कि कौन से फिंगरप्रिंट एक ही व्यक्ति के हैं। सीएनएन की एक रिपोर्ट के अनुसार, शोधकर्ताओं के अनुसार, सिस्टम यह निर्धारित कर सकता है कि उंगलियों के निशान 75-90 प्रतिशत सटीकता के साथ किसी एक व्यक्ति के हैं या नहीं।
कोलंबिया के कंप्यूटर विज्ञान कार्यक्रम में स्नातक छात्र गेबे गुआ ने इस विषय पर एक शोध दल की देखरेख की, जिसमें बफ़ेलो विश्वविद्यालय के प्रोफेसर वेन्याओ जू उनके सह-लेखकों में से एक थे। इस सप्ताह साइंस एडवांसेज जर्नल में प्रकाशित यह रिपोर्ट उंगलियों के निशान के बारे में लंबे समय से स्वीकृत तथ्य को उलट देती है। वैज्ञानिकों ने अध्ययन के निष्कर्षों पर पहुंचने के लिए एक एआई मॉडल का उपयोग किया, जिसे डीप कंट्रास्टिव नेटवर्क के रूप में जाना जाता है, जिसका उपयोग अक्सर चेहरे की पहचान जैसे कार्यों के लिए किया जाता है। इसे अपना मोड़ देने के बाद, शोधकर्ताओं ने अमेरिकी सरकार के डेटाबेस से जोड़े में डेटा डाला, जिनमें से कुछ एक ही व्यक्ति से (लेकिन अलग-अलग उंगलियों पर) और अन्य अलग-अलग व्यक्तियों से आए थे।
तब यह पता चला कि एक ही व्यक्ति की विभिन्न उंगलियों के फिंगरप्रिंट में महत्वपूर्ण समानताएं थीं। परिणामस्वरूप, यह एक ही व्यक्ति की उंगलियों के निशान और उन लोगों की उंगलियों के निशान के बीच अंतर करने में सक्षम हो गया, जिनकी एक जोड़ी की सटीकता 77 प्रतिशत तक पहुंच गई थी, जिससे इस विचार का खंडन हुआ कि प्रत्येक फिंगरप्रिंट विशिष्ट है।
श्री गुओ ने कहा, “हमें इसकी सख्त व्याख्या मिली कि ऐसा क्यों है: फिंगरप्रिंट के केंद्र में कोण और वक्रता।” शोधकर्ताओं का मानना है कि एआई टूल ने पारंपरिक तकनीकों की तुलना में उंगलियों के निशान का अलग तरह से विश्लेषण किया है, जिसमें छोटी-छोटी बातों के बजाय उंगली के बीच में लकीरों की दिशा पर जोर दिया गया है – वे स्थान जहां व्यक्तिगत लकीरें रुकती हैं और विभाजित होती हैं। उन्होंने कहा, “वे फ़िंगरप्रिंट मिलान के लिए बहुत अच्छे हैं, लेकिन एक ही व्यक्ति के फ़िंगरप्रिंट के बीच सहसंबंध खोजने के लिए विश्वसनीय नहीं हैं। और हमारे पास यही अंतर्दृष्टि थी।”
लेखकों ने स्वीकार किया कि डेटा में पूर्वाग्रह हो सकते हैं। अध्ययन में कहा गया है कि भले ही उनका मानना है कि एआई प्रणाली नस्लीय और लिंग पहचान दोनों के लिए समान रूप से कार्य करती है, वास्तविक फोरेंसिक में प्रौद्योगिकी का उपयोग करने से पहले फिंगरप्रिंट के अधिक व्यापक संग्रह का अधिक गहन शोध आवश्यक है।
“सबसे तात्कालिक अनुप्रयोग यह है कि यह ठंडे मामलों के लिए नए सुराग उत्पन्न करने में मदद कर सकता है, जहां अपराध स्थल पर छोड़े गए उंगलियों के निशान फ़ाइल पर मौजूद उंगलियों की तुलना में अलग-अलग उंगलियों के होते हैं। लेकिन दूसरी तरफ, यह सिर्फ अधिक अपराधियों को पकड़ने में मदद नहीं करेगा। यह इससे वास्तव में निर्दोष लोगों को भी मदद मिलेगी जिनकी अब अनावश्यक जांच नहीं करनी पड़ेगी। और मुझे लगता है कि यह समाज की जीत है,” उन्होंने कहा।
