Английские, итальянские и швейцарские судмедэксперты берут на работу машинное обучение. По их словам, эта область ИИ способна пролить свет на многие преступления, так и оставшиеся нераскрытыми. Так, алгоритмы могут помочь установить патроны, тип оружия из которого было совершено убийство по небольшим остаточным следам пороха.
Один из авторов исследования доктор Маттео Галлидабино из Нортумбрийского университета объясняет, что машинное обучение помогает эффективно моделировать сложные взаимоотношения между данными.
«Благодаря тщательной тонкой настройке алгоритмов они могут применяться для предсказания важных характеристик боеприпасов, используемых во время преступления. Для этого на вход подаются изображения остаточных следов пороха, осевшего на окружающих поверхностях, предметах, ранах и иногда даже руках стрелка», — объясняет ученый.
Анализ пороховых следов используется и сегодня, но это сложный и долгий процесс. Специалисты же отмечают, что их разработки — это огромный скачек по сравнению с существующими методами.
[size=14]Ни один живой эксперт не сможет обеспечить исследование с подобным уровнем аккуратности.
Машине же будет достаточно фотографий пороховых следов, чтобы установить набор оружия, использованного во время нападения, пишет Phys.org.
С развитием ИИ у следователей появляется серьезный помощник. И на дела, которые долгое время считались неразрешимыми, теперь можно смотреть по-новому. Так, например, уже происходит в Нидерландах. Там ИИ занимается анализом архивов с неразрешенными делами. Алгоритм может проверить, не появились ли новые методы исследования улик и какие дела в этом свете вновь становятся перспективными.[/size]
Материалы публикуемые на "НАШЕЙ ПЛАНЕТЕ" это интернет обзор российских и зарубежных средств массовой информации по теме сайта. Все статьи и видео представлены для ознакомления, анализа и обсуждения.
Мнение администрации сайта и Ваше мнение, может частично или полностью не совпадать с мнениями авторов публикаций. Администрация не несет ответственности за достоверность и содержание материалов,которые добавляются пользователями в ленту новостей.
