Теория и практика современной криминалистики: ДНК-фенотипирование: восстановление облика человека |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2024-08-25 11:48 Стремительно развивающиеся новые технологии ДНК-дактилоскопии позволяют быстро и эффективно идентифицировать криминалистический материал. Развитие геномики, физической антропологии, методов магнитно-резонансной и компьютерной томографии, 3D-моделирования, а также нейросетевых алгоритмов сделали возможным восстановление облика человека по его биологическому материалу Но прежде всего что бы перейти к данной теме необходимо дать понятие что такое ДНК-фенотипирование. Фенотип - это совокупность внешних и внутренних признаков организма, приобретенные в результате индивидуального развития. У людей все клинически определяемые признаки - рост, масса тела, цвет глаз, форма волос, группа крови и т.д. являются фенотипическими. ДНК-фенотипирование - один из самых молодых и перспективных методов криминалистики, позволяет восстановить облик неизвестного преступника по его генам. Несмотря на то, что нейросетевые алгоритмы были предложены еще в 50-х годах прошлого столетия, до последнего времени их потенциал не был полностью раскрыт. Однако появление больших объемов данных и повышение скорости вычислений, позволившее использовать нейросети с большим количеством слоев, привело к качественному скачку их эффективности. В 2012 году применение нейросетевого подхода снизило ошибку классификации изображений более чем на 10%, и уже к 2015 году нейросети превзошли человека в данной задаче. В это же время алгоритмы искусственных нейронных сетей получили широкое распространение в распознавании речи. Сегодня обучение глубоких нейронных сетей является наиболее бурно развивающимся направлением в областях машинного обучения и искусственного интеллекта. В последнее время наблюдается бурный рост методов применения глубоких нейронных сетей как в создании фотореалистичных изображений, так и в геномных исследованиях, что является крайне актуальным для криминалистики. Развитие технологий считывания геномных данных, методов антропологического анализа, компьютерного 3D-моделирования, биоинформатических методов и нейросетевых алгоритмов позволяет обрабатывать значительные массивы геномной и антропологической информации и связывать ее, используя нейронные сети. Прогнозирование фенотипа (внешнего облика) человека, используя его генетическую информацию, активно развивается и уже успешно применяется правоохранительными органами Соединенных Штатов. После многочисленных этапов обучения нейронная сеть стала предсказывать не только этническую принадлежность или морфологические признаки (цвет глаз или цвет волос), но и воссоздавать облик человека по образцу ДНК, полученному с места преступления. Первоначально грубо, но в процессе продолжающегося самообучения, в том числе и положительного опыта криминалистической практики, эта технология эффективно участвует в воссоздании облика человека по оставленному им на месте преступления биологическому материалу. Источник: vk.com Комментарии: |
|