Conforme o campo da ciência forense evolui, evidências mais complexas estão sendo processadas com maior precisão, sensibilidade e velocidade do que nunca. Para dar um exemplo da vida real, considere um assalto a banco em que o perpetrador usa uma caneta, à disposição de todos os clientes, para escrever a nota que eles passam ao caixa. Neste caso, o perpetrador depositou células da pele nesta caneta, mas o mesmo aconteceu com várias outras pessoas. O resultado é uma mistura complexa de DNA de todos esses indivíduos. Se há 30 anos um cientista forense provavelmente precisaria que o ladrão de banco deixasse algumas gotas de sangue na caneta para produzir um perfil de DNA, hoje eles precisam apenas de algumas células.
A capacidade de avaliar evidências biológicas que contêm misturas complexas ou baixos níveis de DNA é possível graças ao software de computador que utiliza métodos de modelagem probabilística. Esses programas usam algoritmos complexos para estimar as probabilidades associadas a indivíduos que contribuem para a mistura de DNA. Mas, apesar dessas abordagens inovadoras para a interpretação da mistura, as limitações ainda existem em grande parte devido à complexidade geral do DNA não primitivo e à falta de recursos, como poder computacional, tempo e custo.
Os pesquisadores desenvolveram uma nova abordagem de aprendizado de máquina híbrida (MLA) para análise de mistura (patente dos EUA número 10,957,421). Seu método combina os pontos fortes das abordagens computacionais e de análise de especialistas atuais com aqueles em mineração de dados e inteligência artificial.
Seu MLA permite a deconvolução (separação) rápida e automatizada de misturas de DNA com maior precisão em comparação aos métodos atuais, potencialmente. O software exigirá recursos financeiros e de computação mínimos e fornecerá conclusões cada vez mais informativas e de alta confiança.
Embora esta propriedade intelectual não tenha sido totalmente desenvolvida para uso comercial, eles estão buscando financiamento para fazer a transição do tecnologia. Uma vez feito isso, eles têm esperança de que o novo método seja usado em todas as comunidades de aplicação da lei e de justiça criminal, especificamente por cientistas forenses de DNA e pela comunidade jurídica.
Os pesquisadores dizem que os alunos da FNSSI podem atualmente usar componentes do aprendizado de máquina abordagem e, uma vez que um parceiro comercial é garantido e o produto está totalmente desenvolvido, eles começarão a implementá-lo no currículo FNSSI. Outras tecnologias com patente pendente de Marciano e Adelman estão sendo usadas atualmente por estudantes.
A diretora executiva da FNSSI, Kathleen Corrado, diz que ter essa tecnologia na Syracuse University permitirá que os alunos trabalhem com técnicas de análise inovadoras, que são habilidades essenciais para cientistas forenses à medida que o campo se move mais na direção da análise computacional.
Esta ferramenta nova e empolgante para análise de mistura de DNA destaca a criatividade e a natureza colaborativa do trabalho que está sendo feito por nosso corpo docente. Desenvolver essa tecnologia e compartilhá-la com a comunidade forense são elementos importantes do programa de pesquisa do FNSSI.
