La inteligencia artificial ha aprendido a recrear un rostro humano a partir del ADN

Investigadores de la Academia China de las Ciencias han desarrollado una nueva herramienta basada en IA la tecnología es capaz de recrear el rostro de una persona real utilizando sólo un fragmento de ADN.

Una herramienta llamada Difface es capaz de recrear una imagen tridimensional del rostro de una persona real a partir de un fragmento de ADN. La tecnología se creó a partir de muchos años de investigación sobre la relación entre la genética y los rasgos faciales, incluida la forma de la nariz y los pómulos, mandíbulas.

Difface trabaja según el principio de utilizar métodos modernos generación de imágenes y el aprendizaje automático, creando imágenes faciales 3D precisas basadas en polimorfismos de un solo nucleótidodiferencias en una secuencia de ADN de un solo nucleótido en el genoma (o en otra secuencia comparable) de representantes de la misma especie o entre regiones homólogas de cromosomas homólogos. La herramienta se utiliza para transformar imágenes y una red neuronal convolucional en espiral para emparejar polimorfismos de nucleótido único con una nube tridimensional de puntos faciales para generar rasgos faciales generales de una persona concreta.

La IA se entrenó con la base de datos de rostros de 9.674 chinos Han. Cada uno de ellos proporcionó los resultados de la secuenciación del genoma y una imagen en 3D de alta resolución de su propio rostro. Tras el entrenamiento, la IA fue capaz de reproducir rasgos faciales tan sutiles como la depresión de la punta de la nariz o la forma de los pómulos.

Además, el modelo tiene en cuenta datos fenotípicos adicionales como la edad, el sexo y el índice de masa corporal, lo que le permite predecir cambios en el rostro con la edad. Difface logra un 3,33% de precisión en la reconstrucción facial por la coincidencia más cercana. En modelos anteriores Mahdi y Sero, estas cifras fueron del 2,48% y el 3,00%. El error medio de reproducción fue de solo 3,52 mm en términos de distancia euclidiana entre las imágenes reales y las generadas. La distancia euclidiana representa la similitud entre dos puntos de datos, suponiendo que ya se haya realizado alguna agrupación basada en otros datos. Cuando se proporcionó al modelo información adicional — edad, sexo e índice de masa corporal — el error disminuyó aún más, hasta 2,93 mm.

Este Modelo de IA puede utilizarse en la ciencia forense, permitiendo a los investigadores recrear el rostro de un delincuente utilizando fragmentos de ADN dejados accidentalmente en el lugar del crimen. Sin embargo, algunos rasgos faciales pueden seguir siendo inexactos si se proporciona un conjunto incompleto de datos genéticos. Cuando el modelo procesaba variantes con menos del 70% de los datos polimorfismos de un solo nucleótido, los rostros que reproducía perdían en su mayoría sus rasgos individuales.

Actualmente, la mayor preocupación es que el uso de la tecnología Difface podría socavar la confidencialidad de los datos en poder de las empresas de pruebas de ADN. También podría dar lugar a abusos en los ámbitos de la vigilancia, la aplicación de la ley y la comercialización. En Estados Unidos, las fuerzas del orden ya han utilizado el fenotipado del ADN para crear perfiles de sospechosos. En China, las autoridades han compilado bases de datos de ADN de minorías étnicas.

Ampliar el modelo para que funcione con precisión en distintos grupos étnicos requerirá nuevas y enormes series de datos y planteará aún más cuestiones éticas. Sin embargo, los desarrolladores se están preparando para ello

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Los resultados del estudio se publicaron en la revista Advanced Science

Fuente: ZMEScience