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到目前为止,人工智能在警务方面的使用主要集中在面部识别和帮助以最有效的方式部署资源等领域,但 诺桑比亚大学队最近的 一项研究强调地点了它如何能够帮助解决未解决的犯罪,特别是通过提供洞察犯罪所用的武器。
“通器仔细的微调,这些可用于预测特定射击事件相应枪伤残留物(GSR),例如用过的病例,伤口,和潜在的,也是射手的手“。
该团队认为,他们的方法代表了当前GSR分析方法的显着改进,新方法提供了前所未有的准确性。这是一种方法,团队认为可以为过去的一些高调,未解决的犯罪带来新的见解,例如1972年年的血腥星期天杀人事件。
他们解释说:“在血腥的星期天之后,问题在于确定枪击是否被平民或军人射杀。” “调查人员在受害者身上发现了大量的GSR,并得出结论认为这些是枪击活动造成的。然而,后来确定这些可能是由于军事人员(其手中富含GSR)的污染事件的次要事件后转移到尸体。事实上,少量的GSR可能会因与受污染的表面长时间接触而转移,例如在士兵帮助将受害者送往医院后发生的情况。
该团队拥有广泛的知识,可以利用机器学习进行法医学应用,并通过发射一系列弹药收集数据,包括枪支弹药和无烟粉末,以确定弹药与残留物之间的关系。
他们最初的成功促使团队相信他们的工作可以更广泛地应用于法医学,甚至可能更广泛地应用于分析化学。
“这些好处是无数的,”他们解释道。“它们甚至可能扩展到分析科学领域的其他领域,这些领域经常遇到可变化学痕迹,例如简易爆炸装置,纵火促进剂和环境污染物的分析。 ”
从实验室到市场的路径很少是一个简单的路径,但这项研究的结果肯定有趣,足以表明在解决谋杀案时,警察很快会得到额外的帮助。