<div class="semiton-wrapper" data-texto="Científicos mexicanos crean IA pa’ encontrar gente extraviada. ¡Como en CSI, pero en la vida real! Usan fotos y análisis facial para ver cómo serían hoy los desaparecidos.
¡Ojo! Cuidan los datos personales como oro, que no se filtre nada. El software será gratis pa’ las familias, nada de curro con el dolor ajeno.
Si la máquina funciona, podríamos tener retratos actualizados en toque. ¡Tecnología al servicio de la esperanza!">
Lograr rostros sintéticos mexicanos
Un grupo de investigación mexicano se encuentra abocado al desarrollo de un software que, mediante inteligencia artificial, busca proyectar el rostro de personas desaparecidas a lo largo del tiempo. El proyecto, bautizado «Regresa», tiene como objetivo brindar una herramienta a las familias para facilitar la búsqueda de sus seres queridos, ofreciendo una aproximación de cómo podrían lucir en la actualidad.
El proyecto Regresa surge en un contexto donde la identificación de personas desaparecidas es un desafío complejo y doloroso. La iniciativa busca aplicar la tecnología para paliar esta problemática, brindando una herramienta que pueda generar una imagen actualizada de la persona ausente, considerando el paso del tiempo y los cambios faciales que conlleva. Imaginemos, por un momento, el potencial de esta herramienta en la búsqueda de aquellos que han sido arrebatados de sus familias. Es como tener un retrato robot del futuro, pero con la seriedad y el rigor científico como base.
El análisis somatoscópico y la inteligencia artificial
“Lo que hacemos de forma manual, en lo que logramos enseñarle a la máquina cómo hacerlo de forma automática, es un análisis somatoscópico”. Esta metodología, tradicional en la antropología física, implica la observación y el registro de las características externas del cuerpo humano. El análisis funciona mediante un catálogo de rasgos faciales, que en el caso de Regresa incluye 30 características, como la forma de las cejas, los ojos, el grosor de los labios, la nariz y la frente. Cada rasgo presenta variaciones, permitiendo una descripción detallada y precisa. El resultado es una «variable visual en número», una serie biométrica que funciona como una clave de identificación única.
Para que la máquina aprenda las trayectorias de crecimiento, se utilizarán puntos clave en la cara que se conectan con la estructura del cráneo, conocidos como puntos de referencia o *landmarks*. Muchos desarrollos ya los usan para hacer reconocimiento facial. Pero su intención es desarrollar un *software* que aprenda cómo esos puntos cambian a medida que una persona crece.
Para lograrlo, usarán aprendizaje profundo de máquinas con al menos tres redes neuronales. “La primera es para la detección de *landmarks* mediante el programa MediaPipe Face Landmarker. El algoritmo trabaja con mallas de puntos. Una vez que analiza el rostro, coloca 468 puntos que forman una nube. Luego, las superpone con las nubes de otras edades. Al final, no trabajamos con el rostro, sino con estos *landmarks*, que no están ligados a datos personales”.
Para el aprendizaje de trayectorias de crecimiento, usarán un modelado de evolución facial con redes que se llaman LSTM (por *long short-term memory*, en inglés). Al completar estos pasos, podrán hacer la generación de rostros sintéticos para cinco, 10 o 20 años.
Ética y seguridad en el manejo de datos
El grupo de investigación es consciente de la sensibilidad que implica el manejo de datos biométricos. En palabras del equipo, «cada voluntario compartió su imagen personal» y el riesgo de que esta información caiga en manos de «desarrolladores no éticos» es real. Para mitigar este riesgo, se han tomado medidas rigurosas, como asegurar a los participantes que la investigación se basa en una ética sólida y que los datos solo se usarán para los fines señalados. Además, se implementaron medidas de ciberseguridad, como resguardar las fotos en repositorios privados de la universidad, sin vincular las imágenes con datos personales. Es como guardar la receta de la abuela en una caja fuerte, pero en el ciberespacio.
Además, se otorgó a los voluntarios un consentimiento informado que garantizó que entendieran tanto el propósito como las implicaciones de ser parte del estudio. El documento, agrega Juárez, fue revisado por el Instituto de Investigaciones Jurídicas de la UNAM y, en caso de incumplirlo, tiene consecuencias legales. Un resguardo legal que le da seriedad y transparencia al proyecto.
El equipo de Regresa espera conseguir recursos para retribuir el trabajo a quienes, hasta ahora, han sido voluntarios en el proyecto y también para hacer trabajo de campo (documentando, por ejemplo, los riesgos sociodemográficos reportados por víctimas y familiares). Con el financiamiento necesario, Juárez calcula que en seis meses podrían tener listo el desarrollo y empezar con las labores de apoyo a las familias.
“No somos las únicas personas trabajando en esto, es tan grande la necesidad debido al número de desapariciones, que es una obviedad la necesidad del desarrollo. Siempre hemos pensado que sea autónomo y gratuito para las familias. No buscamos venderlo a las fiscalías ni a alguien más”, asegura la antropóloga. Una declaración que pone de manifiesto el espíritu altruista y la vocación de servicio que impulsa este proyecto.
