Her insanın kendine has bir yürüme şekline sahip olması gerçeğinden yola çıkan bilim insanları, yapay zeka teknolojisi aracılığı ile kimlik belirlemede kullanılabilecek yeni bir sistem geliştirdi.
Atılan binlerce adım, hem zemine monte edilen basınç pedleri, hem de yüksek çözünürlüklü kameralar vasıtasıyla izlendi. ‘Nöral ağ' olarak isimlendirilen yapay zeka, her bir yürüyüş biçimindeki ağırlık dağılımını, hızı ve üç boyutlu ölçümlerini analiz etti ve insanların yürüyüşündeki orijinal kalıpları tespit etmeyi başardı.
Her insanda 24 değişik hareket mevcut
'SfootBD' ismi verilen ‘adım tanıma sistemi' programının başındaki kişilerden biri olan, Manchester Üniversitesi'nden bilgisayar bilimcisi Omar Costilla Reyes, ortalama 24 değişik faktör ve hareketin insanların kendilerine has, tekil bir yürüyüş kalıbına sahip olmalarını sağladığını belirtti.
Çalışmada, yürüyüş şeklinin değiştirilmesiyle yapay zekanın yanıltılıp yanıltılamayacağı da test edildi. Sistemin sadece %0,7'lik bir hata oranıyla yine de bireyleri saptadığı gözlemlendi. SfootBD, uzak olmayan bir gelecekte, havalimanları da dahil olmak üzere güvenlik kontrol noktaları barındıran alanlardaki parmak izi ve retina taraması gibi uygulamaların yerine geçebilir.
Retina taramasından 380 kat daha hassas
Yeni sistemin daha önceki yöntemlerden 380 kat daha hassas olduğu ifade ediliyor. Her ne kadar retinal tarayıcılar ve parmak izi alınması gibi uygulamalara nazaran daha az agresif olsa da, pasif doğası yeni sistemin gizlice kullanılması riskini artırıyor.
Sistemin handikapları
SfootBD, zemin pedleri ve yüksek çözünürlüklü kamera kullanımını gerektirdiği için, her yerde kullanılmasının mümkün olmadığına vurgu yapılıyor. Bir başka handikap ise, sistemin yalnızca veri tabanı kadar kuvvetli olabilmesi. Sadece, yürüyüş biçimi önceden sisteme girilmiş insanlar yapay zeka tarafından tanınabiliyor. Yürüyüş şekline yönelik verileri kaydetmek ise, fotoğraf depolamaya oranla çok daha büyük ölçekli bir iş.
