Штучний інтелект здатен вирішувати теоретичні математичні задачі, ідентифікувати загадкові ферментні системи у вірусах, потенційно призвести до вимирання людства до кінця десятиліття, а тепер, згідно з новим дослідженням, визначати, як довго ви були мертві.
У дослідженні, опублікованому в понеділок у Nature Communications, вчені розробили систему штучного інтелекту, яка використовує мікроби на трупах для оцінки постмортального інтервалу (PMI), тобто часу, що минув з моменту смерті. Система, названа mHolmes, була навчена на загальнодоступних даних з 34 людських трупів. Хоча необхідні подальші дослідження, одного дня вона може значно покращити криміналістичні розслідування.
«Оцінка часу смерті є дуже складним завданням у криміналістиці», — розповів Gizmodo Кан Нін, співавтор дослідження та експерт з біоінформатики з Університету науки і техніки Хуачжун. «Попередні методи, що використовували зразки мікробіому, брали дані лише з кількох часових точок (зазвичай 3-5) і фокусувалися лише на одній частині тіла, що призводило до похибок, які часто перевищували ±3 дні, особливо у випадках розчленованих або часткових останків».
34 тіла для користі
Тому Нін та його колеги створили mHolmes і навчили її на даних мікробіому шкіри, зібраних щодня протягом 21 дня з обличчя та стегна 34 людських трупів. Це дозволило системі вивчити, як мікроби на мертвих тілах розвиваються з часом. Дослідники також надали mHolmes можливість використовувати знання, отримані з однієї частини тіла, для оцінки PMI іншої частини, що є корисним у випадках розчленованих або часткових останків.
mHolmes, по суті, є «прогнозистом погоди для мікробів» — вона вивчає, як бактерії ростуть і зменшуються на мертвому тілі протягом тривалого часу», — пояснив Нін. Маючи дані мікробіому за кілька днів, система може оцінити, чим займалися мікроби протягом будь-яких проміжних днів, або передбачити майбутній мікробний склад. mHolmes використовує ці прогнози для оцінки PMI тіла. Система також може працювати в зворотному напрямку та визначати мікробний розвиток, що відбувся протягом першого тижня після смерті, що надзвичайно цінно, коли тіла виявляють із запізненням.
«mHolmes може прогнозувати зміни мікробіому майже день за днем, досягаючи середньої похибки менше двох днів при прогнозуванні для різних ділянок тіла», — пояснив Нін. Попередні підходи зазвичай мали середню похибку плюс-мінус три дні. Здатність mHolmes реконструювати минулий мікробний розвиток також залишалася стабільною, коли команда видалила понад половину вхідних даних, демонструючи її здатність працювати навіть за наявності пропущеної інформації.
Ми знаємо, що вона робить
Цікаво, що mHolmes виділила сім груп бактерій, кожна з яких пов’язана з відомими стадіями розкладання. «Наприклад, Gammaproteobacteria стрімко розвиваються на ранніх стадіях, Clostridia домінують під час активного розкладання, а Deinococci з’являються на сухій стадії. Це означає, що прогнози ШІ не є «чорною скринькою», а ґрунтуються на реальній біології (є пояснюваними)», — наголосив Нін.
Загалом, mHolmes має потенціал покращити криміналістичні розслідування, особливо в ситуаціях, пов’язаних з фрагментованими останками або сильно розкладеними тілами. Однак, перш ніж вона зможе повністю замінити традиційні підходи, необхідні додаткові дослідження — наразі її слід розглядати як потужний допоміжний інструмент. Нін зазначив, що набір даних у їхньому дослідженні був невеликим, і mHolmes потребує подальших випробувань у реальних умовах з різними середовищами та додатковими частинами тіла. Дослідникам також доведеться розробити протоколи відбору проб, перш ніж результати mHolmes можна буде використовувати в суді.
Але, можливо, через кілька років ім’я mHolmes з’явиться у вашому улюбленому подкасті про реальні злочини.