A aprendizagem de máquina e a inteligência artificial (AI) são dois campos emergentes que estão sendo aplicados actualmente a quase todas as áreas de ciência. Devido aos avanços recentes em ciências materiais, o campo judicial agora igualmente está tirando proveito da inteligência artificial.
This New AI Forensic Tool is Fighting Illegal Logging
Como o AI está ajudando à ciência forense?
Análise de dados
O forense de Digitas é um próximo campo que seja alto na computação e exija a análise de grandes e séries de dados complexas. Aqui, o AI fornece uma boa ferramenta para segurar e resolver estas grandes séries de dados.
Por exemplo, o AI pode ser usado para executar uma méta-análisis dos meta-dados derivados das várias fontes, e associa-as para simplificar dados complexos. Isto pode reduzir os dados deste formulário em um formato relativamente simplificado e compreensível em um curto período de tempo.
Reconhecimento de padrões
Identificar tipos específicos de testes padrões em grandes dados é um dos elementos cruciais da ciência forense. Isto pode envolver o reconhecimento de padrões da imagem onde o software tenta identificar partes diferentes de uma imagem ou de uma pessoa. Similarmente, pode haver outros tipos do reconhecimento de padrões, tais como a detecção de testes padrões em um texto como mensagens de correio electrónico, ou de testes padrões em uma lima sadia.
O reconhecimento de padrões é baseado em estatísticas pesadas e no raciocínio probabilística. O AI pode vir reconhecer tais testes padrões em dados complexos em uma maneira mais exacta. Algumas das características podem envolver encontrar determinados tipos de imagens ou baseados em uma compreensão de como os seres humanos percebem a informação.
Para conseguir um alto nível do sucesso, os métodos do reconhecimento de padrões devem tentar combinar contra tipos de dados possíveis máximos. Praticamente, isto é duro de conseguir a menos que a aprendizagem de máquina ou os métodos do AI forem usados. Usar o AI pode igualmente reduzir o nível de falso positivo ou de negativos falsos em tal análise.
Fornecendo soluções legais
As estatísticas judiciais fornecem métodos científicos para tratar a evidência para o sistema legal. Com bases de dados mais complexas e mais extensivas da informação, o AI pode fornecer soluções rápidas à comunidade legal se necessário.
Melhorando uma comunicação entre todos os membros da equipe judicial
A investigação judicial exige uma comunicação entre estatísticos judiciais, advogados, investigador criminosos, e outro. uma Mis-comunicação entre estes partidos pode conduzir às decisões erradas ou a justiça atrasada ou errada da interpretação errónea dos dados que conduzem. O AI ajuda a construir uma ponte sobre esta diferença de comunicação entre sócios diferentes neste campo.
Evidência estatística de construção
A ciência forense envolve apoiar a narrativa e os argumentos com a evidência estatística forte. O AI pode construir as estruturas gráficas que podem encenações da construção de apoio e histórias do caso. Pode igualmente ajudar a construir as situações modelo gráficas que podem ser usadas para provar ou contestar argumentos, ajudando a lei a fazer melhores julgamentos.
O AI fornece as ferramentas matemáticas e computacionais que podem ajudar a construir estatìstica a evidência relevante e significativa. Todo o isto reduzirá os erros e melhorará a compreensão das estatísticas atrás de um estudo.
Criando repositórios
O AI pode igualmente ajudar a construir um repositório em linha que possa armazenar todas as investigações, dados, propriedades, e resultados judiciais digitais. Com a taxa exponencial de revelação da capacidade de armazenamento, tal como USB, discos rígidos, media ópticos, as movimentações que podem armazenar muito grandes quantidades de informação, do flash está tornando-se mais duramente para que os investigador da ciência forense armazenem e analisem todos estes dados. O AI pode ser uma boa ferramenta para armazenar, analisar e usar estes dados para finalidades legais.
Descoberta do conhecimento
A mineração de dados e a descoberta do conhecimento são outros campos que exigem o uso do AI. De exploração de dados são uma combinação de AI, a análise estatística, e os métodos probabilísticas que todos são usados junto para recolher e analisar grandes amostras de dados. Devido ao tamanho enorme dos dados, os métodos computacionais normais não podem provar útil.
Durante a mineração de dados, o usuário pode pedir com certeza as limas para ser destacado que contêm a informação e a relação específicas ao usuário. Isto pode ajudar em processo do reconhecimento de padrões. O AI pode igualmente ajudar a evitar testes padrões e o foco óbvios em testes padrões da importância.
Fontes: