Машинное обучение помогает анализировать ДНК с места преступления

Для того чтобы разделить смешанные ДНК в образце на генетическую информацию об отдельных лицах, современным технологиям требуется знать, сколько человек оставили свой след в образце. По словам молекулярного биолога Майкла Марчиано, это так же сложно, как угадать все цвета леденцов, лежащих в банке: сверху можно различить два-три цвета, но другие могут незаметно скрываться внутри. Поэтому он объединил свои усилия с Джонатаном Адельманом, специалистом по информатике и статистике. Вместе они применили метод машинного обучения для анализа образцов ДНК.

«Огромный объем данных ускользает от нашего внимания, просто потому что возможности человека ограничены, — говорит Марчиано, который вместе с Адельманом разработал новый метод определения числа людей, оставивших свои следы в смешанном ДНК. Технология вероятностной оценки PACE была запатентована компанией NicheVision, разработчиком программ для криминалистов.

После тренировки алгоритма на массиве данных, полученных из Главного бюро судмедэкспертизы Нью-Йорка и других источников, PACE прошел испытания на образцах с известным числом «участников» — и справился с ними с легкостью. Технология позволила улучшить точность прогноза для образцов от трех и четырех человек на 6% и на 20%, соответственно, по сравнению с современными методами. Более того, PACE способна классифицировать образцы за секунды, а не за несколько часов, как обычно.

По словам ученых, это огромный шаг вперед в анализе ДНК. «Медленный прогресс происходит в технологиях постоянно, но эта может полностью изменить то, как решается проблема разделения смешанных образцов», — цитирует EurekAlert слова Адельмана.

Программа прогнозирования криминальной активности поступила на службу полиции Дубая. Crime Prediction использует информацию из баз данных полиции и с помощью сложных алгоритмов предсказывает, где особенно велика вероятность преступлений. Туда полиция направляет усиленные патрули.