el novedoso proyecto con IA en el que ha trabajado la Universidad de Oviedo
¿Cuál es la edad legal de una persona? ¿Esa en la que se adquiere plena capacidad jurídica para tomar decisiones, firmar contratos y ser plenamente responsable de las acciones individuales? En España y muchos otros países son los 18 años los que marcan la frontera, si bien hay otras edades relevantes que condicionan cómo alguien debe responder ante la justicia o puede ejercer ciertos derechos y también estar sometidos a ciertas obligaciones.
[–>[–>[–>Para determinarla un grupo internacional de investigadores, en el que participa el profesor e investigador de la Universidad de Oviedo, Stefano De Luca, ha desarrollado un sistema basado en inteligencia artificial capaz de estimar la edad legal de una persona con un alto nivel de exactitud. «Los resultados de este proyecto de investigación, financiado por la Unión Europea, resultan especialmente relevantes en contextos de migración irregular, trata de personas, matrimonios forzados o explotación infantil, donde determinar si alguien es menor de edad puede marcar la diferencia entre recibir protección o quedar expuesto a situaciones de riesgo», explican en la Universidad de Oviedo.
[–> [–>[–>Papel destacado
[–>[–>[–>
La Universidad de Oviedo desempeña, explican, un papel destacado en esta investigación, al aportar conocimiento especializado en antropología forense y análisis de imágenes radiológicas, así como experiencia en la validación de métodos aplicados al ámbito judicial. “Nuestra participación refuerza la posición de la institución como referente internacional en el desarrollo de soluciones tecnológicas aplicadas a la justicia y la protección de los derechos humanos”, comenta De Luca. “Nuestro proyecto se alinea plenamente con el compromiso de la Universidad de Oviedo con la transferencia de conocimiento científico a la sociedad y con la colaboración interdisciplinar para ofrecer respuestas innovadoras a retos sociales emergentes”, añade.
[–>[–>[–>
El equipo de investigación. / UNIOVI
[–>[–>[–>[–>[–>[–>
Menores
[–>[–>[–>
El trabajo es «un avance» significativo para la comunidad forense y las instituciones que intervienen en la defensa de los derechos de jóvenes en situaciones de desprotección. “Su integración en los procedimientos existentes puede contribuir a decisiones más justas, objetivas y seguras desde el punto de vista legal y social”, concluye el profesor de la universidad asturiana.
[–>[–>[–>Muestreo
[–>[–>[–>
El modelo se entrenó con una muestra de 10.739 radiografías panorámicas dentales (ortopantomografías), de personas de 14 a 26 años, bien equilibrada entre hombres y mujeres, y procedentes de instituciones de doce países en cuatro continentes, «lo que garantiza la diversidad de la muestra y la robustez del sistema ante diferencias geográficas y biológicas». El método utiliza una red neuronal profunda denominada LAENet para estimar la edad de forma continua. Con este enfoque, el sistema obtuvo un error medio absoluto de solo 1,12 años, y una precisión del 88,38% al determinar si una persona supera o no el umbral de los 18 años.
[–>[–>[–>
Según la Universidad, uno de los principales retos en los procesos de estimación de edad es evitar que menores sean clasificados erróneamente como adultos, con las graves consecuencias que ello puede tener para su protección legal. Por ello, el nuevo sistema incorpora intervalos de predicción, que aportan un rango de edad con niveles definidos de confianza estadística.
[–>[–>
[–>«Así, es posible aplicar parámetros más conservadores que prioricen la defensa del menor. Por ejemplo, utilizando un nivel de seguridad del 95% en la estimación del límite inferior de la edad, el 98,2% de los menores es clasificado correctamente como tal. Este enfoque se alinea con las directrices europeas de Inteligencia Artificial Confiable, cumpliendo los principios de no discriminación, transparencia, bienestar social y supervisión humana», añaden.
[–>[–>[–>
La tecnología se presenta como una herramienta de apoyo y soporte a la decisión de las autoridades judiciales, y no como sustituta de los profesionales de los ámbitos clínico y forense.
[–>[–>[–>Validado para escenarios reales
[–>[–>[–>
El sistema fue validado además con muestras de poblaciones que no formaban parte del entrenamiento inicial. Incluso en estos casos, mantuvo altos niveles de rendimiento, con márgenes de error entre 1,21 y 1,47 años y precisiones del 83 al 92% en la clasificación de mayoría de edad. Los autores señalan que, a día de hoy, se trata del primer método basado en inteligencia artificial que demuestra de forma completa su aplicabilidad en contextos forenses reales, así como su compatibilidad con los protocolos europeos de estimación de edad.
[–>[–>[–>[–>[–>[–>
Suscríbete para seguir leyendo
Puedes consultar la fuente de este artículo aquí