L'IA Reconstitue des Images Faciales 3D à Partir de l'ADN en Utilisant une Base de Données Chinoise Han

Des chercheurs de l'Académie Chinoise des Sciences ont développé un modèle d'IA appelé Difface [Difface] pour reconstituer des images faciales 3D à partir de l'ADN. Le modèle a été entraîné à l'aide d'une base de données génétique de plus de 9 600 individus chinois Han. Cette innovation vise à faire progresser la science forensique. Le modèle Difface [Difface] utilise des données de phénotype de polymorphisme nucléotidique unique [single nucleotide polymorphism phenotype] pour reconstituer des images. L'équipe a utilisé une population génétiquement homogène comme les Han [Han] pour réduire les variables. La base de données a été divisée en ensembles d'entraînement (80 %) et de test (20 %) à l'aide de réseaux de diffusion. Difface [Difface] capture des variations génétiques subtiles en alignant des données SNP [SNP] de haute dimension avec des nuages de points faciaux 3D. L'équipe espère étendre la base de données pour inclure divers horizons ethniques. Cela améliorerait la précision de la génération d'images faciales. De futures études pourraient explorer si Difface [Difface] a besoin de davantage de loci génétiques pour identifier les traits du visage. Les chercheurs espèrent également intégrer des variables telles que l'âge et l'IMC [BMI]. Cela pourrait simuler les changements liés à l'âge et générer des images faciales à différents stades de la vie. L'équipe reconnaît les implications éthiques et juridiques, telles que l'accès non autorisé aux données personnelles. Ils soulignent l'importance de la transparence, de la surveillance et du dialogue. Leur objectif est de garantir que l'IA et la génétique évoluent de manière responsable et servent le bien public.