¿Sirve la IA para identificar a las personas por sus andares? Un experimento revive la controversia

La forma en que andamos dice mucho sobre nosotros, quizás incluso más de lo que quisiéramos. Con la ayuda de la inteligencia artificial (IA), se pueden detectar patrones de movimiento en la manera de caminar de cada individuo que pueden servir para prevenir algunas enfermedades. Pero también para identificar a las personas, aunque el nivel de fiabilidad de estas herramientas todavía no es definitivo. Científicos de la Universidad de Adelaida (Australia) y de la Universidad Johannes Gutenberg (Alemania) han desarrollado un nuevo método que mejora los registros, alcanzando en algunas pruebas una tasa de precisión del 89%.

La aproximación de los investigadores, que han publicado sus conclusiones en la revista Interface, editada por la Royal Society, consiste en analizar las fuerzas que se aplican al suelo al caminar. Para ello, experimentaron con 700 voluntarios de varios países que se pasearon, con zapatos y descalzos, por una plataforma de diez metros de largo capaz de medir la presión ejercida sobre ella y las coordenadas bidimensionales del centro de presión. Los modelos entrenados con personas en sus propios zapatos, aseguran los responsables de la investigación, lograron una precisión superior al 89%. Sin embargo, en otras pruebas la tasa fue del 52%, demostrando que todavía queda mucho camino por recorrer para que estas herramientas sean fiables.

En cualquier caso, es una tecnología que ha ganado popularidad en los últimos cinco años, pero a la que le falta desarrollo. “Todavía no hay consenso científico acerca de si cada persona tiene una forma totalmente genuina de moverse, que permita identificar sin ningún tipo de duda a un individuo”, apunta Lorena Jaume-Palasí, asesora del Parlamento Europeo y del Instituto Max Planck en materia de IA. “Eso es algo que se menciona en el estudio, pero no se dice si la aportación del mismo aporta o no en este debate científico clave”, advierte esta experta, que ha fundado The Ethical Tech Society, un grupo de estudio multidisciplinar de las consecuencias sociales de los sistemas automáticos.

Los rasgos característicos de la forma de andar, que van desde el tipo de pisada o la velocidad de desplazamiento hasta pequeños tics o manías gestuales, pasando por la inclinación o el ímpetu de la marcha, se pueden registrar con una serie de sensores como cámaras de infrarrojos o de movimiento, cámaras electromiógrafas o plataformas de fuerza. Con esos datos y con la ayuda de técnicas de aprendizaje automático, se pueden construir modelos para analizar patrones. “Los andares son una historia personal escrita por el cuerpo, una herramienta para entender la identidad biológica en medicina y seguridad”, dicen en su trabajo Kayne A. Duncanson, de la Universidad de Adelaida, y sus colegas.

La investigación realizada en torno a esta cuestión se centra en dos aplicaciones principales. La primera es la médica. “La marcha humana es un comportamiento multifacético que se manifiesta a través de la interacción compleja de múltiples sistemas orgánicos. En el ámbito de la atención médica, el objetivo es utilizar la marcha como un marcador funcional personal para ayudar en el manejo de patologías neurológicas y musculoesqueléticas”, sostienen los autores del estudio.

La segunda gran aplicación es un tanto más inquietante: la seguridad. El objetivo es identificar a los individuos por sus patrones de movimiento. Bastaría con asociar uno de esos patrones genuinos (si los hubiere) con la identidad de un sujeto para que un sistema de IA pueda reconocerle cada vez que se le muestren imágenes en movimiento de la persona en cuestión. Los investigadores explican la complejidad de esta tarea: “El reconocimiento de la marcha requiere de una modelización a nivel individual para detectar las características que varían entre los sujetos, pero que permanecen constantes en los individuos a lo largo del tiempo. Por lo tanto, la mayoría de los estudios se centran en el desarrollo de modelos multivariantes complejos, como las redes neuronales profundas, para separar las características de identificación de la marcha de las características relacionadas con la apariencia corporal”.

Una tecnología imprecisa

Los resultados del estudio deben leerse más en un plano teórico que práctico. Al optar por técnicas de medición que implican pisar una superficie con sensores, en vez de las cámaras de infrarrojos o de visualización 3D, se explicita su condición de experimento de laboratorio. Por otra parte, una tasa de precisión del 89% es, según Jaume-Palasí, inaceptable en campos como el de la medicina o los elementos de seguridad. “¿Te subirías en un ascensor que funciona bien el 89% de las veces?”, ironiza la experta. “Un nivel de precisión aceptable depende del contexto geográfico o de la severidad ética en el que estés operando”, añade.

Los propios autores reconocen que los resultados de sus pruebas de laboratorio varían notablemente en función de factores como “el calzado, a velocidad de marcha, la masa corporal, el sexo, la altura y, posiblemente, otros factores dependientes del tiempo”. Jaume-Palasí incluye en este apartado “el estado anímico, el tipo de ropa que se lleve, si hay personas alrededor que interfieren en la marcha, si se está arrastrando o rodando objetos y el momento en que se produce la medición” (no se anda igual un domingo de paseo que en una estación de metro en hora punta).

Las herramientas automáticas de reconocimiento de andares con fines de seguridad se usan desde hace dos décadas, especialmente en los países anglosajones. La forma en que andamos se ha admitido en juicios como prueba forense tanto en Reino Unido como en Estados Unidos o Canadá. La primera vez de la que se tiene constancia fue en 1839 en Londres, cuando Thomas Jackson, que tenía la pierna izquierda arqueada y caminaba cojeando, fue identificado por un testigo, George Cheney. “Le reconozco por su forma de andar”, declaró. Hay casos más recientes, apoyados en herramientas de IA, aunque también hay togados que desestiman esas pruebas por falta de rigor científico.