El 14 de febrero de 1929, hombres armados que trabajaban para Al Capone se disfrazaron de policías, entraron al almacén de una pandilla competidora y mataron a tiros a siete de sus rivales. La Masacre del Día de San Valentín es famosa no solo en los anales de las tierras pandillerashistoria, pero también la historia de la ciencia forense. Capone negó su participación, pero un científico forense llamado Calvin Goddard relacionó las balas de la escena del crimen con las armas de Tommy encontradas en la casa de uno de los hombres de Capone. Aunque el caso nunca llegó a juicio ...y la participación de Capone nunca se demostró en un tribunal de justicia, la cobertura de los medios presentó a Goddard y su microscopio de aspecto extraño a millones de lectores.
Ese microscopio tenía una pantalla dividida que permitía a Goddard comparar balas o cartucheras, las carcasas metálicas que una pistola expulsa después de disparar una bala, una al lado de la otra. Si las marcas en las balas o carcasas coincidían, eso indicaba que fueron disparadas desde elmismo arma. Los examinadores de armas de fuego todavía usan ese mismo método hoy, pero tiene una limitación importante: después de comparar visualmente dos balas o cartucheras, el examinador puede ofrecer una opinión experta sobre si coinciden. Pero no pueden expresar la fuerza de la evidencianuméricamente, de la forma en que un experto en ADN puede hacerlo al testificar sobre evidencia genética.
Ahora, un equipo de investigadores del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología NIST ha desarrollado un enfoque estadístico para las comparaciones balísticas que puede permitir el testimonio numérico. Mientras que otros grupos de investigación también están trabajando en este problema, las ventajas del enfoque NISTincluir una baja tasa de error en las pruebas iniciales y que es relativamente fácil de explicar a un jurado. Los investigadores describieron su enfoque en Ciencia forense internacional .
Al comparar dos cajas de cartuchos, el método NIST produce una puntuación numérica que describe cuán similares son. También estima la probabilidad de que los efectos aleatorios puedan causar una coincidencia de falsos positivos, un concepto similar a las probabilidades de coincidencia para la evidencia de ADN.
"Ningún método científico tiene una tasa de error cero", dijo John Song, ingeniero mecánico del NIST y autor principal del estudio. "Nuestro objetivo es darle al examinador una forma de estimar la probabilidad de este tipo de error para que elel jurado puede tener eso en cuenta al decidir la culpabilidad o la inocencia "
El nuevo enfoque también busca transformar la identificación de armas de fuego de un método subjetivo que depende de la experiencia y el juicio de un examinador a uno que se base en mediciones objetivas. Un informe notable de 2009 de la Academia Nacional de Ciencias y un informe de 2016 del Consejo del PresidenteLos asesores en ciencia y tecnología pidieron que se realice una investigación que produzca esta transformación.
La teoría detrás de la balística forense
Cuando se dispara un arma y la bala se dispara por el cañón, encuentra crestas y surcos que hacen que gire, lo que aumenta la precisión del disparo. Estas crestas se clavan en el metal blando de la bala, dejando estrías.Al mismo tiempo que la bala explota hacia adelante, la caja del cartucho explota hacia atrás con la misma fuerza contra el mecanismo que absorbe el retroceso, llamado la cara de la recámara. Esto imprime una impresión de la cara de la recámara en el metal blando en la base de la caja del cartucho, queluego se expulsa de la pistola.
La teoría detrás de la identificación de armas de fuego es que las estrías microscópicas y las impresiones dejadas en balas y cartucheras son únicas, reproducibles y, por lo tanto, como "huellas digitales balísticas" que pueden usarse para identificar una pistola. Si los investigadores recuperan balas o cartucheras de unEn la escena del crimen, los examinadores forenses pueden probar el arma de un sospechoso para ver si produce huellas balísticas que coinciden con la evidencia.
Pero las balas y cartucheras disparadas desde diferentes armas pueden tener marcas similares, especialmente si las armas fueron fabricadas consecutivamente. Esto plantea la posibilidad de una coincidencia de falsos positivos, lo que puede tener serias consecuencias para el acusado.
Un enfoque estadístico
En 2013, Song y sus colegas del NIST desarrollaron un algoritmo que compara escaneos de superficie tridimensionales de las impresiones de la cara de nalgas en cartuchos. Su método, llamado Células de Congruencia, o CMC, divide una de las superficies escaneadas en una cuadrícula deceldas, luego busca en la otra superficie celdas coincidentes. Cuanto mayor sea el número de celdas coincidentes, más similares serán las dos superficies y más probable es que provengan de la misma arma.
En su estudio reciente, los investigadores escanearon 135 cajas de cartuchos disparadas desde 21 pistolas de 9 milímetros diferentes. Esto produjo 433 pares de imágenes coincidentes y 4.812 pares no coincidentes. Para hacer la prueba aún más difícil, la mayoría de las pistolas fueronfabricados consecutivamente.
El algoritmo CMC clasificó todos los pares correctamente. Además, casi todos los pares no coincidentes tenían cero celdas coincidentes, con un puñado de uno o dos debido a efectos aleatorios. Todos los pares coincidentes, por otro lado, tenían al menos18 celdas coincidentes. En otras palabras, los pares coincidentes y no coincidentes cayeron en distribuciones altamente separadas en función del número de celdas coincidentes.
"Esa separación indica que la probabilidad de efectos aleatorios que causen una coincidencia de falsos positivos con el método CMC es muy baja", dijo el coautor y físico Ted Vorburger.
Una mejor manera de testificar
Utilizando métodos estadísticos bien establecidos, los autores crearon un modelo para estimar la probabilidad de que los efectos aleatorios causen una coincidencia de falsos positivos. Utilizando este método, un experto en armas de fuego podría testificar acerca de cuán cerca coinciden los dos cartuchos en función de lanúmero de células coincidentes, y también la probabilidad de una coincidencia aleatoria, similar a la forma en que los expertos forenses testifican sobre el ADN.
Aunque este estudio no incluyó suficientes pruebas de fuego para calcular tasas de error realistas para el trabajo de casos real, el estudio ha demostrado el concepto. "El siguiente paso es ampliar con conjuntos de datos mucho más grandes y más diversos", dijo Johannes Soons, unNIST ingeniero mecánico y coautor del estudio.
Con conjuntos de datos más diversos, los investigadores podrán crear modelos separados para diferentes tipos de armas y municiones. Eso permitiría estimar las tasas de coincidencia aleatoria para las diversas combinaciones que podrían usarse en un delito.
Otros grupos de investigadores están trabajando en formas de expresar numéricamente la fuerza de la evidencia, no solo para las armas de fuego, sino también las huellas dactilares y otros tipos de evidencia de patrones. Muchos de esos esfuerzos utilizan aprendizaje automático y algoritmos basados en inteligencia artificial para comparar patrones en elevidencia, pero puede ser difícil explicar cómo funcionan los algoritmos de aprendizaje automático.
"El método CMC puede explicarse fácilmente a un jurado", dijo Song. "También parece producir tasas muy bajas de errores falsos positivos".
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