“ديفايس”.. كيف يعيد الذكاء الاصطناعي بناء وجهك من الحمض النووي؟

في عالم تتزايد فيه الحاجة إلى أدوات دقيقة لتحديد الهوية، برز الوجه البشري كأحد أهم السمات البيومترية التي تحمل بصمة جينية فريدة.

لطالما شكلت ملامح الوجه مفتاحا بصريا للتعرف على الأفراد، ليس فقط في الحياة اليومية، بل في ميادين دقيقة كعلم الأدلة الجنائية، حيث تلعب الخصائص الشكلية دورا حاسما في تحديد الهوية، خاصة عند غياب وسائل التعرف التقليدية.

ومع تطور تقنيات التسلسل الجيني عالي الإنتاجية، اتسعت آفاق التعرف الجنائي لتشمل نهجا أكثر طموحا: استخراج ملامح الوجه من الحمض النووي وحده.

ورغم التحديات التي تفرضها الطبيعة المعقدة للوراثة الوجهية، والتأثيرات المتشابكة للعوامل البيئية والجينية، تتوالى المحاولات لتجسيد الملامح البشرية انطلاقا من المادة الوراثية.
بيد أن تحويل الشيفرة الوراثية مباشرة إلى ملامح وجهية واقعية ظل هدفا معقدا، بفعل محدودية الفهم الجيني وصعوبة التنبؤ الدقيق بشكل الوجه البشري. ولكن بزوغ تقنيات الذكاء الاصطناعي، وخاصة نماذج التوليد متعددة الوسائط، أفسح المجال لابتكارات جذرية في هذا المجال.

وضمن هذا السياق، تبرز تقنية “ديفايس” (Difface) بوصفها مقاربة جديدة توظف نماذج الانتشار وخرائط التقابل بين البيانات الجينية والصور، لإعادة بناء وجه الإنسان بصورة ثلاثية الأبعاد اعتمادا على تسلسل الحمض النووي.

كيف يحول “ديفايس” الشيفرة الجينية إلى وجه ثلاثي الأبعاد؟
في دراسة حديثة نُشرت في مجلة “أدفانسد ساينس” (Advanced Science)، طور فريق من الباحثين في الأكاديمية الصينية للعلوم نموذجا مبتكرا يدعى “ديفايس”، يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي لإعادة بناء صور ثلاثية الأبعاد لوجوه البشر مباشرة من بيانات الحمض النووي.

ويربط هذا النموذج بين متغيرات جينية محددة تُعرف بتعدد أشكال النوكليوتيد المفرد (Single Nucleotide Polymorphisms-SNPs) والملامح الوجهية الظاهرة، مما يمكّنه من توقع ملامح الوجه بدقة.

المصدر: الجزيرة