En un esfuerzo innovador, especialistas del Centro Universitario Texcoco de la Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMéx) están dando pasos significativos en la aplicación de la Inteligencia Artificial para la búsqueda de personas desaparecidas. Con alrededor de 300 características en mente, el equipo liderado por el catedrático e investigador José Sergio Ruiz Castilla, junto con los investigadores Jair Cervantes Canales, Farid García Lamont y Adrián Trueba Espinoza, se embarca en un proyecto con un propósito esencial: identificar tanto las características externas como internas de personas no reconocidas.

Ruiz Castilla subraya la necesidad de la participación de un familiar o una persona cercana que conozca bien a la persona desaparecida para elaborar el perfil. Además, el equipo utiliza elementos como el expediente médico y dental para mejorar la precisión del perfil. La clave, según Ruiz Castilla, radica en caracterizar adecuadamente un cuerpo, aumentando así la posibilidad de identificarlo y resolver casos de personas no reclamadas.

Entre las características que consideran para construir los perfiles de búsqueda se incluyen lunares, cicatrices, tatuajes, perforaciones, y trastornos como vitíligo, así como elementos cruciales como la dentadura, fracturas y prótesis. Ruiz Castilla destaca la importancia de considerar todas las características posibles, incluso intervenciones quirúrgicas, ropa, zapatos, aretes, cabello, barba, y la forma de los ojos, nariz y boca. El perfil, especialmente para mujeres, puede llegar a ser amplio, incluyendo elementos como cejas tatuadas y perforaciones en las orejas.

En el marco de este proyecto, que también involucra a estudiantes, se busca generar un perfil tanto de las personas desaparecidas como de los cuerpos no identificados. La idea es utilizar algoritmos de Inteligencia Artificial para facilitar la identificación y reunir ambos perfiles en un sistema web para agilizar la búsqueda desde cualquier parte del mundo.

Ruiz Castilla explica que los algoritmos de Inteligencia Artificial realizarán agrupamientos, comparando los perfiles generados de personas desaparecidas con los perfiles de cuerpos no identificados. Si hay coincidencias, podría tratarse de la misma persona. Este enfoque podría reducir significativamente el número de instancias físicas a las que los familiares tendrían que acudir para reconocer un cuerpo, simplificando un proceso que actualmente puede ser abrumador.

El investigador señala que las primeras pruebas del modelo han sido exitosas, utilizando 156 perfiles con 257 características cada uno. Han agregado perfiles de personas sin identificar, y los algoritmos han mostrado coincidencias entre personas buscadas y personas no identificadas. El siguiente paso es cerrar el perfil y subirlo al sistema web para realizar pruebas con casos reales, tanto de personas desaparecidas como de cuerpos localizados. Este avance podría significar un cambio significativo en la forma en que se abordan los casos de personas desaparecidas, ofreciendo nuevas esperanzas a aquellos que buscan respuestas.