PROJEKT: MIXTURE_TRIAGE // VERZE: 2.0 // STATUS: HOTOVO

AI pro analýzu smíšených profilů DNA — automatický odhad počtu přispěvatelů

Software pro forenzní analýzu směsí DNA na bázi AI. Automatické předběžné třídění vzorků, deterministické hodnocení kvality a integrace se systémy pravděpodobnostního genotypování.

Problém: „Odpad na vstupu — Odpad na výstupu“ (Garbage In — Garbage Out)

VSTUPNÍ DATA: Subjektivní nejistota

Tradiční subjektivní analýza elektroferogramů často vede k chybám expertů při určování počtu přispěvatelů (NOC) do směsi a při oddělování artefaktů od skutečných alel.

  • Zašuměná, nestabilní základní linie
  • Záměna artefaktů za tzv. stutter píky
  • Subjektivní vizuální interpretace složitých směsí DNA
Aktuální úzké hrdlo: Chyba experta při zadávání počátečních parametrů (NOC) zkresluje výsledky následného pravděpodobnostního genotypování.

VÝSTUPNÍ DATA: Chyba výpočtu

Pokud se do softwaru pro pravděpodobnostní genotypování dostanou nesprávná data, konečné výsledky jsou kompromitovány.

  • CHYBA: Nesprávný výpočet poměru věrohodnosti (LR). Vyplýtvané zdroje.
  • ZKRESLENÍ DAT
  • NESOULAD V POČTU PŘISPĚVATELŮ (NOC)
  • VÝPOČET BYL NOUZOVĚ UKONČEN

Technologická architektura: Hybridní přístup

Nahrazujeme „Černou skříňku“ zcela transparentní „Skleněnou skříňkou“.

ÚROVEŇ A: Deterministický základ

SciPyPandas

Matematika před umělou inteligencí. Čištění a filtrace signálu.

  • Morfologie signálu: Aproximace Gaussovým rozdělením filtruje elektronický šum.
  • Extrakce prvků: Striktní výpočet poměru výšek píků (PHR) a pokrytí alel.
  • Filtrace stutterů: Identifikace porušení prahů n-1 / n+1 na základě expertních pravidel.

Úroveň A čistí data pomocí přísných algoritmů matematického zpracování signálů.

ÚROVEŇ B: Umělá inteligence

1D-CNNLSTM

Inteligentní a kontextová analýza

  • 1D-CNN: Rozpoznává lokální vzorce defektů a morfologii (alela, stutter, šum).
  • LSTM / Transformery: Analyzují globální nerovnováhu v celé sekvenci.
  • Výsledek: Okamžitá klasifikace na 1, 2, 3, 4+ přispěvatele nebo na vyřazení (Trash).

Úroveň B aplikuje hluboké učení pouze na předčištěné parametry.

Klinická přesnost

Produkt: Karta hodnocení kvality (Quality ScoreCard) a vysvětlitelnost

ID Vzorku: CASE-2024-X99
3Počet přispěvatelůSpolehlivost 98%
Deterministická zdůvodnění

Lokus D3S1358: Zjištěno 7 píků.

Globální rozptyl PHR: 0.22 (Překračuje práh pro směs 2 osob).

Generovat konfiguraci STRmix

Nejen verdikt, ale vědecky podložený znalecký posudek.

Plná auditní stopa pro zařazení do soudních spisů. Překonání problému „Černé skříňky“ splněním právních požadavků na vysvětlitelnost AI (XAI) a sledovatelnost výsledků (Zhang 2025).

Kontrola kvality: Degradace DNA nezjištěna. Index degradace: 1.01 (Norma: 0.8 - 1.2)

Úroveň A funguje jako vestavěná kontrola platnosti pro Úroveň B. Systém transparentně ukazuje logiku svého rozhodování.

Integrace do pracovních postupů a hardwarový výkon

Inteligentní směrovač

Nenahrazujeme váš systém pravděpodobnostního genotypování (PGS), ale optimalizujeme jeho provoz. Automatizace nastavení umožňuje expertům soustředit se na konečnou kontrolu.

  • Odmítnutí (Reject): Automaticky generuje zprávu o nevhodných vzorcích („odpad“) a šetří strojový čas.
  • Jednotlivé profily (Single Source): Rychlé propuštění čistých jednozdrojových vzorků.
  • Složité směsi (Complex Mixture): Automatická konfigurace parametrů pro EuroForMix / STRmix.

Výhody platformy Cerebras

Centrální výpočetní jádro pro národní forenzní laboratoře.

  • Procesor Cerebras Wafer Scale Engine
  • 44 GB integrované SRAM paměti na čip
  • Nulová latence a průmyslová propustnost
  • Paralelní inference (více než 20 modelů současně)

Provozní dopad a shrnutí

Objektivita

Odstraňuje subjektivní vizuální hodnocení. Standardizovaná a 100% reprodukovatelná měření.

Ekonomická efektivita

Odfiltruje nepoužitelné vzorky („odpad“) před zahájením výpočtů. Šetří činidla a výpočetní výkon.

Právní čistota

V souladu se standardem Daubert. Vysvětlitelná umělá inteligence (XAI) obstojí při jakémkoli křížovém výslechu u soudu.

Nasazení inteligentní brány

Nechte mluvit data. Přejděte od subjektivních posudků k deterministickému třídění.

DNA Mixture Triage AI — Vaše pojistka proti chybám expertů.
Zahájit pilotní projekt

FAQ

Dokáže AI přesně určit počet přispěvatelů (NOC) ve složitých směsích DNA?

Ano, naše umělá inteligence přesně odhaduje počet přispěvatelů (NOC) analýzou morfologie signálu a globální nerovnováhy. Před aplikací hlubokého učení deterministicky filtruje elektronický šum a stutter píky, čímž zajišťuje klinickou přesnost.

Jak tento forenzní software předchází chybám v pravděpodobnostním genotypování?

Chybám předchází odmítnutím 'odpadních' dat před výpočtem. Automatizací odhadu NOC a poskytnutím deterministické karty kvality zabraňuje tomu, aby subjektivní chyby expertů narušovaly následné nástroje jako STRmix nebo EuroForMix.

Je analýza umělou inteligencí přípustná u soudu podle standardů Daubert?

Ano, systém je plně v souladu se standardy Daubert. Poskytuje vysvětlitelnou umělou inteligenci (XAI) s kompletní auditní stopou a deterministickými zdůvodněními pro každou predikci, čímž zajišťuje právní integritu a sledovatelnost během křížového výslechu.