WiDS 2019: Alicia Carriquiry, Machine Learning y criminalística.

 

Foto: Momi Peralta Ramos

El 4 de marzo entrevisté a Alicia Carriquiry en el marco de la Conferencia Women in Data Science (WiDS) que se llevó a cabo en la Universidad de Stanford, California.

Alicia es una científica de datos uruguaya, doctorada en estadística de la IOWA State University que presentó en la conferencia la ponencia “Learning algorithms and Forensic Evidence” en inglés. Conversamos en español sobre su carrera profesional, el camino recorrido para fundar el CSAFE y el impacto de aplicar machine learning en criminalística.

Alicia se tuvo que reentrenar en otras áreas porque la estadística cambió mucho desde que empezó a estudiar. Aunque todavía sigue habiendo investigación tradicional ahora se utiliza mucho machine learning y otras técnicas para big data en justicia criminal.

En su laboratorio desarrollaron un algoritmo que compara las estrías que dejan las balas para poder determinar si esas balas fueron o no a disparadas de una misma arma.

Presentaron su algoritmo en conferencias y solicitaron a departamentos de policía y laboratorios criminales de Estados Unidos que les enviaran muestras de balas para poder testear su funcionamiento. Según Alicia lo han utilizado con miles de pares de balas y hasta ahora no han cometido ningún error de diagnóstico.

Por último, nos transmitió su fascinación personal por la temática de datos (STEM) pues, aunque hay que prepararse, su  trabajo tiene mucho impacto social, las aplicaciones son infinitas y no se arrepiente nunca de la elección profesional.

 

+ Info

- Video de la presentación de Alicia (en inglés) en WiDS 2019 @Stanford

- Su presentación en Power Point