En México, cada día se reportan 29 menores de edad (de 0 a 17 años) como desaparecidos, según la Red de los Derechos de la Infancia en México. Desde que se tiene registro, con corte al 10 de junio de 2025, se han documentado 115,792 niñas, niños y adolescentes en esta situación. Esta problemática xcombatirse con el uso de inteligencia artificial para apoyar en los procesos de búsqueda, localización e identificación.
Para esto, el Centro de Estudios Antropológicos de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales de la UNAM tiene en desarrollo el proyecto “Regresa”, a cargo de la doctora Ana Itzel Juárez Martín. Ella combina herramientas de IA con conocimientos y técnicas de Antropología Física y Social para apoyar en la búsqueda e identificación de menores desaparecidos.
El paso del tiempo en los rostros
El origen de este proyecto, señala la UNAM, proviene directamente de los protocolos utilizados cuando una persona desaparece. Estos se basan en la fotografía más reciente de la persona en cuestión. Si los niños, niñas y adolescentes no se localizan rápidamente, pueden no ser reconocidos a mediano y largo plazo con estas herramientas, debido a la velocidad con la que cambian, crecen y maduran sus rostros y cuerpos. Esto genera un problema, donde las últimas fotografías se vuelven obsoletas.
Aquí entra el proyecto “Regresa”, que cuenta con un algoritmo capaz de proyectar cómo se vería el rostro de un menor desaparecido al día de hoy, en cinco, 10 o hasta 30 años. Así, aporta nueva información útil en los procesos de búsqueda, localización e identificación, principalmente en aquellos casos sin localización rápida.
El algoritmo también es capaz de realizar una regresión de edad para entender cómo se veía una persona hace un determinado número de años. Esto resulta útil en casos de adultos de quienes se sospecha fueron sustraídos de sus núcleos familiares o víctimas de algún delito de trata durante su infancia.
Los cambios de rostro para México
De acuerdo con Juárez Martín, este algoritmo de IA se diferencia de otros programas o aplicaciones para smartphones que permiten saber cómo se vería una persona en algunos años. Esos solo muestran un rostro envejecido, sin considerar ni aplicar un crecimiento real a cada facción con el paso del tiempo.
La investigadora detalla que el crecimiento del rostro afecta absolutamente todo, desde el nacimiento hasta que deja de crecer todo lo que lo conforma, por ejemplo, el cráneo, la forma de la nariz, ojos, líneas de expresión y hasta cambios en la textura de la piel.
Para esto, la antropóloga indica que el proyecto busca entrenar el algoritmo de forma científica para que aprenda las trayectorias reales de crecimiento de un rostro. Este crecimiento no es lineal y regular desde el nacimiento hasta los 20 o 21 años. Hay momentos de mayor cambio, principalmente por las hormonas de crecimiento, las hormonas sexuales en la adolescencia y, evidentemente, la genética.
Esto genera “ritmos” en el crecimiento del rostro, con momentos de aceleración o estabilización de los cambios. Por ello, el grupo de trabajo se interesa en desarrollar un algoritmo capaz de aprender este tipo de crecimiento, ya que no es parejo durante toda la vida de la persona.
“Regresa” tiene dos niveles de desarrollo. El primero es el biológico, donde el algoritmo aprende el crecimiento natural del rostro de una persona. El segundo es la identificación de la variabilidad de la población o, en palabras simples, el entendimiento de cómo es el mexicano y su crecimiento.
Esto último es de especial interés para “Regresa”, pues aunque existen bancos de imágenes para proyectos de investigación, no se enfocan únicamente en la población mexicana. Esto convierte al algoritmo en el primero de su tipo, entrenado específicamente para identificar la variabilidad en el rostro de los mexicanos, como el tipo de nariz, grosor de labios, forma de ojos y cejas.
Un protocolo de captura
El proyecto tiene más de una década en desarrollo. La doctora Juárez Martín comenzó a trabajar en un software de progresión específico para la diversidad de la población mexicana. En 2022, el proyecto participó en una Convocatoria de la Alianza UNAM-Huawei, que buscaba proyectos enfocados en la atención de problemáticas sociales y la inteligencia artificial, donde fue seleccionado.
Así, durante 2023, la primera parte del proyecto estuvo vigente. Se integraron estudiantes y egresados del Centro de Estudios Antropológicos, se capacitó y se hicieron varias convocatorias para invitar a la población a capturar su información. También se desarrolló un protocolo para la toma de fotografías y diseño de muestreo de imágenes.
Según Juárez Martín, desde 2024 se conformó un banco de imágenes de rostros mexicanos, que actualmente cuenta con 75 personas que participaron de forma voluntaria. Para ser parte, se debe acudir al Centro de Estudios Antropológicos de la Facultad de Ciencias Políticas y Sociales, donde se firma un consentimiento informado y un acuerdo de confidencialidad.
Después se procede a la toma de peso y talla, además de contestar un instrumento sociodemográfico. Esto busca saber si existe alguna condición de riesgo que pudiera ser alarmante en alguna de las regiones del país con mayor cantidad de desapariciones.
Finalmente, se toman fotografías a los participantes, aplicando un protocolo forense. Estas deben tomarse siempre con la misma iluminación, pose y distancia. Además, el participante debe compartir fotografías tomadas a lo largo de su vida, desde el nacimiento, infancia, adolescencia y edad adulta. Solo participan mayores de 18 años.
La necesidad de más información
Una vez con la información de los voluntarios, el proyecto se enfrenta a dos “retos“, indica su responsable. El primero es ingresar manualmente en hojas de cálculo la información de los rasgos de la persona, como tipo de nariz, distancia entre ojos o tamaño de la boca. Deben procesar las fotografías de los voluntarios durante su primera infancia, luego entre los 8 y 10 años, adolescencia y edad adulta, para así identificar los cambios en su rostro.
Una vez completado este paso, sigue el procesamiento computacional, que permite obtener ciertos puntos de referencia para la estructura ósea que luego un programa es capaz de sobreponer en una malla 3D del rostro de una persona. Al combinar los datos, el algoritmo muestra cómo cambia un rostro y, por tanto, genera imágenes de la posible apariencia de una persona con el paso del tiempo.
Sin embargo, acepta Juárez Martín, se requiere un “número importante” de imágenes para que la IA pueda tener una progresión real de cómo evolucionan los rostros de las personas con el paso del tiempo. Por ello, su enfoque actual es conseguir todavía más voluntarios que puedan alimentar la base de conocimientos de este algoritmo.
Cortesía de Xataka
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