Una metodologia guidata dai dati per scoprire le somiglianze tra campioni di cocaina

Cascini F, De Giovanni N, Inserra I, Santaroni F, Laura L. A data-driven methodology to  discover similarities between cocaine samples. Sci Rep. 2020 Sep 29;10(1):15976. [Q1, IF 4.57] https://www.nature.com/articles/s41598-020-72652-w.pdf 

Una metodologia guidata dai dati per scoprire le somiglianze tra campioni di cocaina.

Le tecniche di machine-learning sono state sperimentate e utilizzate per scopi molto diversi, ma non ancora destinate al contrasto del traffico di stupefacenti. In questa pubblicazione raccontiamo in che modo siamo riusciti a creare un nuovo sistema basato su tecnologie digitali per la classificazione della cocaina, l’individuazione delle relazioni tra profili chimici di stupefacente, l’associazione tra campioni sequestrati. Questo sistema, denominato Profiling Relations In Drug trafficking in Europe (PRIDE), offre diversi vantaggi per facilitare le azioni di intelligence a livello nazionale, europeo e internazionale. Si tratta infatti di un sistema basato su una metodologia standardizzata, che utilizza diversi algoritmi di apprendimento automatico per classificare e confrontare i profili chimici di droga evidenziando quanto siano simili i campioni sequestrati e quanto sia probabile che condividano un’origine, un lotto o un processo di preparazione comune.