Pesquisas da Polícia Federal destacam avanços científicos na Papiloscopia no Brasil

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A Polícia Federal teve dois de seus pesquisadores em destaque na comunidade científica internacional nos últimos dias, com a publicação de artigos que reforçam o protagonismo brasileiro na pesquisa forense aplicada à identificação humana por impressões digitais.

O primeiro estudo, intitulado “Fingerprint Research in Brazil (2020–2024): A Systematic Review of Trends, Technologies, and Institutional Collaborations”, apresenta um panorama inédito da produção científica nacional sobre impressões digitais nos últimos cinco anos. O trabalho, de autoria do Papiloscopista Policial Federal Marco Antonio de Souza, lotado no Instituto Nacional de Identificação (INI/PF) e integrante do Grupo de Pesquisa Papiloscopia Forense, criado em 2020, vinculado à Academia Nacional de Polícia (ANP) e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), foi publicado na Revista Brasileira de Criminalística e revela um crescimento de 300% nas publicações científicas brasileiras sobre o tema em relação à década anterior.

O levantamento identificou 62 artigos produzidos entre 2020 e 2024, dos quais 27 contaram com a participação direta da Polícia Federal, consolidando o órgão como protagonista na produção científica em papiloscopia. O estudo destaca, ainda, que mais de 35% de toda a pesquisa brasileira nessa área foi conduzida por integrantes do Grupo de Pesquisa Papiloscopia Forense.

De acordo com o autor, o crescimento da produção científica reflete o fortalecimento de parcerias institucionais e a consolidação da Polícia Federal como referência no estudo de metodologias analíticas aplicadas à ciência forense. Os dados mostram uma nova fase da papiloscopia brasileira, com o crescente desenvolvimento de técnicas analíticas e do uso de inteligência artificial, que abrem novas fronteiras para a identificação humana e para a investigação criminal.

O artigo evidencia, ainda, a forte integração entre a Polícia Federal e universidades como a Universidade Federal de Pelotas (UFPel), a Universidade de Brasília (UnB) e a Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), parcerias que têm impulsionado o desenvolvimento de tecnologias aplicadas à detecção e análise química de impressões digitais.

Complementando essa linha de inovação, foi publicado também o artigo “Chemical Changes of Aged Latent Fingerprints by Fourier Transform Infrared Spectrometry and Machine Learning”, na revista Microchemical Journal (Elsevier).

O estudo é assinado por Kristiane de Cássia Mariotti, Papiloscopista Policial Federal lotada no Núcleo de Identificação da Superintendência da PF no Rio

Grande do Sul e atual líder do grupo de pesquisa Papiloscopia Forense, e Marco Antonio de Souza, em parceria com pesquisadores da UFRGS e da UnB.

A pesquisa investiga as mudanças químicas que ocorrem nas impressões digitais ao longo do tempo, utilizando espectroscopia no infravermelho (FTIR) associada a modelos de aprendizado de máquina. Os resultados revelam o potencial dessa abordagem para estimar o tempo de deposição de impressões digitais e compreender os efeitos de luz e ambiente sobre a degradação dos resíduos, um avanço que pode impactar diretamente a datação de vestígios forenses em cenas de crime.

As duas publicações representam o amadurecimento científico da papiloscopia no Brasil e reforçam o compromisso da PF com a integração entre ciência, tecnologia e segurança pública. Os resultados obtidos consolidam a PF como uma das principais instituições produtoras de conhecimento forense na América Latina, com impacto direto na modernização dos métodos de identificação humana e na formação de novas gerações de especialistas.

Saiba mais sobre os artigos publicados:

Fingerprint Research in Brazil (2020–2024): A Systematic Review of Trends, Technologies, and Institutional Collaborations Revista Brasileira de Criminalística — resumo disponível em: https://www.rbc.org.br/index.php/rbc/article/view/1018

Chemical Changes of Aged Latent Fingerprints by Fourier Transform Infrared Spectrometry and Machine Learning Microchemical Journal (Elsevier) — resumo disponível em: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0026265X25033508

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