Quais as novidades: Como parte do trabalho de IA responsável da Intel, a empresa desenvolveu o FakeCatcher, uma tecnologia que pode detectar vídeos falsos com uma taxa de precisão de 96%. A plataforma de detecção de deepfake da Intel é o primeiro detector de deepfake em tempo real do mundo que retorna resultados em milissegundos.
"Vídeos deepfake estão em toda parte agora. Você provavelmente já os viu; vídeos de celebridades fazendo ou dizendo coisas que nunca realmente fizeram."
Como funciona: A detecção de deepfake em tempo real da Intel usa hardware e software Intel e é executada em um servidor e interfaces por meio de uma plataforma baseada na Web. No lado do software, uma orquestra de ferramentas especializadas formam a arquitetura FakeCatcher otimizada. As equipes usaram o OpenVino™ para executar modelos de IA para algoritmos de detecção de rostos e pontos de referência. Os blocos de visão computacional foram otimizados com Intel® Integrated Performance Primitives (uma biblioteca de software multi-threaded) e OpenCV (um kit de ferramentas para processar imagens e vídeos em tempo real), enquanto os blocos de inferência foram otimizados com Intel® Deep Learning Boost e com Intel® Advanced Vector Extensions 512 e blocos de mídia foram otimizados com Intel® Advanced Vector Extensions 2. As equipes também se apoiaram no projeto Open Visual Cloud para fornecer uma pilha de software integrada para a família de processadores Intel® Xeon® Scalable. No lado do hardware, a plataforma de detecção em tempo real pode executar até 72 fluxos de detecção diferentes simultaneamente em processadores escaláveis Intel® Xeon® de 3ª geração.
A maioria dos detectores baseados em aprendizado profundo analisa dados brutos para tentar encontrar sinais de inautenticidade e identificar o que há de errado com um vídeo. Em contraste, o FakeCatcher procura pistas autênticas em vídeos reais, avaliando o que nos torna humanos – o sutil "fluxo sanguíneo" nos pixels de um vídeo. Quando nossos corações bombeiam sangue, nossas veias mudam de cor. Esses sinais de fluxo sanguíneo são coletados de todo o rosto e os algoritmos traduzem esses sinais em mapas espaço-temporais. Então, usando o aprendizado profundo, podemos detectar instantaneamente se um vídeo é real ou falso.
Por que é importante: Vídeos deepfake são uma ameaça crescente. As empresas gastarão até US$ 188 bilhões em soluções de segurança cibernética, de acordo com o Gartner. Também é difícil detectar esses vídeos deepfake em tempo real – os aplicativos de detecção exigem o upload de vídeos para análise e, em seguida, aguardam horas pelos resultados.
O engano devido a deepfakes pode causar danos e resultar em consequências negativas, como a diminuição da confiança na mídia. O FakeCatcher ajuda a restaurar a confiança, permitindo que os usuários distingam entre conteúdo real e falso.
Existem vários casos de usos potenciais para o FakeCatcher. As plataformas de mídia social poderiam aproveitar a tecnologia para impedir que os usuários enviem vídeos deepfake prejudiciais. Organizações de notícias globais poderiam usar o detector para evitar a amplificação inadvertida de vídeos manipulados. E organizações sem fins lucrativos poderiam empregar a plataforma para democratizar a detecção de deepfakes para todos.
Mais contexto: Saiba mais sobre a pesquisa da Trusted Media e sobre o compromisso da Intel em avançar a tecnologia de IA de forma responsável por meio de uma abordagem multidisciplinar com parceiros acadêmicos e do setor.
Junte-se a Demir enquanto ela mergulha na tecnologia por trás do FakeCatcher, seus principais desafios e as oportunidades que isso apresenta à Intel e à indústria em um evento do Twitter Spaces às 11h30 PST de 16 de novembro.