UCLA cria chip ótico que deteta deepfakes em simultâneo
Investigadores da UCLA, liderados por Aydogan Ozcan, desenvolveram um chip ótico que analisa múltiplos vídeos em simultâneo e identifica deepfakes com quase 98% de exatidão, consumindo muito pouca energia.
O sistema atinge 97,79% de exatidão ao analisar 15 vídeos simultaneamente, com sensibilidade de 99,86%, e mantém 96,13% de exatidão mesmo com 18 vídeos em paralelo. Testado também em vídeos gerados pelo modelo Veo-3 da Google, obteve 94,80% de exatidão. O sistema usa um codificador digital leve que extrai características espaciais, espectrais e temporais, convertidas em padrões de fase num modulador espacial de luz, com um decodificador ótico passivo — sem eletrónica ativa — a produzir as pontuações finais de autenticidade.
O trabalho foi publicado na revista eLight. Por agora só foi confirmado numa fonte (comunicado da UCLA via ScienceDaily), sem cruzamento independente adicional.
Fontes
- ScienceDaily www.sciencedaily.com
Resumo editorial em português feito com apoio de inteligência artificial a partir das fontes indicadas. Como fazemos o Boletim IA.