Intel identifica deepfakes en tiempo real
Intel presenta FakeCatcher, el simulador de EA Sports predice al campeón del mundial y Nike lanza plataforma para prendas virtuales
Puedes encontrar las versiones tanto en audio como en video de este contenido en sus respectivas ligas.
Noticias:
Este martes, Apple anunció que la función de llamadas de emergencia vía satélite ya está disponible para los usuarios de iPhone 14 con iOS 16.1 en los Estados Unidos y Canadá y llegará a Francia, Alemania, Irlanda y Reino Unido en diciembre. Con Emergency SOS podrás conectarte a un satélite cuando estés fuera del alcance de redes celulares o de WiFi y permitirá enviar mensajes de texto o hablar con un especialista en emergencias capacitado por Apple para poder contactar servicios de emergencia locales. El servicio será gratuito durante dos años antes de que Apple planee cobrar una tarifa cuyo precio no ha sido anunciado todavía.
Para el próximo mundial de Qatar, EA Sports hizo una simulación del torneo, previo a la incorporación del modo de juego de la Copa Mundial de la FIFA 2022 que llegará a FIFA 23, para coincidir con el torneo deportivo. En su simulación, usando su tecnología HyperMotion 2 simulo 65 partidos y la final será jugada por Argentina y Brasil, ganando el primero por un gol en la final. HyperMotion 2 usa algoritmos de aprendizaje automático para el procesamiento y predicción de movimientos, facilitando el trabajo de los desarrolladores ya que no es necesario crear todas las animaciones. Su implementación también ayuda a crear una sensación de mayor realismo entre las interacciones de los jugadores con la pelota y el suelo, ya que los movimientos se muestran más cercanos a la realidad. EA Sports ha hecho simulaciones de mundiales desde el 2010 y ha predicho correctamente a España, Alemania y Francia como los campeones de los torneos anteriores. EA Sports ha hecho predicciones similares para el Super Bowl con sus juegos de Madden, donde no ha sido tan exitoso.
La última beta de WhatsApp presentó un modo complementario, en el cual puedes vincular otro teléfono inteligente o tableta Android a una cuenta principal de WhatsApp, pudiendo conectar hasta 4 equipos. Todos los mensajes y llamadas permanecen respaldados por encriptación de extremo a extremo en cualquier dispositivo vinculado. Algunas características que actualmente no están activas en la versión beta son la capacidad de ver ubicaciones en vivo, administrar listas de transmisión y el envío de stickers.
Nike está lanzando su plataforma Web3 .Swoosh con la cual permite a los usuarios compra, venta e intercambio de zapatos y ropa virtuales. Podrás crear tu cuenta para .Swoosh a partir del 18 de noviembre y la primera colección digital se lanzará en enero de 2023. Nike dice que permitirá a los creadores “participar en un desafío comunitario para ganar la oportunidad y cocrear un producto virtual con Nike”, así como ganar regalías con sus ventas. El anunció de .Swoosh viene un año después de que Nike comprara la empresa de NFTs Web3 RTFKT, la cual creaba “tenis para usarse en el metaverso.
Intel presentó su sistema FakeCatcher, con el cual busca identificar videos falsos. Este utiliza herramientas en hardware y software de la compañía y está disponible para ejecución a través de una interface con plataforma web que se conecta a sus servidores. Primero detecta el rostro y puntos de referencia con OpenVino, las imágenes se procesan en tiempo real con OpenCV, la inferencia se procesa con el hardware de Deep Learning Boost y el análisis se agiliza con procesadores Xeon AVX-512 y AVX2. En las pruebas, Intel FakeCatche ha logrado identificar y autentificar videos con un 96% de confiabilidad. Entre sus herramientas de detección puede evaluar el flujo de sangre a través del cambio de color en las venas visibles cuando pasa el líquido. Con esta información se crean mapas espacio temporales con lo cual se puede detectar si el rostro corresponde al resto del cuerpo en un video.
¿Cómo podemos combatir la desinformación digital?
Intel presentó este lunes su FakeCatcher, una implementación que usa distintas herramientas desarrolladas por la compañía la cual promete gran certeza en la detección de videos que contengan deepfakes.
Los deepfakes han sido utilizados con distintos niveles de éxito, para recrear escenas en donde los actores no pueden cumplir con un papel, ya sea por que ha pasado el tiempo o por que han fallecido. Estos manejos se han popularizado con cuentas en donde, por ejemplo, hay un imitador de Top Cruise en TikTok en donde se muestra cómo se puede recrear al actor en distintas situaciones. La efectividad de este tipo de videos depende de muchos factores, ya que para que sean convincentes se requiere no solo el trabajo de análisis de videos, sino trabajo de composición en efectos visuales y a un actor o doble que recree de manera convincente el lenguaje corporal de la personas que se busca imitar. Es fácil identificar las sobreimposiciones en videos con deepfake a pesar de que los entusiastas creen que se ven perfectos.
El anuncio de Intel suena interesante, a pesar de ser un comercial para promocionar sus tecnologías. El diseño de FakeCatcher viene de la mano de Demir y Umur Ciftci, de la Universidad Estatal de Nueva York en Binghampton. El sistema FakeCatcher utiliza herramientas con algoritmos de detección de modelos de rostros, los bloques de imágenes computacionales son optimizados por una librería multicanal y entonces un kit de herramientas de procesamiento de imágenes en tiempo real hace comparativos.
Los sistemas de aprendizaje profundo verían el video, analizarían la información bruta y buscarían señales de falsificación de información, como repeticiones de pixeles o diferencia en la calidad de imagen entre el original y las capas sobrepuestas, por ejemplo. Esto es similar a la manera en que un humano podría detectar estos detalles. En el caso de FakeCatcher, busca elementos más “humanos”, como los flujos sanguíneos para que la circulación de estos sea consistente en la piel de un personaje. Este acercamiento es interesante y busca solucionar un problema analizando datos desde otra perspectiva, pero con esto llegan otras preguntas.
La diseminación de videos con deepfakes no se da con materiales perfectamente cuidados. Usualmente son los videos de baja calidad los que tienen más éxito al difundir esta información. Un video de baja calidad, como algo grabado con un celular, presentaría mucho ruido en la imagen y sería poco viable hacer un análisis como el que plantea FakeCatcher. Además, otros detalles como la iluminación o el color de la piel de la persona grabada son otros factores que representan retos para la detección. Finalmente queda el manejo de los medios de información. Dependiendo del costo que tendría la implementación de este tipo de sistemas en una agencia noticiosa, podría haber un uso extenso de la misma o no. Las noticias falsas generan más clicks y llaman la atención, pero medios o agencias respetables podrían usar esta herramienta para ofrecer mayor certidumbre sobre notas en donde su autenticidad estuviera en juego.
Si quieres saber sobre otras implementaciones de deepfakes, revisa nuestro episodio 218, en donde hablamos sobre la renta del uso de imagen de Bruce Willis para usarse con esta tecnología.