{"id":301471,"date":"2022-11-17T22:08:50","date_gmt":"2022-11-17T22:08:50","guid":{"rendered":"https:\/\/magazineoffice.com\/intel-cree-que-puede-acabar-con-los-deepfakes-para-siempre\/"},"modified":"2022-11-17T22:08:52","modified_gmt":"2022-11-17T22:08:52","slug":"intel-cree-que-puede-acabar-con-los-deepfakes-para-siempre","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/magazineoffice.com\/intel-cree-que-puede-acabar-con-los-deepfakes-para-siempre\/","title":{"rendered":"Intel cree que puede acabar con los deepfakes para siempre"},"content":{"rendered":"<p> <br \/>\n<\/p>\n<div id=\"article-body\">\n<p>El gigante tecnol\u00f3gico Intel cree que tiene una soluci\u00f3n para el creciente problema de las falsificaciones profundas. <\/p>\n<p>A principios de esta semana, la compa\u00f1\u00eda present\u00f3 FakeCatcher, una nueva soluci\u00f3n de software que utiliza un enfoque novedoso para el an\u00e1lisis de videos falsos.  Supuestamente, puede detectar videos falsos profundos con una precisi\u00f3n del 96%. <\/p>\n<aside class=\"hawk-nest\" data-render-type=\"fte\" data-skip=\"dealsy\" data-widget-type=\"seasonal\"\/>\n<p>Al igual que las soluciones de an\u00e1lisis deepfake anteriores, esta aprovecha el poder del aprendizaje autom\u00e1tico<span class=\"sr-only\"> (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span>.  Sin embargo, en lugar de buscar inconsistencias en el video en s\u00ed, FakeCatcher analiza el contenido para determinar si la persona en el video es un ser humano real que fue grabado en alg\u00fan momento o un producto sint\u00e9tico. <\/p>\n<h2 id=\"in-visible-changes-on-the-face\">Cambios (in)visibles en el rostro<\/h2>\n<p>\u00bfC\u00f3mo logra eso?  Seg\u00fan Ilke Demir, investigadora s\u00e9nior del personal de Intel Labs, puede ver si la persona en el video tiene un coraz\u00f3n que late o no.<\/p>\n<p>\u201cCuando nuestros corazones bombean sangre, nuestras venas cambian de color\u201d, afirma el informe de Intel.  \u201cEstas se\u00f1ales de flujo sangu\u00edneo se recogen de todo el rostro y los algoritmos traducen estas se\u00f1ales en mapas espaciotemporales.  Luego, mediante el aprendizaje profundo, podemos detectar instant\u00e1neamente si un video es real o falso\u201d. <\/p>\n<p>El m\u00e9todo tambi\u00e9n se conoce como fotopletismograf\u00eda (PPG), una forma comprobada de medir la cantidad de luz que los vasos sangu\u00edneos que residen en el tejido vivo absorben o reflejan.<\/p>\n<p>Hablando a <em>VentureBeat<\/em><span class=\"sr-only\">  (se abre en una pesta\u00f1a nueva)<\/span>, Demir dijo que los cambios de color son invisibles para el ojo humano, pero no para una computadora.  \u201cLas se\u00f1ales de PPG se conocen, pero no se han aplicado antes al problema de las falsificaciones profundas\u201d. <\/p>\n<p>Tambi\u00e9n explic\u00f3 que FakeCatcher recopila se\u00f1ales PPG de 32 lugares diferentes en la cara.<\/p>\n<p>\u201cTomamos esos mapas y entrenamos una red neuronal convolucional sobre los mapas PPG para clasificarlos como falsos y reales\u201d, dijo Demir.  \u201cEntonces, gracias a las tecnolog\u00edas de Intel como [the] El marco Deep Learning Boost para inferencia y Advanced Vector Extensions 512, podemos ejecutarlo en tiempo real y hasta 72 flujos de detecci\u00f3n simult\u00e1neos\u201d. <\/p>\n<p>Demir construy\u00f3 FakeCatcher junto con Umur Ciftci de la Universidad Estatal de Nueva York en Binghamton.  Aparentemente, los deepfakes son una preocupaci\u00f3n creciente, ya que la barrera de entrada se reduce y la creaci\u00f3n de videos altamente convincentes se vuelve a\u00fan m\u00e1s f\u00e1cil.<\/p>\n<\/div>\n<p><br \/>\n<br \/><a href=\"https:\/\/magazineoffice.com\/\">Source link-35<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>El gigante tecnol\u00f3gico Intel cree que tiene una soluci\u00f3n para el creciente problema de las falsificaciones profundas. 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