Estudantes chineses inventam peça de vestuário invisível à IA

Com o casaco InvisDefense, as câmaras que utilizam IA não conseguem identificar os utilizadores enquanto humanos

Estudantes chineses inventam peça de vestuário invisível à IA

Uma equipa de estudantes chineses criou uma peça de vestuário que impede que câmaras de sistemas de inteligência artificial reconheçam o seu utilizador como humano. A camada InvisDefense baseia-se em padrões impressos para uso diurno e inclui uma série de elementos geradores de calor para despistar câmaras de infravermelhos à noite.

O engenho foi vencedor de um prémio promovido pela Huawei Technologies em competições para estudantes universitários chineses. O projeto, supervisionado pelo professor Wang Zheng, da escola de ciências da computação da Universidade de Wuhan, vai ser apresentado na conferência da AAAI 2023 em Washington DC, em fevereiro.

A InvisDefense permite que a câmara te capture, mas não diga se és humano”, acrescenta o professor, que afirma que a peça pode vir a ser uma mais-valia para uniformes militares ou para investigadores de IA para melhorar modelos de reconhecimento. De acordo com Wei Hui, estudante de doutoramento que criou o algoritmo, uma grande dificuldade era criar um padrão que confundisse câmaras de vigilância de IA sem parecer visível para os humanos.

Tradicionalmente, os investigadores utilizavam imagens brilhantes para interferir com a visão da máquina e funcionavam”, explica, “mas isso destaca os olhos humanos, tornando o utilizador ainda mais visível". "Recorremos a algoritmos para desenhar os padrões menos visíveis que podem desativar a visão do computador”, completa.

A equipa responsável pelo projeto testou mais de 700 padrões em três meses e procuraram tornar a peça o mais económica possível, com um custo final total de cerca de 58 libras. Com a solução, a precisão das câmaras foi reduzida em 57%, mas poderá aumentar após mais testes. 

Os nossos resultados provam que ainda existem lacunas na tecnologia atual de inteligência artificial e tecnologia de reconhecimento de computadores, os investigadores poderiam usar os nossos algoritmos para melhorar os modelos atuais”, explica o professor responsável. 

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