La nuova tecnologia Intel vi aiuta a riconoscere i deepfake

L’aumento delle capacità di elaborazione e l’uso dell’Intelligenza Artificiale ha causato una repentina diffusione dei deepfake, in pratica la possibile di applicare ed adattare volti (ed altro) sul corpo di altre persone. Sebbene all’inizio questo stratagemma fosse piuttosto evidente, con il progredire della tecnologia si è giunti al punto che talvolta bisogna fare davvero attenzione per distinguere la realtà dalla finzione.

Per riuscire a limitare eventuali danni portati da questo fenomeno, Intel ha realizzato FakeCatcher, una tecnologia in grado di rilevare i video fasulli con una precisione del 96%. FakeCatcher è stato progettato da Demir in collaborazione con Umur Ciftci della State University of New York di Binghamton, utilizza hardware e software Intel, viene eseguito su un server si interfaccia attraverso una piattaforma web.

Ilke Demir, ricercatore senior dei laboratori Intel, ha affermato:

I video deepfake sono ormai ovunque. Probabilmente li avete già visti: video di celebrità che fanno o dicono cose che in realtà non hanno mai fatto.

I team hanno utilizzato OpenVino per eseguire i modelli di intelligenza artificiale per gli algoritmi di rilevamento dei volti e dei punti di riferimento. I blocchi di computer vision sono stati ottimizzati con Intel Integrated Performance Primitives (una libreria software multi-thread) e OpenCV (un toolkit per l'elaborazione di immagini e video in tempo reale), mentre i blocchi di inferenza sono stati ottimizzati con Intel Deep Learning Boost e con Intel Advanced Vector Extensions 512, e i blocchi multimediali con Intel Advanced Vector Extensions 2. I team si sono inoltre appoggiati al progetto Open Visual Cloud per fornire uno stack software integrato per la famiglia di processori Intel Xeon Scalable.

FakeCatcher cerca indizi autentici nei video reali, valutando ciò che ci rende umani: il sottile "flusso sanguigno" nei pixel di un video. Quando il nostro cuore pompa il sangue, le nostre vene cambiano colore: questi segnali vengono raccolti da tutto il viso e gli algoritmi li traducono in mappe spazio-temporali. Quindi, utilizzando il deep learning, è possibile rilevare istantaneamente se un video è reale o falso.