FakeCatcher, el detector de deepfakes con una precisión del 96% que analiza el flujo sanguíneo

Intel ha desarrollado el detector de vídeos falsos FakeCatcher, una tecnología capaz de detectar contenido deepfake en tiempo real con una precisión del 96 por ciento a través del análisis del “flujo sanguíneo” de las personas en los píxeles del vídeo y de ofrecer resultados en “milisegundos”.

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La compañía tecnológica estadounidense ha desarrollado FakeCatcher como parte de su iniciativa para conseguir una inteligencia artificial (IA) “responsable”, distinguiendo el contenido real del falso. Esto se debe a la amenaza “creciente” que suponen los vídeos falsos y el contenido deepfake —modificado mediante herramientas de IA— en el día a día, lo que ocasiona daños como “la disminución de la confianza en los medios”.

En este sentido, FakeCatcher analiza las señales de flujo sanguíneo del rostro de las personas que aparecen en el video para definir si se trata de un contenido deepfake o no, ofreciendo resultados en “milisegundos” y con una precisión del 96 por ciento.

En concreto, esta tecnología ha sido desarrollada con el hardware y software de Intel, junto con los investigadores Ilke Demir y Umur Ciftci de la Universidad Estatal de Nueva York, tal y como ha especificado la compañía en un comunicado, creando así el “primer detector de deepfake en tiempo real del mundo”.

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En cuanto a su funcionamiento, Intel explica que la mayoría de tecnologías de detección analiza los datos sin procesar de los videos para encontrar signos de falta de autenticidad. Sin embargo, FakeCatcher evalúa “lo que nos hace humanos”, es decir, el flujo sanguíneo.

Tal y como especifica Intel, cuando el corazón bombea sangre, las venas cambian de color. Son estos sutiles cambios en lo que se fija la tecnología de FakeCatcher, que recopila el flujo sanguíneo del rostro y lo traduce en mapas espaciotemporales a través de algoritmos. Tras ello, compara estos mapas utilizando el aprendizaje profundo, siendo capaz de detectar “instantáneamente” si se trata de un video real o falso.

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Esta tecnología se ejecuta en un servidor y se maneja a través de una plataforma basada en la web. Asimismo, el software de FakeCatcher está formado por un conjunto de herramientas especializadas como OpenVino, que se utiliza para obtener algoritmos de detección de rostros y puntos de referencia.

Por otra parte, el proceso también requiere la optimización de distintos bloques de datos extraídos de los videos con programas como Intel Performance Primitives, una biblioteca de ‘software’ de subprocesos, o el conjunto de herramientas de OpenCV, con las que se procesa imágenes y vídeos en tiempo real.

En cuanto al hardware, Intel ha indicado que es compatible con procesadores escalables Intel Xenon de tercera generación, que son capaces de ejecutar hasta 72 flujos de detección diferentes simultáneamente.

La compañía ha subrayado que “hay varios casos de uso potenciales” para esta tecnología como, por ejemplo, para evitar que los usuarios compartan vídeos falsos dañinos en redes sociales. También podrá utilizarse como método de verificación para las organizaciones de noticias, que utilizarían FakeCatcher para “evitar la amplificación involuntaria de vídeos manipulados”.