Algoritmo detecta imágenes falsas antes que se vuelvan virales

Flickr

Un amigo te envía una imagen polémica, la observas y sientes la necesidad de compartirla con alguien más. Luego, tus amigos y los amigos de tus amigos hacen lo mismo. Esta es la forma en que una imagen se vuelve viral en internet. Lamentablemente, no todas estas fotos altamente compartidas son reales. Algunas resultan ser adulteradas, trucadas o photoshopeadas. Este tipo de imágenes en donde se combinan fragmentos de contenido visual de una manera tendenciosa y engañosa abunda en línea. Ahora, un algoritmo experimental podría ayudar a acabar con esta farsa incluso antes de que se propague. Más detalles en ArXiv.org.

La Universidad de California, Berkeley y la Universidad Carnegie Mellon se han unido para desarrollar un algoritmo que puede detectar inconsistencias en una imagen adulterada. Este sistema ha sido entrenado con más de 400.000 fotos de Flickr. El equipo se valió de la información que proporcionaban los metadatos o datos EXIF. Aquí se puede encontrar detalles de la configuración de la cámara, el objetivo, el flash, etc.

El método no es tan complicado. Una imagen está determinada por una tecnología o proceso en particular. Los efectos que estos procesos tienen deben presentarse consistentemente a través de toda la imagen. Cuando esto no sucede, se habla de una imagen adulterada. En otras palabras, si aprendes qué pinceles producen qué pinceladas, puedes decir si un retrato ha sido pintado con más de un pincel.

Para Neal Krawetz, informático teórico, la idea es genial, pero no queda convencido de su utilidad dentro de las redes sociales. La razón es que la mayoría de sitios en redes sociales comprimen las imágenes, algo que podría afectar al algoritmo y hacerlo menos preciso.

Las máquinas con aprendizaje automático pueden realizar tareas que le tomaría demasiado tiempo a un ser humano. En astronomía, hace unos días se anunció que podrá predecir la habitabilidad de exoplanetas y a buscar discos protoplanetarios. Incluso en videojuegos, se logró encontrar un truco de Atari que ningún humano había encontrado jamás.

 

Adrian Díaz

Esta noticia ha sido publicada originalmente en N+1, tecnología que suma


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