Un equipo de científicos de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) desarrolló un procesador neuronal óptico que detecta videos manipulados de manera rápida y precisa. A diferencia del hardware digital convencional que analiza archivos uno tras otro, la herramienta aprovecha la propagación física de la luz para evaluar 15 o más transmisiones en paralelo durante un solo paso óptico.
Ciencia
Científicos crean un sistema que detecta utilizando luz videos hechos con IA
Un grupo de científicos creó un método óptico que procesa videos simultáneos con gran precisión y bajo consumo energético
El avance, publicado en la revista eLight, funciona como una primera barrera defensiva ante el aumento constante de contenido falso generado por computadora.
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Los métodos convencionales de detección dependen de enormes volúmenes de cálculo digital y consumen más tiempo y energía a medida que crece el material examinado. Frente a esta limitación y al riesgo de ataques deliberados para engañar a los sistemas, el profesor Aydogan Ozcan y su equipo diseñaron un esquema híbrido.
Un codificador digital ligero extrae rasgos espaciales, espectrales y temporales de cada video, proyectando esos datos como un patrón de fase hacia un decodificador pasivo que clasifica la autenticidad con sensores ópticos.
Durante las pruebas con material del conjunto Celeb-DF, el dispositivo analizó 15 videos en simultáneo y alcanzó una precisión promedio de 97,79%, con una sensibilidad de 99,86%.
Al subir la carga a 18 videos por pasada, la exactitud se mantuvo en 96,13%. Al incorporar dos capas difractivas pasivas adicionales para evaluar alteraciones complejas, la precisión mejoró un 6,8% sin elevar el consumo eléctrico, ya que estas estructuras estáticas ejecutan cómputos adicionales mediante la difracción.
Avances con inteligencia artificial
El dispositivo también superó pruebas con videos producidos por el generador VEO-3 de Google, logrando 94,80% de precisión y 97,61% de sensibilidad ante contenidos más complejos sin marcas evidentes de manipulación.
Dicha capacidad sugiere que la inteligencia artificial óptica puede adaptarse a la evolución de nuevas herramientas de generación de video.
El diseño demostró además resistencia ante ataques adversarios de caja negra y protección natural frente a ataques de caja blanca, pues sus parámetros operativos residen en la estructura física del hardware y resultan difíciles de replicar.
El procesador conservó su fiabilidad ante ruido, desenfoque y compresión, posicionándose como un filtro inicial masivo para moderación de contenidos y autenticación de medios.
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