Un equipo de investigadores de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA) desarrolló un procesador que utiliza luz para detectar videos falsos generados mediante inteligencia artificial, con una precisión promedio de 97.79 %, según un estudio publicado en la revista científica eLight.

La tecnología fue diseñada para enfrentar el crecimiento de los llamados deepfakes, videos manipulados o generados con inteligencia artificial que cada vez presentan mayor dificultad para ser diferenciados de grabaciones reales.

A diferencia de los sistemas convencionales, que dependen de grandes cantidades de cálculos digitales para analizar el contenido, el nuevo dispositivo incorpora una etapa óptica que utiliza la propagación de la luz para realizar parte del procesamiento. Esto permite examinar varios videos de manera paralela.

Analiza varios videos al mismo tiempo

El procesador puede analizar 15 clips simultáneamente. En las pruebas realizadas con el banco de videos Celeb-DF, alcanzó una sensibilidad de 99.86 % y una especificidad de 95.72 %, de acuerdo con los resultados de la investigación.

La sensibilidad indica la capacidad del sistema para identificar videos manipulados, mientras que la especificidad mide qué tan bien reconoce aquellos que son genuinos.

Los investigadores también sometieron el dispositivo a una prueba con videos generados por Veo 3, modelo de inteligencia artificial de Google. En ese escenario, obtuvo una precisión de 94.80 % y una sensibilidad de 97.61 %.

Una alternativa frente al alto consumo de procesamiento

Los detectores digitales de deepfakes pueden requerir enormes cantidades de operaciones para analizar los videos individualmente, lo que incrementa el tiempo de procesamiento y el consumo energético cuando se trabaja con grandes volúmenes de contenido.

El sistema desarrollado en UCLA convierte las características extraídas de cada video en un patrón de fase que posteriormente es procesado mediante componentes ópticos. Al finalizar, los detectores producen un puntaje que permite determinar la autenticidad del material.

Los investigadores aclaran que la tecnología no pretende sustituir a los sistemas digitales más avanzados. Su propuesta es utilizarla como una primera línea de detección: los videos pasarían inicialmente por el procesador óptico y aquellos identificados como sospechosos serían enviados a un análisis digital más profundo.

El desarrollo también mostró resistencia ante diferentes intentos de engañar al sistema y mantuvo su funcionamiento frente a factores como ruido de imagen, desenfoque y compresión JPEG.

Los autores plantean que esta tecnología podría tener aplicaciones en la moderación de contenido a gran escala, la autenticación de medios y otros sistemas de seguridad relacionados con la inteligencia artificial, en un escenario donde los videos sintéticos continúan evolucionando.