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Sistema de IA da Google Deteta Deepfakes Para Além da Manipulação Facial

Investigadores da UC Riverside e da Google desenvolveram o UNITE, um sistema de IA inovador capaz de detetar deepfakes mesmo quando os rostos não estão visíveis nos vídeos. Ao contrário dos métodos tradicionais, o UNITE analisa todos os fotogramas do vídeo, incluindo fundos e padrões de movimento, para identificar conteúdos sintéticos ou manipulados. Este detetor universal representa um avanço significativo no combate aos vídeos gerados por IA cada vez mais sofisticados, que ameaçam a integridade da informação.
Sistema de IA da Google Deteta Deepfakes Para Além da Manipulação Facial

À medida que os vídeos gerados por IA se tornam cada vez mais convincentes e acessíveis, investigadores da UC Riverside uniram-se à Google para desenvolver uma nova e poderosa arma contra a fraude digital.

O sistema, denominado Rede Universal para Identificação de Vídeos Manipulados e Sintéticos (UNITE), responde a uma vulnerabilidade crítica na tecnologia atual de deteção de deepfakes. Enquanto as ferramentas existentes se concentram sobretudo em anomalias faciais, o UNITE examina todos os fotogramas do vídeo, incluindo fundos, padrões de movimento e subtis inconsistências espaço-temporais que denunciam manipulação.

"Os deepfakes evoluíram", explica Rohit Kundu, doutorando da UC Riverside que liderou a investigação. "Já não se trata apenas de trocas de rostos. Agora, as pessoas estão a criar vídeos totalmente falsos — desde os rostos até aos fundos — usando modelos generativos avançados. O nosso sistema foi concebido para detetar tudo isso."

A colaboração, que contou com o Professor Amit Roy-Chowdhury e os investigadores da Google Hao Xiong, Vishal Mohanty e Athula Balachandra, foi apresentada na Conferência sobre Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões de 2025, em Nashville. Esta inovação surge numa altura em que plataformas de geração de texto-para-vídeo e imagem-para-vídeo tornaram as falsificações sofisticadas acessíveis a praticamente qualquer pessoa.

O UNITE utiliza um modelo de aprendizagem profunda baseado em transformadores, assente numa base chamada SigLIP, que extrai características não dependentes de pessoas ou objetos específicos. Um novo método de treino, designado "attention-diversity loss", obriga o sistema a monitorizar várias regiões visuais em cada fotograma, evitando a dependência excessiva dos rostos.

Embora ainda esteja em desenvolvimento, o UNITE poderá em breve tornar-se essencial para plataformas de redes sociais, redações e verificadores de factos que pretendem evitar a propagação viral de vídeos manipulados. À medida que os deepfakes ameaçam cada vez mais a confiança pública, os processos democráticos e a integridade da informação, ferramentas universais de deteção como o UNITE representam uma linha de defesa crucial contra a desinformação digital.

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