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Google desarrolla Assembler, su nueva herramienta para ayudar a detectar imágenes falsas

Google desarrolla Assembler, su nueva herramienta para ayudar a detectar imágenes falsas

Google desarrolla Assembler, su nueva herramienta para ayudar a detectar imágenes falsas
La herramienta del gigante de las búsquedas comenzó a probarse entre un pequeño número de medios y verificadores de información a nivel internacional
13.02.2020 11.48hs Innovación

La compañía de tecnología de seguridad Jigsaw, perteneciente a Alphabet, la matriz de Google, presentó junto a Google Research su nueva herramienta Assembler, un sistema que ayuda a periodistas a detectar imágenes y videos falsos y manipulados.

Assembler es, por el momento, "una plataforma en estado experimental inicial", según ha explicado Jigsaw en un comunicado, pero tiene como objetivo desmentir las campañas de desinformación y ayudar a los medios a desacreditar imágenes falsas.

Este sistema combina varios modelos de detección de imágenes falsas desarrolladas de origen académico creados por investigadores de las universidades de Maryland y de California en Berkeley (Estados Unidos) y la Federico II de Nápoles (Italia).

Combinados, los modelos de detección buscan técnicas frecuentes de manipulación como el 'corta y pega' y la modificación del brillo de una imagen o vídeo. Jigsaw y Google Rezsearch han desarrollado dos modelos de detección adicionales. El primero de ellos, StyleGAN, está diseñado específicamente para detectar "deepfakes", en los que una imagen es manipulada para cambiar la apariencia o la voz de una persona.

El segundo de los modelos combina todos los detectores y permite analizar todos los tipos de manipulación de manera simultánea, de forma que consigue "resultados más precisos de media que los detectores individuales por separado", según el estudio.

La herramienta ya ha comenzado a probarse entre un pequeño número de medios y verificadores de información a nivel internacional entre los que se encuentran la agencia France-Presse, Animal Politico, Code for Africa, Les Décodeurs du Monde y Rappler.

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