ABŞ-də tədqiqatçılar deepfake videoların aşkarlanması üçün hesablamaların bir hissəsini adi prosessor əvəzinə işıq vasitəsilə həyata keçirən yeni sistem hazırlayıblar. Təcrübələr zamanı texnologiya saxta videoları 97,79 faiz dəqiqliklə müəyyənləşdirə bilib və eyni anda ən azı 15 videonu analiz edib.
Kaliforniya Universitetinin Los-Ancelesdəki (UCLA) tədqiqatçıları tərəfindən hazırlanan sistemlə bağlı nəticələr “eLight” elmi jurnalında dərc olunub.
Texnologiya ənənəvi neyron şəbəkəsini optik dekoderlə birləşdirir. Əvvəlcə sistemin rəqəmsal hissəsi videodakı kadrları daha yığcam məlumat formasına çevirir. Daha sonra bu məlumat proqramlaşdırıla bilən məkan işıq modulyatoruna ötürülür və hesablamaların bir hissəsi işığın optik sistemdən keçməsi zamanı həyata keçirilir.
Bu yanaşma videoların hər birinin mürəkkəb rəqəmsal neyron şəbəkəsi tərəfindən ardıcıl emalına ehtiyacı azaldır. Təcrübə zamanı sistem bir optik keçidlə 15 video axınını paralel şəkildə analiz edə bilib. Tədqiqatçılar 18 videonun eyni anda emal edildiyi variantı da sınaqdan keçiriblər.
Celeb-DF məlumat bazasında aparılan testlərdə deepfake aşkarlama dəqiqliyi 97,79 faiz, həssaslıq 99,86 faiz, spesifiklik isə 95,72 faiz təşkil edib. Başqa sözlə, sistem saxta videoların təxminən 0,14 faizini aşkarlaya bilməyərək onları real kimi qiymətləndirib.
Paralel emal olunan videoların sayı 18-ə qaldırıldıqda belə sistemin ümumi dəqiqliyi 96,13 faiz səviyyəsində qalıb.
Yeni yanaşmanın digər üstünlüyü enerji səmərəliliyidir. Optik dekoder bəzi əməliyyatları rəqəmsal hesablama ilə deyil, işığın fiziki yayılması və difraksiyasından istifadə etməklə həyata keçirir. Bunun hesabına tam rəqəmsal sistemlərlə müqayisədə hesablama yükünü azaltmaq mümkün ola bilər. Müəyyən konfiqurasiyalarda passiv optik qatların əlavə edilməsi enerji sərfiyyatını əhəmiyyətli dərəcədə artırmadan aşkarlama dəqiqliyini də yüksəldib.
Bununla belə, texnologiya hazırda eksperimental mərhələdədir. 97,79 faizlik nəticə konkret test məlumat bazasında əldə olunub və sistemin bütün növ deepfake materiallarında eyni nəticəni göstərəcəyi anlamına gəlmir.
Tədqiqatçılar texnologiyanı ilk növbədə böyük həcmdə video axınlarını sürətlə yoxlamaq üçün ilkin filtr kimi nəzərdən keçirirlər. Sistem şübhəli videoları sürətlə müəyyənləşdirə, daha sonra həmin materiallar əlavə və daha ətraflı analizdən keçirilə bilər.
