Американски изследователи създадоха система за откриване на фалшиви изображения (deepfake), която използва светлина за извършване на някои от изчисленията си вместо обикновен процесор. В тестовете тя е идентифицирала фалшиви видеоклипове с почти 98% точност и може едновременно да провери поне 15 видеоклипа.

Резултатите от работата са публикувани от изследователи от Калифорнийския университет в Лос Анджелис (UCLA) в списание eLight.

Системата комбинира конвенционална невронна мрежа с оптичен декодер. Първо, цифровата част преобразува видеокадрите в компактно представяне, след което данните се предават на програмируем пространствен светлинен модулатор. След това някои от изчисленията се извършват, докато светлината преминава през оптичната система.

Това елиминира необходимостта декодерът да обработва всяко видео последователно, използвайки сложна цифрова невронна мрежа. В един оптичен проход системата експериментално анализира едновременно 15 видео потока. Изследователите са тествали и версия с 18 видеоклипа.

В комплекта Celeb-DF средната точност на откриване на дийпфейкове е била 97,79%, чувствителността е била 99,86%, а специфичността – 95,72%. Това означава, че системата е пропуснала само около 0,14% от фалшивите видеоклипове и погрешно ги е сметнала за истински. Когато натоварването е увеличено до 18 видеоклипа, точността е останала на 96,13%.

Друго предимство на технологията е енергийната ефективност. Оптичният декодер използва физическото разпространение и дифракция на светлината, за да извърши някои от операциите, което позволява намалено изчислително натоварване в сравнение с изцяло цифровите системи. В някои конфигурации добавянето на пасивни оптични слоеве е подобрило точността, без значително да увеличава консумацията на енергия.

Разработката все още е във фаза експериментална система, а показателят от 97,79% е получен на специфичен тестов набор. Авторите разглеждат технологията предимно като бързо първо ниво на проверка на големи видео потоци: подозрителното съдържание след такъв скрининг все още може да изисква допълнителен анализ.