Uma tecnologia de reconhecimento facial genuinamente brasileira apresenta os resultados mais precisos no ato de identificar pessoas negras com mínima margem para inconsistências.
Desenvolvida pela startup carioca CyberLabs, divisão focada em inteligência artificial do Grupo CyberLabs, o maior grupo de Inteligência Artificial e soluções de IA para cibersegurança da América Latina, a solução proprietária baseada em Inteligência Artificial é batizada de KeyApp e foi desenvolvida com uso de tecnologia da NVIDIA Enterprise, que revolucionou a computação paralela e é líder em soluções de IA.
A solução foi condicionada a detectar e diferenciar um conjunto abrangente de cor de pele, traços, formato dos olhos e outras características que permitem distinguir brancos, pretos, indígenas e asiáticos com acurácia semelhante.
Aprimorar modelos de reconhecimento com ampla exatidão para todas as raças é um dos principais desafios para empresas de tecnologia e soluções em Inteligência Artificial.
O KeyApp, de acordo com resultados obtidos em teste de acurácia sobre banco de imagens de faces multi racial, Racial Faces in-the-Wild (RFW), já apresenta nível de precisão de 99,84% para faces de pessoas negras.
Já em outras soluções de reconhecimento facial do mercado, nesse mesmo teste, esse índice varia de 75,8% a 87,5%, segundo dados apresentados pelas próprias empresas.
A parceria da CyberLabs com a NVIDIA Enterprise permitiu à startup brasileira construir uma solução com mais rapidez, interação e assertividade, por meio do uso de GPU T4, que é responsável por tarefas como treinamento e inferências em Deep Learning.
Foram mais de três anos de pesquisas e desenvolvimento até o lançamento do KeyApp, em março de 2020.
Antes de começar a utilizar a T4 para processar seu banco de imagens, a CyberLabs trabalhava com um nível de precisão de 90,89% para faces de pessoas pretas.
O ganho de desempenho, com aumento para 94,48%, só foi possível graças à capacidade da tecnologia da NVIDIA de acelerar o processo de treinamento da Inteligência Artificial.
Dessa forma, se a startup precisava de 2 a 3 semanas para processar uma certa quantidade de informações, passou a levar apenas 7 dias para desempenhar a mesma tarefa com a T4.
Para Marcelo Sales, fundador e presidente da CyberLabs, a funcionalidade combate o cada vez mais comum “racismo algorítmico”, caso em que uma aplicação reconhece rostos mais claros, mas não consegue interpretar atributos de rostos mais escuros. “Nossa missão é oferecer uma tecnologia compatível com a diversidade e miscigenação da população brasileira”, destaca Sales.
Em setembro de 2020, alguns episódios de racismo algorítmico viralizaram nas redes sociais e intensificaram esses debates. Tudo começou quando um usuário publicou diferentes versões da mesma imagem com fotos do senador norte-americano Mitch McConnell, que é branco, e do ex-presidente Barack Obama.
O sistema da rede social, que “escolhe” uma parte da imagem para destacar, selecionou McConnell em todas as tentativas. Em outro caso, um estudante compartilhou imagens de uma reunião com um professor preto em uma conceituada plataforma de videoconferência.
Nas imagens, o rosto do professor desapareceu completamente quando inserido um fundo virtual, que depende do reconhecimento de rostos para separar o usuário do restante do ambiente. O aluno, branco, não teve o mesmo problema.
A explicação para esse fenômeno tem a ver com o conceito de machine learning: o sistema é “treinado” e “aprende” a categorizar novas imagens de face de acordo com as imagens de face contidas nas bases de dados que foram utilizadas para “treinar” o sistema.
Se nas soluções importadas essa base é construída a partir de bancos de imagem pré-formatados, o KeyApp, por outro lado, abastece sua base de dados de maneira mais assertiva.
A tecnologia da CyberLabs foi desenvolvida com fotos e vídeos de pessoas “reais”, estrangeiras e brasileiras, abrangendo uma diversidade de raças jamais vista em uma solução desse tipo. “A diversidade da população brasileira reflete diretamente na abrangência do nosso banco de dados”, explica o presidente da CyberLabs. “Continuamos abastecendo o KeyApp para alcançar níveis de precisão cada vez mais altos, é um processo de melhoria sem fim”, completa.
“É um grande orgulho para a NVIDIA Enterprise fazer parte de um avanço tão significativo para uma sociedade justa e segura para toda a população. O Brasil tem um imenso potencial tecnológico para se trabalhar com Inteligência Artificial e esse projeto da CyberLabs é mais uma prova disso”, comenta Marcio Aguiar, diretor da NVIDIA Enterprise para América Latina.
Instalado em entradas e passagens, o KeyApp funciona como uma ferramenta de controle de acesso, capaz de monitorar a circulação de pessoas sem contato físico.
Para utilizá-lo, o usuário baixa um aplicativo gratuito na AppStore ou Google Play, preenche seus dados e faz o reconhecimento facial em segundos.
A tecnologia segue todos os preceitos da legislação de proteção de dados do Brasil, a LGPD, que entrou em vigor em setembro.
Ao fazer o cadastro, o usuário saberá com quem vai compartilhar suas informações, com qual finalidade e quando os dados serão apagados do aplicativo.
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