Uma tecnologia brasileira obteve o maior nível de precisão no reconhecimento facial de diferentes etnias, a partir de um banco de dados voltado para testes dessa categoria. O sistema, desenvolvido pela startup CyberLabs, do Rio de Janeiro, apresentou um índice de 99,84% na detecção de rostos de pessoas negras, enquanto outras soluções que, inclusive, já são utilizadas no mercado, apresentam um total que varia de 75,8% a 87,5%.

A base dos testes foi o banco de dados Racial Faces in the Wild (RFW), que traz um conjunto de mais de quatro milhões de rostos de diferentes etnias, sendo voltado justamente para estudos que aumentem a precisão desse tipo de detecção — ou para comprovar o racismo algorítmico presente na maioria das soluções presentes no mercado. O total de 99,8% de reconhecimentos corretos obtidos pela solução da startup brasileira também envolve rostos indígenas e asiáticos, que aparecem ao lado de brancos no conjunto disponibilizado.

Durante os estudos, a tecnologia foi condicionada a levar em conta um conjunto mais abrangente de características, como cor da pele, traços e formato dos olhos. Apesar do foco internacional do banco de dados RFW, a CyberLabs fala em uma solução voltada para a diversidade da população brasileira, que segundo o presidente da empresa, Marcelo Sales, também se refletiu no conjunto de informações com o qual o sistema foi alimentado, em um trabalho que continua mesmo após o índice positivo dos testes.

A tecnologia foi batizada de KeyApp e foi desenvolvida com o auxílio da plataforma Nvidia Enterprise, voltada para acelerar o treinamento e condicionamento de inteligências artificiais enquanto otimiza o poder computacional necessário. A solução nacional passou por três anos de desenvolvimento antes de chegar ao mercado de forma experimental, em março de 2020 — antes da parceria, seu índice de detecção era de 90,98%.

Depois dessa união de forças, entretanto, a velocidade dos trabalhos foi amplamente aumentada. No comunicado oficial sobre a marca, a CyberLabs fala em trabalhos que, originalmente, levavam de duas a três semanas e foram reduzidos para sete dias com a ajuda da tecnologia GPU T4 da Nvidia, focada em tarefas de deep learning e treinamento de inteligências artificiais.

Agora, o desenvolvimento continua, assim como o foco atual do KeyApp, que é voltado para reconhecimento facial e controle de acesso, monitorando pessoas sem contato físico. A ferramenta é fornecida de maneira gratuita para entidades públicas e já está implementada no Centro de Operações Rio, instalação da prefeitura da capital carioca, e na Santa Casa de Itajubá, em Minas Gerais.

Além disso, a solução também está disponível em forma de aplicativo gratuito na App Store, do iOS, ou Google Play Store, do Android. Na versão, é possível configurar portais e criar sistemas de segurança envolvendo reconhecimento facial, diferentes tipos de dispositivos e QR Codes, além de gerenciar diretamente cada uma das entradas, com filtros de acesso e APIs.

Fonte: Canaltech

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