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Estudiantes chinos crean una ‘capa de invisibilidad’ que evade las cámaras de seguridad

Un grupo de estudiantes chinos demostró una manera de burlar las cámaras de seguridad. Se trata de una “capa de invisibilidad”, que engaña a los sensores de las cámaras para que no reconozcan si hay un humano bajo la tela.

“Hoy en día, muchos dispositivos de vigilancia pueden detectar cuerpos humanos. Las cámaras en la carretera tienen funciones de detección de peatones y los coches inteligentes pueden identificar peatones, carreteras y obstáculos. Nuestro InvisDefense permite que la cámara te capture, pero no puede decir si eres humano”, explicó Wang Zheng, profesor de Ciencias de la Computación en la Universidad de Wuhan.

InvisDefense, el dispositivo creado por los universitarios, está cubierto con un patrón que ciega las cámaras durante el día, pues estas detectan los cuerpos humanos a través del reconocimiento de movimiento y del contorno.

Así luce el dispositivo InvisDefense. Foto: Cortesía.

Con el patrón de camuflaje, la capa puede interferir con el algoritmo de reconocimiento y de esa manera la cámara no reconocerá al humano. En la noche, InvisDefense emite ondas de calor inusuales que confunden a la cámara infrarroja.

La parte más difícil es el equilibrio del patrón de camuflaje. Tradicionalmente, los investigadores usaban imágenes brillantes para interferir con la visión artificial y funcionó. Pero se destaca a los ojos humanos, lo que hace que el usuario sea aún más conspicuo”, dijo Wei Hui, estudiante de doctorado en el equipo responsable del algoritmo central.

Se espera que el dispositivo, que ha sido aceptado por la conferencia de inteligencia artificial AAAI 2023, sea útil para el “combate antidrones o confrontación hombre-máquina en el campo de batalla”.

Otra de sus ventajas es su bajo costo: un juego completo de InvisDefense es menos de 500 yuanes (97 dólares singapurenses) o alrededor de $ 70.

“Nuestros resultados demuestran que todavía hay lagunas en la tecnología de inteligencia artificial actual y la tecnología de reconocimiento de computadora, los investigadores podrían usar nuestros algoritmos para mejorar los modelos actuales”, terminó Wang.