Ingeniería
Inteligencia artificial para ayudar a la policía a combatir los abusos sexuales a menores
Se está poniendo a punto una tecnología de inteligencia artificial para analizar, con una rapidez muy superior a la alcanzable por seres humanos, fotos y videos en el marco de la lucha contra los abusos sexuales a menores de edad y contra la pornografía infantil. Esta tecnología será puesta por sus creadores a disposición gratuita de los cuerpos policiales.
Los creadores del sistema, de la Escuela Tandon de Ingeniería, adscrita a la Universidad de Nueva York en Estados Unidos, y la empresa Griffeye, han empezado a construir un conjunto sofisticado de herramientas informáticas que serán proporcionadas gratuitamente a los agentes de policía que trabajen en la identificación de niños que aparezcan como víctimas de abusos sexuales en fotos o videos (lo que comúnmente se llama pornografía infantil) con el fin de rescatar a las víctimas y arrestar a los criminales.
El profesor Nasir Memon, de la citada universidad, dirige el desarrollo del software junto con Johann Hofmann, director de la empresa Griffeye.
El volumen de este material de pornografía infantil está creciendo gravemente según bastantes análisis. El valor de las búsquedas automáticas se hace particularmente notable en vista de cuánto material debe examinar la policía para abrir un caso o para encontrar un niño que haya sufrido abusos. Muchos agentes de policía indican que un caso normal implica entre 1 y 3 terabytes de datos, lo que puede representar entre 1 y 10 millones de imágenes y miles de horas de video, según el Informe NetClean 2016. O incluso más; varios policías dijeron a los autores del estudio que tuvieron que revisar hasta 100 terabytes (más de 100 millones de imágenes y 100.000 horas de video).
El equipo de Memon y Hofmann está automatizando el análisis de video usando técnicas avanzadas de aprendizaje automático para identificar tanto la desnudez como la presencia de niños. Memon desarrolló técnicas de filtrado que pueden detectar tonos de piel, incluso en videos con escasa iluminación o de poca calidad, y después cartografiar regiones conectadas que contienen tonos de piel para determinar si un individuo está desnudo. Esta técnica puede combinarse con sistemas capaces de extraer rasgos faciales y realizar análisis espaciales y de texturas para determinar si la cara pertenece a un adulto o a un niño. En las pruebas, los algoritmos de Memon detectaron con precisión imágenes explícitas en el 83 por ciento de las ocasiones, y acertaban el 96,5 por ciento de las veces a la hora de distinguir las caras de los niños de las de los adultos.
Si se determina que un video contiene tanto desnudez como niños, el sistema valora automáticamente los movimientos corporales para determinar si el contenido es explícito.
