O reconhecimento facial é comprovadamente inferior para pessoas negras. E, pela primeira vez, uma tecnologia foi suficientemente capaz de apresentar 99,84% de precisão nestes casos. Ela partiu da startup CyberLabs, localizada no Rio de Janeiro. As outras tecnologias similares que já atuam no mercado apontam um nível de acerto que varia entre 75,8% e 87,5%, o que comprova a frequente falha do sistema em pessoas negras, principalmente, em mulheres.
A empresa brasileira utilizou o banco de dados Racial Faces in the Wild (RFW), que possui mais de quatro milhões de rostos de diferentes etnias, para ajudar em estudos que comprovem o racismo algorítmico, que já foi culpado pela condenação de inocentes, ou pesquisas que aumentem a precisão da tecnologia.
Imagem: Shutterstock
Para Marcelo Sales, presidente da CyberLabs, a tecnologia foi criada para atender a demanda da diversidade presente na população brasileira. A precisão do sistema de reconhecimento fácil da startup também envolve rostos indígenas e asiáticos. Sales ainda informou que essa diversidade também foi refletida nas informações utilizadas para alimentação do sistema.
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Batizado como KeyApp, o novo sistema de reconhecimento facial está sendo desenvolvido há três anos e chegou de maneira experimental ao mercado em março de 2020 com um índice de precisão de 90,98%. Porém, a tecnologia avançou após receber o apoio da plataforma voltada para acelerar o treinamento e condicionamento de inteligências artificiais chamada Nvidia Enterprise. A CyberLabs apontou, em um comunicado oficial, que a parceria trouxe uma velocidade surpreendente ao desenvolvimento do sistema.
O KeyApp está sendo fornecido de maneira gratuita para entidades públicas e já foi implementado no Centro de Operações do Rio de Janeiro e na Santa Casa de Itajubá, em Minas Gerais. A ferramenta também está disponível em um aplicativo presente na App Store (iOS) e Google Play Store (Android).
Via: Nvidia
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