💡 PROPOSTA DE PESQUISA E DESENVOLVIMENTO: Universal DeepFake Detector (UDFD)
Título: UDFD: Universal DeepFake Detector – Modelo de IA Explicável para Análise de Micro-Inconsistências Físicas e Biológicas
🌐 O Problema: Generalização na Detecção de DeepFakes
O avanço de modelos generativos (GANs, Diffusion Models) tornou a criação de vídeos e áudios sintéticos (deepfakes) indistinguível para o olho humano. A maioria dos modelos de detecção atuais é treinada para detectar "assinaturas" de geradores conhecidos, falhando drasticamente em generalizar para novas técnicas de fraude.
Isso cria um ciclo vicioso de desinformação. Precisamos de uma defesa que seja agnóstica ao método de geração.
✨ A Solução: Análise de Inconsistências Fundamentais (UDFD)
O UDFD (Universal DeepFake Detector) propõe uma nova abordagem de detecção, focada em princípios físicos e biológicos que os modelos generativos têm dificuldade em simular com perfeição.
O modelo será um sistema de IA multimodal e explicável que foca em micro-inconsistências em vez de assinaturas.
🔬 Abordagem Técnica e Arquitetura
Utilizaremos uma arquitetura de Vision Transformer (ViT) com módulos de atenção cruzada, permitindo a análise simultânea de diferentes aspectos do vídeo.
| Módulo de Análise | Foco e Princípio de Detecção | Tecnologias Chave |
|---|
| Módulo Biométrico | Detecção de inconsistências em padrões biológicos sutis: taxa de piscar de olhos, micro-expressões, e pulsação (analisada via VPU - Video Photoplethysmography). | Análise de Sinais, CNN-LSTM |
| Módulo de Física da Luz | Detecção de erros de renderização: Iluminação, sombras inconsistentes, reflexos e fontes de luz incompatíveis com o ambiente (erros comuns em modelos de transfer learning). | Análise de Fluxo Óptico (Optical Flow), T-CNN |
| Camada de Decisão Explicável | Combina as features de ambos os módulos com uma camada de atenção para classificar o vídeo e, crucialmente, explicar a decisão. | Grad-CAM, SHAP |
🔑 Explicabilidade (XAI) como Core
A confiança é fundamental. O UDFD utilizará Grad-CAM para gerar um mapa de calor sobre o quadro do vídeo, indicando visualmente as regiões que levaram à classificação como deepfake (e.g., um reflexo incorreto, ou a área dos olhos).
🗺️ Roadmap de Desenvolvimento (Fases)
Para demonstrar a viabilidade e atrair contribuições, o projeto será executado em 3 fases principais:
- Fase 1: Baseline e Preparação de Dados
- Estabelecer o pipeline de pré-processamento para extração de quadros e análise de fluxo.
- Treinar um modelo baseline (e.g., ResNet) para obter métricas de desempenho iniciais.
- Foco em otimização de GPU/TPU (uso de PyTorch Lightning/TensorFlow Keras).
- Fase 2: Desenvolvimento do ViT e Treinamento Multimodal
- Implementação da arquitetura Vision Transformer para o UDFD.
- Treinamento dos módulos Biométrico e de Física de forma separada e posterior fusão.
- Objetivo: Alcançar uma alta taxa de generalização (zero-shot) em datasets de deepfakes desconhecidos.
- Fase 3: Implementação de XAI e Demo Pública
- Integração total do Grad-CAM para visualização da explicação.
- Criação de uma aplicação web simples (Streamlit/Gradio) para demonstração pública, permitindo que qualquer pessoa teste o detector e veja a explicação do resultado.
🤝 Chamada para Colaboração
O UDFD é um projeto de pesquisa complexo e de alto impacto que exige o envolvimento da comunidade de IA.
Buscamos ativamente colaboradores com expertise em:
- Visão Computacional Avançada (ViT, CNNs, Análise de Sinais)
- Aprendizado de Máquina Explicável (XAI - Grad-CAM, SHAP)
- Otimização de Hardware (TPUs/GPUs)
Sua contribuição é essencial para moldar o futuro da confiança digital e combater a desinformação. Junte-se a nós nesta missão!
