Horus: técnicas de inteligência artificial para detecção e análise de realidades sintéticas

Resumo

O Projeto Horus é um empreendimento ambicioso e multidisciplinar que visa contribuir para o cenário da pesquisa em inteligência artificial (IA) e para a confiança na mídia digital. Compreendendo cinco linhas de pesquisa distintas e interconectadas --- aprendizagem robusta de características (A), reconhecimento de conjunto aberto (B), aprendizagem auto-supervisionada (C), aprendizagem multimodal (D) e técnicas de fusão (E) --- o projeto procura enfrentar desafios críticos no desenvolvimento da IA, como melhorar a generalização de modelos, permitir a compreensão intermodal e promover paradigmas de aprendizagem auto-supervisionada. As linhas de pesquisa servem de espinha dorsal para o desenvolvimento de oito aplicações, abordando desafios urgentes da era digital. Essas aplicações incluem (A1) detecção de deepfakes e (A2) mídia sintética geral, combatendo a crescente ameaça de manipulações via mídias sintéticas; (A3) atribuição de autoria, reforçando a autenticidade e integridade do conteúdo; (A4) detecção de phishing, protegendo os utilizadores contra actividades online maliciosas; (A5) checagem de fatos, promovendo o rigor da informação e combate à desinformação; (A6) detecção de falsificações científicas, preservando a credibilidade das publicações acadêmicas; (A7) detecção de ataques de apresentação e injeção, combatendo ameaças cibernéticas em vários domínios biométricos; e (A8) detecção de pornografia infantil baseada em IA, reforçando os esforços para proteger as populações vulneráveis. O projeto representa uma mudança de paradigma na investigação em inteligência artificial, colocando o indivíduo humano na vanguarda, abrindo caminho para aplicações éticas e confiáveis e contribuindo significativamente para a melhoria da sociedade como um todo. Os resultados esperados incluem novas soluções e metodologias para a confiança digital e um cenário digital mais seguro. (AU)