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Masquer les codes secrets à la lumière pour se prémunir contre les vidéos truquées.

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Une équipe de chercheurs de l’université Cornell, dirigée par Abe Davis et Peter Michael, a conçu une méthode novatrice pour « filigraner » des vidéos afin de détecter les falsifications.

Leur approche consiste à masquer des informations dans des variations subtiles de l’éclairage lors d’événements clés, comme des conférences de presse.

Chaque source de lumière émet un code secret qui permet de vérifier l’authenticité d’une vidéo.

Cette technique est particulièrement utile face à la montée des désinformations facilitées par l’intelligence artificielle et les réseaux sociaux, rendant la vérification des contenus audiovisuels plus urgente que jamais.

Contrairement à des méthodes précédentes qui nécessitaient des équipements spécifiques, leur innovation repose sur le codage des lumières utilisées lors de la capture vidéo.

Ainsi, toute vidéo authentique des événements capturés contiendrait ce filigrane, peu importe qui l’a enregistrée.

Les chercheurs ont également montré que cette méthode peut identifier des modifications dans les vidéos en comparant celles-ci avec des « vidéos de code ».

Bien que les défis persistent dans la lutte contre la désinformation, cette avancée constitue une réponse prometteuse, bien que les adversaires continueront à développer de nouvelles techniques pour tromper.

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Une nouvelle voie pour optimiser le matériel d’IA : l’extraction de gradient Homodyne en français

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reformule et résume totalement ce texte Une équipe dirigée par le Centre BRAINS pour le calcul inspiré du cerveau de l’Université de Twente a démontré une nouvelle façon d’adapter les matériaux électroniques d’une manière comparable à l’apprentissage automatique.

Leur étude, publiée dans Nature Communications, introduit une méthode d’apprentissage physique qui ne nécessite pas d’algorithmes logiciels tels que la rétropropagation.

La rétropropagation, la méthode d’optimisation popularisée dans les années 1980 par le prix Nobel Geoffrey Hinton et ses collègues, est au cœur de la révolution actuelle de l’IA. avec un minimum de 2 paragraphes

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L’apprentissage guidé permet d’entraîner efficacement des réseaux neuronaux autrefois jugés « impossibles à former ».

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Des chercheurs du CSAIL du MIT ont découvert qu’il est possible d’améliorer l’apprentissage de réseaux neuronaux, même ceux historiquement perçus comme « impossibles à entraîner », grâce à une technique de guidage.

Celle-ci implique une courte phase d’alignement entre les réseaux, ce qui permet une performance accrue même pour des architectures traditionnellement jugées inadaptées aux défis contemporains.

Cette innovation souligne l’importance d’un soutien ajusté dans l’entraînement des modèles, ouvrant la voie à des applications plus larges et plus efficaces des réseaux neuronaux.

Ainsi, la méthode pourrait révolutionner notre approche des architectures intelligentes, leur permettant de s’attaquer à des tâches modernes avec une efficacité renouvelée.

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Un système de synthèse vocale génère des objets sur demande grâce à l’IA et à la robotique.

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L’ de l’IA générative et de la robotique nous rapproche d’une nouvelle ère de création rapide d’objets sur demande.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un système innovant capable de transformer des commandes vocales en réalité physique.

Ce processus, géré par l’IA, permet à un bras robotique de matérialiser des objets, tels que des meubles, en seulement cinq minutes.

Cette avancée technologique promet de révolutionner notre manière d’interagir avec le monde matériel.

En offrant la possibilité de produire des articles simplement par la parole, elle ouvre des perspectives fascinantes pour la personnalisation et la fabrication à la demande, bouleversant ainsi nos méthodes actuelles de production.

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