Ideia da UA vence concurso e vai ajudar NATO a combater extremistas na Internet.

2018-12-11 07:56

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A proposta portuguesa, uma das três finalistas mundiais de um concurso da Nato, venceu e a Universidade de Aveiro vai poder ajudar a NATO a combater extremistas na Internet.

Na final do concurso estavam a proposta que a Universidade de Aveiro, um projeto apresentado pela Universidade de Torino e outro apresentado por uma start-up da Lituânia.

A solução da Universidade de Aveiro venceu na final do concurso no Centro de Excelência de Comunicação Estratégicas da NATO, em Riga (Letónia), a 10 de dezembro.

Como detetar o uso malicioso de vídeos e fotografias na Internet e, com isso, combater as mensagens extremistas? Em forma de competição, a NATO Strategic Communications Centre of Excellence (NATO StratCom) lançou o repto a especialistas em Informática e Sistemas Inteligentes de todo o mundo.

A ideia apresentada pela equipa da UA passa pelo desenvolvimento de um sistema capaz de analisar imagens, sejam em formato vídeo, sejam em fotografia, em três grandes dimensões.

Em primeiro lugar o sistema quer esmiuçar os objetos. Os investigadores propõem-se a que no final da análise todos os objetos presentes nas imagens estejam rastreados de forma a que sejam ou não identificados aqueles que possam estar potencialmente ligados a grupos extremistas.

Em segundo lugar, o dispositivo informático permitirá também concluir se as imagens são originais ou se sofreram qualquer tipo de manipulação.

Por último, o ‘detetive’ da UA terá a capacidade de analisar a informação extraída das imagens, enquadrada com as eventuais mensagens que a possam acompanhar como posts ou comentários a elas ligados nas redes sociais.

“Com base na informação extraída das imagens e dos conteúdos textuais dos posts que possam estar associados, o nosso sistema classificará o risco dessa informação utilizando técnicas de mineração de dados [exploração de grandes quantidades de dados em busca de padrões consistentes] e classificadores [treino de algoritmos para aprenderem padrões e fazerem previsões a partir de dados]”, explica Daniel Canedo.