A tecnologia de reconhecimento facial é cada vez mais utilizada, seja nos sistemas de vigilância ou simplesmente implementado na segurança de desbloqueio dos smartphones. Mas existem problemas associados à eficácia do reconhecimento entre homens e mulheres, com maior discrepância entre os tons mais claros e escuros de pele. As empresas têm feito esforços para treinar a inteligência artificial na redução de erros e a Microsoft alega melhorias significativas na sua tecnologia.

Segundo o blog da Microsoft, a tecnológica reduziu o erro do reconhecimento entre homens e mulheres com pele negra até 20 vezes. Entre as mulheres, o erro foi reduzido em nove vezes. Com estes valores, a empresa alega uma grande redução de erro entre as diferentes demografias. A Microsoft refere que as tecnologias de inteligência artificial apenas são eficientes se forem alimentadas com informações diversificadas sobre os tons de pele, mas também relacionados com o estilo de penteado, os acessórios e a maquilhagem dos olhos.

Para tal, a equipa responsável pelo treino do Azure, o sistema de IA da Microsoft, fez modificações importantes. A base de dados foi expandida e o treino foi revisto, introduzindo uma nova coleção de informações focada especificamente no tom de pele, sexo e idade das pessoas. Foi ainda melhorado o classificador para produzir resultados com maior precisão. A equipa de investigadores contou ainda com especialistas para definir estratégias e boas práticas, testando internamente o sistema antes de o lançar, investindo ainda numa maior diversificação do treino.

Por fim, a pesquisa focou-se em ferramentas de inteligência artificial para ajudar os engenheiros a identificar falhas nas informações de treino, sobretudo na representação dos tons mais negros das mulheres, que poderia levar o sistema de AI a obter erros na classificação do sexo, que é considerado o principal desafio na precisão do reconhecimento facial.

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