| # 💡 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 | | |
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| | **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: | |
| 1. **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). | |
| 2. **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. | |
| 3. **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! | |