Un chip impulsado por luz detecta deepfakes con un 98 % de precisión en 15 flujos de video

Un equipo de la Universidad de California en Los Ángeles (UCLA), dirigido por el profesor Aydogan Ozcan, presentó un sistema de inteligencia artificial impulsado por luz capaz de analizar videos para detectar deepfakes con una precisión cercana al 98 %. El diseño fue publicado en la revista eLight y tuvo amplia repercusión mediática el 1 de octubre de 2026.

A diferencia de los clasificadores digitales convencionales, que procesan los fotogramas uno a uno, el dispositivo utiliza capas ópticas difractivas pasivas que permiten a los fotones realizar físicamente, de forma paralela, el reconocimiento de patrones en numerosos flujos de video de manera simultánea.

En pruebas de referencia con 15 clips del conjunto Celeb-DF, el procesador alcanzó una precisión global del 97,79 %, con una sensibilidad del 99,86 % para detectar videos manipulados y una especificidad del 95,72 % en clips genuinos; al escalarse a 18 flujos simultáneos, la precisión se mantuvo en el 96,13 %.

La incorporación de dos capas difractivas adicionales, ajustadas para detectar manipulaciones más complejas, aumentó la precisión de detección en unos 6,8 puntos porcentuales frente a deepfakes difíciles de identificar, con un consumo de energía y un tiempo de procesamiento adicionales prácticamente nulos.

Dado que el cálculo se realiza a la velocidad de la luz y consume poca energía, los investigadores presentan el chip como una primera línea de defensa de alto rendimiento para plataformas sociales, cadenas de televisión y laboratorios de las fuerzas del orden que enfrentan una explosión de contenido de video generado por inteligencia artificial.