Rachele Didero è un’ingegnere e stilista italiana di 26 anni. Impegnata nella tutela della privacy, nell’ambito della sua tesi di dottorato al Politecnico di Milano, ha sviluppato pattern in grado di ingannare Yolo, l’algoritmo di riconoscimento facciale più utilizzato.
Un’intelligenza artificiale per ingannare il riconoscimento facciale
Per definire il modello di abbigliamento che ingannerà il software di riconoscimento facciale, Cap_able utilizza l’intelligenza artificiale che crea un modello chiamato ” “patch in conflitto”. Quest’ultimo cerca di nascondere le sue tracce fingendosi un animale. Il riconoscimento facciale è inizialmente responsabile dell’identificazione della persona e, se si tratta di un essere umano, acquisisce i dati biometrici del volto. Dato che la fotocamera ritiene che sia un cane, una zebra o una giraffa, Yolo non può classificare il volto come umano e consente a chi lo indossa di conservare i propri dati biometrici.
Tuttavia, rimane uno svantaggio importante. Sebbene Yolo possa beneficiare di aggiornamenti costanti, il design degli abiti non può essere modificato. Pertanto, per mantenere il tuo anonimato, dovresti rinnovare costantemente il tuo guardaroba.
La collezione è già disponibile in preordine sul sito del brand. Aspettatevi di pagare 277€ per i pantaloni e 390€ per un maglione. L’obiettivo non è solo quello di equipaggiare la popolazione in massa, ma piuttosto di mettere in guardia le persone sui pericoli che possono comportare le tecnologie che raccolgono dati personali a vostra insaputa.
