O projeto DeepSafe desenvolve uma solução de IA baseada em Deep Learning para autenticação de vídeos e detecção de deepfakes em dispositivos móveis. Diante dos riscos da manipulação digital, a proposta foca em modelos robustos que analisam padrões espaciais e temporais de forma eficiente para hardware limitado (restrições de memória e energia). O escopo abrange desde a revisão científica e seleção de datasets até o desenvolvimento incremental e validação experimental.
Modalidade:
Presencial
Tipo de Projeto:
Projeto de Pesquisa
Início:
01/09/2025
Término:
31/08/2026
01
Equipe Técnica
02
Professor Pesquisador
02
Aluno(a) Pesquisador
Linhas de Pesquisa
Visão Computacional
Segurança digital
Inteligência Artificial
Deep Learning
Equipe Técnica
Coordenador Geral
Prof. Dr. Felipe Gomes de Oliveira
Doutor em Ciência da Computação
Líderes-Técnicos:
- Prof. Dr. José Luiz de Souza Pio
- Prof. Dr. Andrey Antônio de Oliveira Rodrigues
Suporte Técnico:
- Frank Gomes Azevedo
Alunos-Bolsistas:
- Felipe Martins do Nascimento
- Jade Andreina Menezes dos Santos
Depoimentos
Resultados Esperados
Como resultados esperados, o projeto DeepSafe visa entregar uma base tecnológica sólida para autenticação de vídeos, incluindo modelos de deep learning, pipelines de processamento, critérios de avaliação e documentação técnica, criando condições para evolução futura da solução, transferência tecnológica e aplicação em contextos industriais e institucionais. Além disso, o projeto contribui para o avanço científico na área de detecção e predição de deepfakes, fortalecendo a capacidade de pesquisa, desenvolvimento e inovação no ecossistema acadêmico e industrial, envolvido para a melhoria da qualidade dos serviços de telefonia móvel.
Projeto Incentivado pela Lei de Informática nº 8.248/1991 e
8.387/1991, regulamentada pelos Decretos 10.521/2020, 10.356/2020.

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