Итальянский модный стартап Cap_able выпустил коллекцию трикотажной одежды, которая защищает биометрические данные пользователя без необходимости скрывать свое лицо.

Одежда, получившая название Manifesto Collection, имеет различные узоры, разработанные под алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ), чтобы скрыть личность владельца и вместо этого идентифицировать их как животных.

Cap_able разработал одежду с узорами, известными как состязательные нашивки, чтобы обмануть программное обеспечение для распознавания лиц в режиме реального времени. Согласно Cap_able, одежда была протестирована с помощью YOLO, которая является самой быстрой системой обнаружения объектов в реальном времени. Пользователи либо не обнаруживаются программным обеспечением, либо идентифицируются как животные, чей отпечаток встроен в специальную нашивку.

Основатели Cap_able, Рашель Дидеро и Федерика Бусани, разработали коллекцию после девяти месяцев исследований и тестирования различных изображений, алгоритмов, вязальных машин и материалов. Дидеро создал систему для преобразования цифровых состязательных нашивок в 3D-трикотажный текстиль с использованием одной нити, чтобы контролировать вязание и гарантировать, что оно сохранит состязательные свойства нашивки.

Ассортимент коллекции включает джемперы, футболки, брюки и платья, связанные из 100% египетского хлопка Filmar, бренда, который придерживается инициативы Better Cotton (BCI). Коллекция Manifesto направлена на повышение осведомленности о праве на конфиденциальность биометрических данных, что, по ее словам, является проблемой, которая часто недопредставлена, несмотря на то, что затрагивает большинство граждан по всему миру.

Дидеро и Бусани считают, что информация о лице должна восприниматься так же, как информация, полученная из ДНК и отпечатков пальцев.

Цель одежды дуэта – стимулировать дискуссию о защите от неэтичного использования камер распознавания лиц, которые могут повлиять на выражение и передвижение людей в общественных местах.

Фото превью и материала / Cap_able 

Cap_able нейтрализует алгоритмы нейросетей для распознавания лиц с помощью трикотажной одежды