BACE API es un sistema que reconoce la identidad de personas africanas con mayor precisión. La aplicación pone en duda la creación de herramientas similares desarrolladas por personas caucásicas.
Charlette N’Guessan no solo es la primera mujer en ganar el premio para África de la Real Academia de Ingeniería con el galardón de Engineering Innovation, sino que lo hizo por crear una tecnología de reconocimiento facial que no cae en un sesgo racial.
N’Guessan y su equipo ganaron 30 mil dólares por haber desarrollado BACE API, un sistema digital de verificación que usa la inteligencia artificial (IA) y el reconocimiento para verificar la identidad de los africanos vía remota y en tiempo real. Esto sin requerir de un hardware especial.
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Lo anterior significa que el sistema empata una foto en vivo con otra de algún documento oficial, como un pasaporte o tarjeta de identificación, explicó la emprendedora a CNN. Si se trata de páginas de internet o aplicaciones en línea que integran BACE API, los usuarios verificarán su identidad a través de su webcam.
“Es esencial contar con tecnologías de reconocimiento facial basadas en las comunidades africanas”, comentó Rebecca Enonchong, emprendedora de Camerún y jurado de la premiación, en un comunicado. “Confiamos en que esta tecnología innovadora traerá grandes beneficios para el continente”.
A pesar de que BACE API está diseñada solo para identificar a los africanos, sin lugar a duda marca un hito. Las tecnologías de reconocimiento facial desarrolladas en Estados Unidos o en países de Occidente con frecuencia son creadas por personas caucásicas.
Por otro lado, estas herramientas generalmente son entrenadas con bases de datos de rostros blancos. En consecuencia, presentan dificultades para identificar a individuos de color, particularmente a los negros, generando resultados falsos que en el peor de los casos pueden dañar la reputación de las personas.
Con la intención de evitar esta situación N’Guessan considera que no existe motivo para que tecnologías como BACE API identifiquen toda clase de rostros. Solo es cuestión de asegurarse de que el algoritmo sea entrenado de forma integral mediante el uso de un robusto conjunto de datos.
“Entre más entrenes a tu modelo, será capaz de identificar más rostros”, explicó N’Guessan, en entrevista con CNET. “Estamos felices de que nuestro sistema es capaz de brindar un alto nivel de precisión”.
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El trabajo de la emprendedora y su equipo demuestra que el desarrollo de una tecnología de reconocimiento facial que evite el sesgo racial implica un trabajo colaborativo entre personas de diferentes grupos étnicos. De lo contrario, queda entredicho qué tan efectiva es esta tecnología si detrás de su creación solo están personas blancas.
