Американски учени разработиха система за разпознаване на фалшиви видеа (deepfake), която частично прехвърля изчисленията от традиционния процесор върху оптична верига. Резултатите от изследването бяха публикувани от екип на Калифорнийския университет в Лос Анджелис (UCLA) в списание eLight. В експериментални тестове системата е идентифицирала фалшиви видеоклипове с близо 98% точност, а при оптичен проход успява да анализира едновременно поне 15 видео потока; изследователите съобщават и изпитание с 18 видеа, при което точността остава висока.
Техническата архитектура комбинира стандартна цифрова невронна мрежа и оптичен декодер. Първоначално цифровата част компресира видеокадрите в компактно представяне, което след това се предава на програмируем пространствен светлинен модулатор. Докато светлината преминава през оптичната система, част от операциите се изпълняват физически чрез разпространение и дифракция, вместо да се извършват последователно в софтуер. Това освобождава декодера от нуждата да обработва всяко видео поотделно и позволява един оптичен проход да обработва множество потоци едновременно.
Оценките на производителността са направени върху набора Celeb-DF, където е отчетена средна точност 97,79%, чувствителност 99,86% и специфичност 95,72% — което означава, че пропуснатите фалшиви видеа са били около 0,14%. При едновременното обработване на 18 потока точността е спаднала до 96,13%. Допълнително предимство е енергийната ефективност: пасивните оптични слоеве повишават точността без съществено увеличение на консумацията. Разработката е описана като експериментален прототип и е предимно предназначена за бързо първично сканиране на големи видео потоци; съдържание, определено като подозрително, следва да бъде подложено на допълнителен анализ.