Um programa desenvolvido na Universidade de Campinas promete agilizar o trabalho da polícia ao detectar cenas suspeitas de abuso sexual infantil em bancos de imagens em computadores e celulares apreendidos. O algoritmo que já foi testado por um perito da Polícia Federal teve um índice de acerto de 73%.

O programa fez os algoritmos aprenderem a classificar esse tipo de crime a partir de vídeos reais da Polícia Federal, numa metodologia baseada na tecnologia do Chat GPT.

“A ideia é muito parecida, só que para imagens, e não para textos. Uma cena que tem quarto de criança, é uma cena suspeita. Uma cena que tem quartos, também pode ser suspeita. Uma cena que tem banheiro, também pode ser suspeita. Não significa que vai ter, mas significa que tem uma chance maior de encontrar aquele tipo de imagem”, explica Sandra Avila, pesquisadora do Instituto de Computação da Unicamp.

Criado como tese de mestrado da pesquisadora Thamiris Coelho, o trabalho ganhou o Prêmio de Reconhecimento Acadêmico em Direitos Humanos (Pradh) 2024, iniciativa do Instituto Vladimir Herzog e da Unicamp.

O uso da tecnologia promete, além de agilizar o processo de análise dos materiais suspeitos, poupar os policiais do contato prolongado com conteúdo de abuso infantil.

O estudo foi financiado com recursos públicos por meio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), e integra o Projeto Araceli, uma colaboração entre universidades para desenvolver ferramentas de IA para análise de mídias sensíveis, que une a Unicamp, a Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG) e a Universidade de Sheffield (Reino Unido).

Segundo Thamiris, o próximo passo da pesquisa é integrar novas tecnologias para deixar o programa ainda mais inteligente. Seria combinar o que cada um tem feito e criar um detector de abuso sexual infantil robusto. Uma das pessoas do nosso grupo de pesquisa estava estudando exatamente como ter esses modelos em dispositivos como celulares e até computadores que não têm o processamento.