Ya es posible detectar artículos Gucci falsos con un teléfono inteligente

La solución de Entrupy es una cámara microscópica manual que permite que cualquier persona con un teléfono inteligente registre un accesorio de lujo en cuestión de minutos. Vea cómo funciona.

Método para verificar si este bolso Louis Vuitton es auténtico o no, usando el dispositivo Entrupy. (Foto: Bloomberg)
Método para verificar si este bolso Louis Vuitton es auténtico o no, usando el dispositivo Entrupy. (Foto: Bloomberg)

(Bloomberg).- Distinguir un auténtico bolso Louis Vuitton de una falsificación bien hecha es un arte sutil que implica contar puntadas, sentir el grano del cuero y revisar patrones. Una startup de Nueva York dice que tiene una tecnología que puede detectar falsificaciones sin tener que adivinar.

La solución de Entrupy es una cámara microscópica manual que permite que cualquier persona con un teléfono inteligente registre un accesorio de lujo en cuestión de minutos. Desde el lanzamiento del servicio hace un año, la compañía dice que su precisión ha mejorado a más del 98% para 11 marcas, entre las que se incluye Louis Vuitton, Chanel y Gucci.

Etiquetas holográficas, microimpresión e incluso radiobalizas tejidas a las telas han sido utilizadas durante años por las marcas de moda para ayudar a establecer la autenticidad de sus productos.

Los fabricantes de vestuario gastarán US$ 6,150 millones en tecnologías antifalsificaciones en 2017, según la firma de investigación con sede en Londres Visiongain, pero el anonimato que permiten las compras por internet y la creciente popularidad de vendedores de segunda mano está dificultando la lucha contra los productos falsificados.

“Incluso hace 10 años, una mujer que iba a comprar un bolso de segunda mano sabía muy bien que Chanel, Gucci y Prada no venden en la esquina”, dijo Susan Scafidi, directora del Fashion Law Institute de Fordham University en Nueva York. “Pero ahora, con tanto comercio legítimo e ilegítimo que ocurre en línea, es muy difícil para los consumidores diferenciarlos”.

El tema fue resaltado el año pasado cuando la Coalición Internacional Antifalsificaciones suspendió la membresía del mayor minorista en línea de China, Alibaba Group Holding Ltd., en medio de las críticas de que esta empresa y otros puntos de venta de comercio electrónico no estaban haciendo lo suficiente para eliminar las falsificaciones.

El fundador de Alibaba, Jack Ma, no ayudó a solucionar el problema al decir que las imitaciones de fabricación china de hoy pueden ofrecer una mejor calidad que los artículos genuinos.

Las tiendas en línea de segunda mano como RealReal y Vestiaire Collective utilizan expertos con años de experiencia para determinar la autenticidad de los productos que compran y venden. Es un proceso cuidadoso que no es absolutamente infalible, según algunas críticas en línea de clientes quejándose de que les vendieron falsificaciones.

Engrapy dice que su cámara amplía los objetos 260 veces, por lo que las características invisibles para el ojo humano se convierten en signos reveladores: marcas de sello deformes, minúsculos huecos en el grano de cuero y rebasamientos de pintura.

El dispositivo, que parece una linterna voluminosa con una conexión inalámbrica, se puede alquilar por un cargo inicial de US$ 299. Los planes mensuales comienzan en US$ 99. Hasta ahora, alrededor de 160 empresas, incluidas casas de empeño, mayoristas y minoristas en línea se han inscrito.

“Hoy todo es hecho por humanos”, dijo por teléfono el cofundador de Entrupy, Vidyuth Srinivasan. “Para las empresas que están creciendo, esa no es una solución escalable”.

Srinivasan y dos investigadores de la Universidad de Nueva York, Ashlesh Sharma y Lakshminarayanan Subramanian, iniciaron Entrupy en el 2012, año que marcó un punto de inflexión para la visión por computador.

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[Vidyuth Srinivasan. Foto: Bloomberg]

Un avance en algoritmos en un concurso de ciencias llamado ImageNet mejoró ampliamente la capacidad de las máquinas para identificar objetos de uso diario en fotografías mediante el uso de una enorme cantidad de datos para encontrar patrones. Fue un momento decisivo para las tecnologías de aprendizaje profundo que también apuntaló los automóviles autónomos y un mejor software de reconocimiento de voz.

Con algo de ayuda de Yann LeCun, director de investigación de inteligencia artificial de Facebook Inc. e inversor ángel en Entrupy, Srinivasan y sus socios comenzaron con una corazonada de que las computadoras podrían entrenarse para ver fotos de artículos de lujo y extraer una especie de genoma, la esencia de, digamos, un bolso Fendi o Hermes.

Después de algunas misiones de espionaje infructuosas a los departamentos de mujer de grandes almacenes, convencieron a varias tiendas de segunda mano de Nueva York para que les dieran acceso a sus inventarios. Encontrar las falsificaciones era fácil: uno de los cofundadores trajo una maleta llena después de un viaje a China. La base de datos de Entrupy ahora tiene decenas de millones de fotografías de unos 30,000 bolsos y billeteras. El software aprende a medida que los clientes cargan nuevas imágenes.

“La tecnología funciona bastante bien en todo, excepto en diamantes y porcelana, porque son refractivos y utilizamos análisis óptico”, dijo Srinivasan. “Ya lo hemos probado en partes de automóviles, teléfonos, cargadores, audífonos, chaquetas, zapatos, e incluso en petróleo crudo”.

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