Metaverso: cómo identificar a la persona que está detrás de un avatar

Uno de los retos del metaverso es identificar a una persona tras los cambios estéticos que allí se pueden presentar, por eso, un grupo de investigadores desarrolló un sistema para reconocer a otro, sin necesidad de escanear su rostro, lo único que se necesita son los movimientos del cuerpo.

Los encargados de este proyecto son científicos de la Universidad de Berkeley, la RWTH Aachen en Alemania y la empresa Unanimous AI.

“Sabemos desde hace mucho tiempo que el movimiento revela información sobre las personas, pero lo que muestra recientemente este estudio es que los patrones de movimiento son tan exclusivos de un individuo que podrían servir como una identificación biométrica, al igual que el reconocimiento facial o de huellas dactilares”, afirmó Vivek Nair, uno de los autores de la investigación, a The Register.

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Cómo funciona la identificación

Según los investigadores, desde los años 70 hay estudios que demuestran que las personas pueden reconocer a un amigo según los movimientos de su cuerpo. Así que tomaron esa idea como la base del proyecto para determinar qué tan factible es llevarlo al metaverso y saber quién está detrás del avatar.

La biomecánica es una característica que tiene cada persona, al igual que las huellas o su rostro, por lo que fue una de las técnicas usadas en el proyecto.

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Para alcanzar estos resultados tomaron a 55.541 usuarios, con quienes entrenaron el modelo de reconocimiento durante 5 minutos por persona recogiendo todos los datos posibles. Sin embargo, aseguran que para una compañía con un gran presupuesto este proceso sería mucho más eficiente.

Tras el entrenamiento lograron identificar en 10 segundos análisis con un 73,20% de precisión, pero cuando extendieron el tiempo a 100 segundos se elevó a 94,33%. Entonces, en algo más de un minuto y medio pudieron reconocer a una persona en el metaverso solo con ver los movimientos de sus manos y cabeza, sin ver el rostro.

El espacio virtual que usaron para el experimento fue el juego Beat Saber y las gafas Meta Quest 2. Además, obtuvieron un total de 2.66 millones de grabaciones de usuarios jugando, para conformar un dataset de 3,96 TB tras 713.000 sesiones de juego.

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Esta gran cantidad de datos era clave porque necesitaban fijarse en varios aspectos del cuerpo como la orientación de la cabeza y las manos, el timing en que reaccionaban a los estímulos del juego, el rendimiento y la precisión.

Información que se puede conseguir gracias al avance de las gafas de realidad virtual que permiten evaluar la altura, talla, longitud de los brazos y la distancia entre los ojos que entrega rasgos particulares de una persona.

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“Esto realmente cambia la forma en que pensamos sobre la noción de ‘privacidad’ en el metaverso, ya que con solo moverse en la realidad virtual... ¡Podría estar identificándose!”, dijo Nair.

Finalmente, el proyecto abre las puertas a nuevas formas de reconocimiento dentro del metaverso, aunque también pone en evaluación las políticas de privacidad de los usuarios en estos espacios.