La startup EmotionReader de Limerick a été acquise par l’entreprise de technologie de reconnaissance faciale Kairos.
EmotionReader utilise des algorithmes pour analyser les expressions faciales dans le contenu vidéo. Kairos est basé à Miami et a dit que c’était un contrat de plusieurs millions de dollars.
La société de Limerick a été créée l’année dernière par les docteurs Stephen Moore et Padraig O’Leary.
Kairos veut accélérer l’adoption de la reconnaissance faciale comme outil de vérification.
Elle déclare : « Avec l’équipe de recherche d’EmotionReader à bord, Kairos va travailler dur pour repousser les limites des systèmes actuels de reconnaissance faciale et être plus précis dans des conditions réelles. Spécifiquement, en optimisant les algorithmes pour qu’ils fonctionnent sans biais sur toutes les races, ethnies, sexes et âges de visages. »
M. Kairos a déclaré que » à mesure que les systèmes de reconnaissance faciale seront adoptés pour de nouveaux cas d’utilisation, les opportunités potentielles en matière de propriété intellectuelle constitueront un point de mire pour faire de M. Kairos un leader dans ce domaine « . Le Dr Moore, le nouveau directeur scientifique de Kairos, a déclaré que » grâce aux progrès récents de l’IA et de l’apprentissage approfondi, nous sommes à un point tournant où l’IA changera pour le mieux la vie de millions de personnes « .
Le Dr Moore avait constitué l’équipe de recherche et développement d’EmotionReader à partir d’une base à Singapour. Kairos a déclaré qu’elle allait maintenant consolider son équipe R&D dans le bureau de Singapour, et que le Dr Moore dirigerait l’équipe.
Brian Brackeen, PDG de Kairos, a déjà écrit que la technologie de reconnaissance faciale a des problèmes de préjugés raciaux. Il a dit qu’il y avait un » besoin absolu d’avoir un dialogue honnête sur l’inefficacité troublante des algorithmes pour identifier correctement les femmes et les personnes de couleur « .
« Si vous pensez à l’apprentissage automatique en termes d’enseignement à un enfant, alors considérez que vous ne pouvez pas raisonnablement vous attendre à ce qu’un enfant reconnaisse quelque chose ou quelqu’un qu’il n’a jamais ou rarement vu. De même, dans le cas d’un biais ethnique algorithmique, le système ne peut être aussi diversifié dans sa reconnaissance des ethnies que le catalogue de photos sur lequel il a été formé. »
Selon lui, les algorithmes devraient se voir offrir » une sélection beaucoup plus diversifiée et étendue d’images représentant des femmes à la peau foncée, diverses autres nuances de couleur et des individus s’identifiant comme étant » mixte »
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