Quienes venden productos falsificados pueden haber encontrado su rival en inteligencia artificial

La amenaza de los productos falsificados continúa amenazando a las comunidades globales y manteniendo alerta a las agencias de aplicación de la ley especializadas. Según un informe publicado por el Servicio Secreto de Estados Unidos para el ejercicio 2023, hasta 22 millones de dólares en moneda falsificada fue incautado en el año 2023. Durante ese año, el Servicio Secreto de Estados Unidos realizó cerca de 200 arrestos por falsificación. El Departamento del Tesoro de los Estados Unidos estima que en un momento dado hay billetes falsos en circulación, por valor de entre 70 y 200 millones de dólares. 

La falsificación es una malicia que no sólo afecta a las monedas o a la circulación de billetes en todo el mundo. Afecta a casi todas las cadenas de suministro. Los informes sugieren que la falsificación y la piratería cuestan a la economía mundial alrededor de 600 mil millones de dólares cada año.

Según una encuesta realizada por CRISIL, cerca del 90% de los consumidores optan por productos falsificados, atraídos por el hecho de que son más baratos y están ampliamente disponibles. La necesidad de comprar estos productos también surge de la necesidad de validación y reconocimiento social que muchas de estas marcas caras y lujosas aportan a la gente. 

En medio de este entorno en el que los productos falsificados forman parte de nuestra vida diaria, es obvio que las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley intentarían detenerlo. Cualquier amenaza al orden económico global tendría graves consecuencias. Sin embargo, lo que parece ser un avance interesante en esta etapa y en este momento es que los esfuerzos para disuadir la falsificación han adoptado paradigmas tecnológicos modernos y de vanguardia. Una de esas tecnologías ha sido la Inteligencia Artificial. 

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Técnicas de minería de imágenes y algoritmos de aprendizaje automático para identificar monedas falsificadas

Un grupo de la Universidad Concordia de Canadá Los investigadores han publicado un marco único. que aprovecha técnicas de algoritmos de aprendizaje automático y minería de imágenes para identificar fallas que conducen a la identificación de monedas falsificadas. La publicación salió en la revista 'Expert Systems With Applications'. Los investigadores estaban asociados con el Centro de Reconocimiento de Patrones e Inteligencia Artificial (CENPARMI). 

Mientras informaba sobre cómo el marco identifica las fallas, Ching Suen, profesora del Departamento de Ciencias de la Computación e Ingeniería de Software y autora supervisora ​​del artículo, dijo lo siguiente:

"Utilizando tecnología de imágenes, escaneamos monedas genuinas y falsas para poder buscar anomalías que pueden ser bidimensionales o tridimensionales, como letras o el rostro de la persona en la moneda".

Mariam Sharifi Rad, becaria postdoctoral en CENPARMI y autora principal del artículo, destacó que el marco no sólo trataba de salvaguardar la economía y sus recursos sino también de "ampliar los límites de la tecnología y mejorar la seguridad". 

Aquí debemos recordar que la cuestión de la falsificación está profundamente entrelazado con aspectos de ciberseguridad, especialmente en esta era digital, cuando las transacciones virtuales son omnipresentes. 

El informe del Servicio Secreto de los Estados Unidos que ya hemos citado para señalar el volumen de moneda falsificada incautada dice que en 2023, la cantidad de pérdidas recuperadas por delitos relacionados con las ciberfinanzas ascendió a 1.1 millones de dólares. El número de detenciones realizadas por delitos ciberfinancieros fue de 1,019. 

Sin lugar a dudas, estos números validan las afirmaciones que hacen los investigadores acerca de que su marco es algo que ayudará a librar una guerra más grande y ampliará los límites de la seguridad y la protección contra la falsificación tal como los conocemos hasta ahora. 

Pero, ¿cómo lograron los investigadores su misión sobre el terreno? ¿Cómo se hicieron realidad sus intenciones? Para eso habría que profundizar más en el proceso. 

Aprovechando conceptos difusos, minería de imágenes semiautomática y PSO

Los investigadores hicieron un uso sensato de estas tres herramientas para detectar monedas falsas. Crearon conjuntos de datos de imágenes de seis monedas y las seleccionaron como referencias centrales para su investigación. La implementación del sistema de minería de imágenes dependía de reglas de asociación difusas y empleaba un método de detección de blobs y un predicado de relación. El sistema combinatorio podría extraer información implícita de imágenes que se alinean con las perspectivas humanas. 

El marco también integra la técnica de optimización de enjambre de partículas (PSO), que ayuda a redefinir dinámicamente los parámetros de umbral, mejorando la eficiencia de la asociación difusa y haciendo que el sistema de detección de monedas falsificadas sea más robusto. El resultado es un sistema que es altamente adaptable a una variedad de conjuntos de datos de imágenes diferentes. 

Para resumir los logros del marco, Ching Suen dijo:

"Este método se puede utilizar para detectar todo tipo de productos falsificados, que vemos en todo el mundo. También se puede utilizar para detectar etiquetas falsas en frutas, vinos, licores, etc. Hay muchos lugares donde esto se puede aplicar."

No hay duda de que este novedoso marco para detectar monedas falsificadas, si se replica y amplía adecuadamente, ayudaría significativamente a la economía global. Sin embargo, otra solución que ha abordado con éxito las monedas falsificadas desde sus inicios son las monedas basadas en blockchain como Bitcoin. 

La propiedad de la inmutabilidad en las monedas basadas en blockchain

Las monedas basadas en blockchain y sus transacciones se ejecutan según los principios de un libro de contabilidad inmutable. Se refiere a un sistema de mantenimiento de registros que no se puede alterar.

En el sistema blockchain, cada bloque de información que contiene hechos o detalles de transacciones está respaldado por un valor hash correspondiente. Basado en principios criptográficos de alta seguridad, este valor hash comprende cadenas alfanuméricas generadas por bloques individuales.

Cada bloque tiene un valor hash o firma digital para sí mismo y el anterior, asegurando un acoplamiento implacable y retroactivo de bloques que evita interferencias con el sistema o la alteración de los datos ya guardados. 

Lo que hace que la falsificación sea un concepto redundante en las monedas basadas en blockchain es que el valor hash no se puede aplicar ingeniería inversa. Ningún usuario puede utilizar la cadena de salida para acceder a los datos de entrada. 

En general, en los sistemas monetarios basados ​​en blockchain, es casi imposible alterar o eliminar los datos del bloque colocado en la cadena de bloques. Cada vez que alguien intenta realizar un cambio, la modificación es rechazada por el bloque siguiente ya que el hash de la liga ya no sería válido.

Además de las monedas, el mecanismo de blockchain puede impedir el fraude y la falsificación en muchos otros aspectos de los sistemas de producción y las cadenas de suministro cotidianos. La Comisión Europea, por ejemplo, ha abogado por el uso de blockchain para proteger nuestras cadenas de suministro globales de los impactos negativos de posibles demandas, lesiones a los consumidores, pérdida de ventas y daños a la reputación a largo plazo.

Blockchain como solución para combatir la falsificación en empresas de todo el mundo

La Comisión Europea ha reconocido el papel que puede desempeñar la tecnología blockchain a la hora de mejorar la trazabilidad y realizar un seguimiento de extremo a extremo de productos y envíos en una variedad de cadenas de suministro, desde la adquisición de la materia prima hasta la fase en la que el usuario la obtiene. el producto terminado. 

La implementación de blockchain puede ocurrir a través de etiquetas inteligentes, y las empresas pueden usar muchos tipos de etiquetas inteligentes, incluidos códigos QR, etiquetas RFID y firmas en superficies metálicas o cerámicas. 

Cada uno de los mecanismos de etiquetado mencionados anteriormente tiene sus ventajas. Por ejemplo, los sistemas basados ​​en códigos QR permiten a las empresas transferir información como la fecha de fabricación, el sitio web de la empresa o el número de atención al cliente. También ayudan a ejecutar pagos y realizar un seguimiento fluido de los envíos. 

Cuando se colocan en productos, las etiquetas RFID ayudan al lector a recibir señales desplegadas a lo largo de las áreas monitoreadas. El sistema puede rastrear el movimiento con alta eficiencia. Sin embargo, el sistema a menudo se considera poco realista cuando el alcance de su implementación es grande y el costo aumenta significativamente. 

Como solución avanzada, han aparecido en el mercado las máquinas de marcado láser. Estas máquinas ayudan a incorporar códigos de barras y gráficos rastreables en superficies metálicas o cerámicas. 

Además de las deliberaciones de la Comisión Europea sobre blockchain y su papel en la seguridad de las cadenas de suministro, un documento presentado en la 7.ª Conferencia Internacional sobre Ciencias de la Computación e Inteligencia Computacional 2022 analizó las posibilidades de desarrollar un sistema antifalsificación utilizando la tecnología blockchain. 

El documento presenta la tecnología blockchain como la columna vertebral de un sistema donde los clientes pueden validar la legitimidad de un producto sin la necesidad de un comerciante correspondiente. Los autores del artículo destacaron el potencial de la cadena de bloques Ethereum para ayudar a construir el modelo propuesto que podría rastrear la creación y las transacciones de cada artículo, asegurando la credibilidad de la autenticidad de un artículo. 

El papel de blockchain a la hora de proteger las cadenas de suministro y las innovaciones a su alrededor ha dejado claro que nuestras cadenas de suministro necesitan protección. Tener cadenas de suministro fuertemente protegidas podría significar un ganador seguro en lo que respecta a la protección contra la falsificación.

Varias empresas han estado invirtiendo investigación y recursos en el uso de la Inteligencia Artificial para asegurar las cadenas de suministro. En los siguientes segmentos, analizamos un par de estas empresas y sus soluciones. 

#1. IBM

IBM afirma que sus soluciones ayudan a construir cadenas de suministro sostenibles, resilientes y minimizadas. El Suite de inteligencia de la cadena de suministro IBM Sterling®, por ejemplo, es una solución de automatización y optimización basada en inteligencia artificial para ayudar a las organizaciones a resolver las interrupciones de la cadena de suministro a través de la transformación tradicional. La solución puede transformar las cadenas de suministro digitalmente, mejorar la resiliencia y la agilidad, y acelerar el tiempo de generación de valor a través de conocimientos prácticos, flujos de trabajo más inteligentes y automatización inteligente.

La solución, según las cifras de evaluación comparativa publicadas, reduce el tiempo que lleva rastrear los artículos desde la tienda hasta la granja de 7 días a 2.2 segundos. Reduce los niveles de inventario en un 18% para ahorrar desperdicios y costos. Además, el tiempo necesario para la gestión de interrupciones críticas en la cadena de suministro se reduce de días a horas.

IBM afirma que su solución es adecuada para una variedad de casos de uso, incluida la seguridad alimentaria, el mapeo, seguimiento y localización de la cadena de suministro de múltiples niveles, la gestión de emisiones de la cadena de suministro, la evaluación de cumplimiento y riesgo de los proveedores, la visibilidad de los proveedores y más. 

Muchas empresas utilizan las soluciones de IBM. Por ejemplo, Antonello Produce lo utiliza para mejorar la trazabilidad de los productos desde la semilla hasta la tienda y el lineal. Pietro Coricelli aprovecha la solución para optimizar la calidad de los alimentos, el abastecimiento sostenible y la transparencia de la cadena de suministro. Sonoco lo utiliza para salvaguardar la calidad de sus productos y la eficacia de sus medicamentos que salvan vidas. '

El equipo de IBM continúa trabajando en la solución para mejorarla gradualmente cada día. Por ejemplo, recientemente aprovechó la IA para diseñar una solución de torre de control que conecta las soluciones de inventario existentes y los sistemas de planificación de recursos empresariales. 

Para el año fiscal 2023, IBM generó 61.9 millones de dólares en ingresos, un aumento del 3% en moneda constante, y 11.2 millones de dólares de flujo de caja libre, un aumento de 1.9 millones de dólares año tras año. La ampliación de la IA para mejorar la productividad dentro de IBM amplió los márgenes de beneficio de la empresa. 

#2. Oracle

En abril del año pasado, Oracle introdujo capacidades de automatización e inteligencia artificial para ayudar a los clientes a optimizar la gestión de su cadena de suministro. Aportó nuevas capacidades en Suite de aplicaciones Oracle Fusion Cloud para ayudar a los clientes con una planificación acelerada de la cadena de suministro, una mayor eficiencia operativa y una mayor precisión financiera. Las actualizaciones específicas incluyeron nuevas capacidades de planificación, precios basados ​​en el uso y gestión de reembolsos.  

Según Jon Chorley, vicepresidente senior de aplicaciones de la cadena de suministro y director de sostenibilidad de Oracle:

“Con el conjunto completo de aplicaciones integradas de Oracle, las organizaciones pueden gestionar los datos de la cadena de suministro en la misma plataforma que las finanzas, los recursos humanos y la experiencia del cliente para acelerar procesos como el de cotización al cobro y eliminar las barreras que tradicionalmente han existido entre las diferentes funciones comerciales. Este enfoque holístico crea un entorno donde la IA y la automatización pueden florecer para ayudar a las empresas a impulsar la eficiencia y lograr más con menos”.

En marzo de 2024, Oracle anunció Resultados del tercer trimestre del año fiscal 2024. Los ingresos trimestrales totales aumentaron un 7 % año tras año, tanto en dólares estadounidenses como en moneda constante, hasta alcanzar los 13.3 millones de dólares. Los ingresos operativos GAAP del tercer trimestre fueron de 3 millones de dólares. Los ingresos operativos no GAAP fueron de 3.8 millones de dólares, un aumento del 5.8 % tanto en dólares estadounidenses como en moneda constante.

El uso de la IA para un futuro seguro

Poner fin a la amenaza de la falsificación, el fraude y los materiales duplicados producidos con fines malintencionados es algo que verá mejoras significativas gracias al uso de soluciones basadas en inteligencia artificial.

Lo que es más atractivo es que el uso de la IA para asegurar la cadena de suministro beneficiaría a otras áreas de un marco operativo. Por ejemplo, haría más eficiente la gestión del almacén, los costes operativos se reducirían significativamente, Se reduciría el alcance de la generación de residuos y las emisiones no deseadas., y la gestión de inventario sería más precisa. 

Además de obtener productos genuinos, los consumidores se beneficiarán de entregas más oportunas y los trabajadores estarán más seguros. Sin embargo, las empresas tendrán que invertir más para hacer que la IA sea más fácil de usar, asignando más recursos a la capacitación y simplificando operaciones complejas mediante la integración de diversos elementos en los numerosos nodos de una cadena de suministro global. 

También deben monitorear periódicamente estos sistemas y su desempeño, identificando y solucionando fallas a medida que surjan.

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