Projektbeschreibung
Fälschungen mithilfe von Smartphones entlarven
Die Fälschung von Fertigerzeugnissen stellt einen schwerwiegenden wirtschaftlichen Verlust für Industrien und ein Gesundheitsrisiko für die Kundschaft dar. Während der aktuellen COVID-19-Pandemie können gefälschte Produkte wie Handschuhe und Masken gefährliche Folgen für die öffentliche Gesundheit haben. Doch obwohl Fälschung kein neues Problem ist, gibt es noch immer keine Lösung, die Unternehmen sowie Verbraucherinnen und Verbrauchern Schutz und Gewissheit bietet. Das EU-finanzierte Projekt Microguard stellt zwei auf künstlicher Intelligenz aufbauende Fälschungsmeldesysteme vor, die es der Kundschaft ermöglicht, gefälschte Objekte mit einer standardmäßigen Smartphone-Kamera zu entlarven. Das System verwendet eine Kombination innovativer Sicherheitseigenschaften, wie einem mikrostrukturellen Lack, der nur von der KI-Technologie von Cypheme, einem auf Lösungen zur Fälschungssicherheit spezialisierten Unternehmen, ausgelesen werden kann. Das Projekt wird die technischen Hürden des Systems angehen und es für die Kommerzialisierung vorbereiten.
Ziel
Counterfeiting is a crime, involving the manufacturing or distribution of goods under someone else's name, and without their permission. According to an International Chamber of Commerce, the total value of counterfeit and pirated goods globally is around €1.77 trillion. Each year EU companies lose €83 billion in sales due to counterfeited products. Although the counterfeiting has been a problem for decades, there is no effective solution that allows consumers to simply verify authenticity of products or for companies to effectively protect supply chains. Moreover, counterfeit goods are generally made from lower quality components that put the health and safety of consumers at risk. In these days of international emergency the news report that China has confiscated over 31 million counterfeit medical face masks that have fled the market due to the Coronavirus (COVID-19) emergency. Global retailers such as Amazon and Etsy have also reported cases.
Cypheme introduces two AI-based counterfeit detection systems that allow a consumer to determine if a product is an original branded product using only a standard smartphone camera. Microguard labels use a combination of novel security features, including a micro-structured varnish that can only be read with an artificial intelligence technology developed by Cypheme to authenticate the product. Microguard DeepTrace is an algorithm able to extract deep spectral information from printed pigments, providing a revolutionary measure of authenticity without any modification of the packaging or product. Microguard is unique in the level of security it provides and its resistance to forgery by counterfeiters. Microguard solutions have already gained market traction, trusted to protect more than €140 million worth of products. The Phase 2 project will address the technical challenges to achieve scale up and provide commercial demonstration and validation with suitable partners to facilitate full-scale market entry.
Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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