AI的扫描程序可用于提供视觉线索来证明物品的真实性

今天，IBM Research推出了IBM Crypto Anchor Verifier，这是一项将AI和光学成像方面的创新结合在一起的新技术，以帮助证明对象的身份和真实性。我们正在与我们的第一批客户之一GIA(美国宝石学院)一起推出这项技术，以帮助他们评估和分级钻石。

我们每天购买，佩戴，食用或使用的物品和物质都有各自独特的光学图案，有时人眼无法察觉，从而将它们彼此区分开。例如，这些模式可以将玉米的有机穗与转基因的穗区别开，或者可以鉴定出钻石中的杂质。

可以使用光谱仪来测量光学特性，光谱仪是一种用于测量光的属性的仪器，但是它们非常笨重且昂贵，限制了它们的实用性。在现实世界中，使用光学分析技术进行物体识别需要一种更具适应性的工具。IBM Research最近开发了一款功能强大的便携式光学分析仪，其体积小到可以与手机相机一起使用。

人工智能和机器学习技术(包括神经网络和视频分析)在识别物质，液体或物体的光学特性(包括其颜色，运动，粘度和色相饱和度)方面发挥着重要作用。

使用此数据对模型进行训练，以便他们可以预测所呈现的物质的材料或成分。

当我们将其与利用智能手机的计算功能的软件配对时，本发明的功能便发生了变化。该软件将经过光学签名训练的AI与图像处理技术结合在一起。它们共同构成了IBM的Crypto Anchor Verifier，该技术可以扫描物质或物体以捕获其光学图案。这为任何数量的消费者或企业应用程序铺平了道路。示例包括：

识别诸如机油和食用油等物质的独特组成

确认救生药的真伪

分析水质

通过分析平版印刷图案和纸纹，发现包括金钱在内的假冒产品

检测细胞，DNA序列或细菌(例如大肠杆菌)

按来源地区或遗传修饰状态(GMO与非GMO)对种子/谷物进行分类

锚定到区块链

这项创新技术是区块链技术的自然合作伙伴，区块链技术是一种不可变的数字账本，可以记录公共或私有对等网络中的交易。使用区块链追踪实物的兴趣正在迅速增长。IBM的Crypto Anchor Verifier解决方案可用于从未经破坏的原始物品中捕获光学签名，然后将其记录在区块链上，从而可以在整个供应链中验证该物品未被篡改。例如，可以从区块链上使用IBM Crypto Anchor Verifier来跟踪从葡萄酒商人开始分销过程到收藏家购买之时的一箱葡萄酒，以确认与离开葡萄园的葡萄酒相同。

（编辑：应用网_阳江站长网）

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