Distinguir un auténtico bolso Louis Vuitton de una falsificación bien hecha es un arte sutil que implica contar puntadas, sentir el grano del cuero y revisar patrones. Ahora, una startup de Nueva York dice que tiene una tecnología que puede detectar falsificaciones sin tener que adivinar.

La solución de Entrupy es una cámara microscópica manual que permite que cualquier persona con un teléfono inteligente registre un accesorio de lujo en cuestión de minutos.

Desde el lanzamiento del servicio hace un año, la compañía dice que su precisión ha mejorado a más del 98 por ciento para 11 marcas, entre las que se incluye Louis Vuitton, Chanel y Gucci.

Etiquetas holográficas, microimpresión e incluso radiobalizas tejidas a las telas han sido utilizadas durante años por las marcas de moda para ayudar a establecer la autenticidad de sus productos. Los fabricantes de gastarán 6.1 mil millones en tecnologías antifalsificaciones en 2017, según la firma de investigación con sede en Londres Visiongain, pero el anonimato que permiten las compras por internet y la creciente popularidad de vendedores de segunda mano está dificultando la lucha contra los productos falsificados.

Tiendas en línea de segunda mano como RealReal y Vestiaire Collective utilizan expertos con años de experiencia para determinar la autenticidad de los productos que compran y venden. Es un proceso cuidadoso que no es absolutamente infalible, según algunas críticas en línea de clientes quejándose de que les vendieron falsificaciones.

Engrapy dice que su cámara amplía los objetos 260 veces, por lo que las características invisibles para el ojo humano se convierten en signos reveladores: marcas de sello deformes, minúsculos huecos en el grano de cuero y rebasamientos de pintura.

El dispositivo, que parece una linterna voluminosa con una conexión inalámbrica, se puede alquilar por un cargo inicial de 299 dólares. Los planes mensuales comienzan en 99 dólares. Hasta ahora, alrededor de 160 empresas, incluidas casas de empeño, mayoristas y minoristas en línea, se han inscrito.

E l cofundador de Entrupy, Vidyuth Srinivasan, y dos investigadores de la Universidad de Nueva York iniciaron la compañía en 2012, año que marcó un punto de inflexión para la visión por computador.

Un avance en algoritmos en un concurso de ciencias llamado ImageNet mejoró ampliamente la capacidad de las máquinas para identificar objetos de uso diario en fotografías mediante el uso de una enorme cantidad de datos para encontrar patrones. Fue un momento decisivo para las tecnologías de aprendizaje profundo que también apuntaló los automóviles autónomos y un mejor software de reconocimiento de voz.

Con algo de ayuda de Yann LeCun, director de investigación de inteligencia artificial de Facebook e inversor ángel en Entrupy, Srinivasan y sus socios comenzaron con una corazonada de que las computadoras podrían entrenarse para ver fotos de artículos de lujo y extraer una especie de genoma, la esencia de, digamos, un bolso Fendi o Hermes.

La base de datos de Entrupy ahora tiene decenas de millones de fotografías de unos 30 mil bolsos y carteras. El software aprende a medida que los clientes cargan nuevas imágenes.

“La tecnología funciona bastante bien en todo, excepto en diamantes y porcelana porque son refractivos y utilizamos análisis óptico”, dijo Srinivasan. “Ya lo hemos probado en partes de automóviles, teléfonos, cargadores, audífonos, chaquetas, zapatos e incluso en petróleo crudo”.