据美国媒体报道，纽约大学的研发人员近日利用人工智能(AI)技术研发出一个新型机器学习系统Entrupy，这一系统能够通过分析商品的肉眼不可见的微观特征辨别其真伪。
Entrupy公司使得这一鉴别技术得以以商业化模式运营，该公司的联合创始人兼CEO斯里瓦尼桑(Vidyuth Srinivasan)表示：“由于造假现象愈演愈烈，各方都在寻求建立商品、的相互信任，因此我们把Entrupy建设成一个可扩展的通用平台。”
Entrupy是一个非破坏、的鉴别系统，拥有一个内含300百万张显微图像的数据集，其中包括布料、皮革、电子、玩具和鞋子等商品与材质信息。
Entrupy的另一创始人沙玛(Ashlesh Sharma)表示：“Entrupy系统是机器学习与显微技术的结合。我们研发的机器学习算法，能从数百万的显微图像中获取数据点，分析如纹理、对比度、拓扑结构、几何形状、线程数量、以及五金件划痕，磨损等诸多人眼难以观测的细节。这些细节信息被输入到定制的机器学习程序中，我们就能确定商品的真伪。”
据沙玛介绍，这一鉴别系统目前的准确度高达98.5%，除此之外，这一具有机器学习功能的系统能在使用中不断提高准确度。她表示：“机器学习功能使得我们的算法得以不断成长，通过记录真品的细节信息与标记仿品的关键特征，逐渐完善自身的数据集”
诚然，辨别商品真伪另有许多方法，但是这些方法通常具有破坏、，其鉴别总以损坏商品本身告终。而Entrupy系统则宣称商品鉴别无需损伤商品，只需一部扫描仪与一个完备的图像数据集即可完成。
不过，从Entrupy的价格看，这个鉴别系统并不针对普通个人用户出售，而是专为产品零售商与批发商确认自家商品真伪、向顾客提供真实、证明而设计。包括鉴别系统与扫描仪的在内的整套设备按月收费，根据检测次数不同分别为5次/月售价99美元(约660元)、30次/月售价399美元(2660)元以及100次/月售价999美元(6660元)。
