Olho artificial e inteligente das câmeras dos carros pode ser enganado

Uma fita adesiva de 5 cm conseguiu enganar a câmera que faz parte do sistema de condução autónoma. A experiência foi feita pela McAfee.

Os veículos autónomos e todo o seu arsenal tecnológica, desde câmeras a sensores, representam um potencial de acréscimo de segurança tremendo, considerando que as estatísticas rodoviárias de uma forma geral atribuem ao fator humano 90% dos sinistros.

Com o controlo da condução a ser atribuído aos computadores, é muito previsível que assistamos a uma redução grande da sinistralidade rodoviária.

No entanto e para alertar para alguns aspetos que têm ainda de ser trabalhados e para a necessidade de ter ainda de se evoluir na fidedignidade da automação, a empresa de software conhecida pelos programas anti-vírus McAfee decidir testar a câmera que faz a gestão da velocidade em piloto automático que está presente nos Tesla Model S e Model X, de 2016.

E a conclusão a que chegou é que as câmeras podem ser iludidas.

Leitura dos sinais de trânsito

A tecnologia de piloto automático (Auto Pilot) desses veículos atua através da câmera Eye Q3, a qual efetua a leitura das placas de sinalização vertical que indicam o limite de velocidade nas estradas.

Na experiência feita, a McAfee Labs modificou propositadamente um sinal vertical de limite de velocidade que indicava 35 milhas por hora.

Em concreto, foi colocada um pouco de fita isolante preta medindo cerca de 5 cm de comprimento no algarismo “3” do limite de velocidade de 35 da placa de trânsito. A câmera leu mal a placa, interpretando o “3” como um “8”, o que fez com que o “35” fosse visto pelo computador como “85”, o que levou a que a viatura começasse a acelerar.

O “bug” afeta apenas os veículos Tesla mais antigos que são equipados com o sistema de câmera MobilEye EyeQ3, descrito como Hardware Pack 1. No entanto, não deixa de ser uma experiência interessante que colocou à prova os sistemas de leitura de velocidade.

Apesar de parecer um teste malicioso, a McAfee diz que teve como objetivo prever (e ajudar a prevenir) problemas relacionados com a inteligência artificial nos automóveis e, dessa forma, contribuir para o desenvolvimento de tecnologias mais evoluídas da próxima geração.