Os sistemas avançados de direção autônoma, projetados para tornar a condução mais segura e menos estressante, podem enfrentar sérios desafios quando expostos às luzes piscantes de veículos de emergência.
Um estudo recente da Universidade Ben-Gurion, em Israel, em colaboração com a Fujitsu Limited, revelou que luzes de emergência podem comprometer a capacidade desses sistemas de identificar objetos na estrada, um fenômeno descrito como “crise epiléptica digital” ou “epilepticar”.
Os sistemas de detecção baseados em câmeras, treinados para reconhecer veículos e obstáculos, apresentaram flutuações na eficácia durante a exposição a luzes piscantes, especialmente em condições de pouca luz.
Isso poderia fazer com que o sistema não reconhecesse corretamente um veículo à frente, aumentando o risco de colisões em proximidade com ambulâncias, viaturas policiais ou caminhões de bombeiros.
Base do Estudo e Limitações
Os pesquisadores testaram câmeras disponíveis comercialmente, usadas principalmente em dashcams, combinadas com detectores de objetos de código aberto.
Embora o estudo não tenha analisado sistemas específicos como o Autopilot da Tesla, a pesquisa foi inspirada por relatos de 16 colisões envolvendo Teslas e veículos de emergência entre 2018 e 2021.
O impacto observado sugere que esses sistemas precisam ser mais bem ajustados para lidar com cenários envolvendo luzes piscantes, mas os pesquisadores enfatizam que não há evidências diretas de que esse problema seja a causa dos acidentes registrados.
Possíveis Soluções e Desafios para o Futuro
Os pesquisadores desenvolveram um software chamado “Caracetamol”, projetado para identificar veículos com luzes de emergência piscando e reduzir a vulnerabilidade detectada. Essa solução demonstrou melhorar a precisão dos detectores de objetos.
No entanto, especialistas apontam questões maiores sobre os limites da tecnologia de direção autônoma baseada em inteligência artificial.
Bryan Reimer, do MIT AgeLab, enfatizou a necessidade de validação robusta e repetível para evitar “pontos cegos” como este. Ele destacou que alguns fabricantes podem estar avançando com a tecnologia mais rapidamente do que conseguem testá-la adequadamente.
O Contexto da Tesla e Outros Sistemas
A Tesla, que adota uma abordagem baseada em câmeras e inteligência artificial para seus sistemas de assistência ao motorista, não respondeu às solicitações sobre o estudo.
Outras montadoras, como Ford e General Motors, utilizam sensores complementares, como radar e lidar, para aumentar a confiabilidade na detecção de objetos.
O problema aponta para um equilíbrio delicado que os fabricantes enfrentam ao projetar seus sistemas: ajustar a tecnologia para evitar falsos positivos (freios desnecessários) sem comprometer a segurança em situações reais.
O estudo expõe um desafio crítico para a adoção de sistemas autônomos seguros e confiáveis, especialmente em ambientes complexos.
Com a promessa de carros completamente autônomos no horizonte, como afirmado recentemente por Elon Musk, o setor precisa reforçar a validação e o desenvolvimento de tecnologias para lidar com situações imprevisíveis, como luzes piscantes de emergência.
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