Учени от университета Бен Гурион в Израел, които през последните две години работят по идентифициране на уязвимости в технологиите на машинното зрение, публикуваха резултати от своите изследвания.
Според тях автопилотът на Tesla може да бъде объркан с помощта на изображения от електронни билбордове, ако се пусне необходимата информация върху тях. Автопилотът на Tesla работи по аналогия с човешкото зрение. Електрическата кола се ръководи от това, което автономната система вижда около себе си.
Понякога обаче фокусът на машинното зрение е информация, която може да обърка електрическата кола и да я накара да вземе неочаквано решение, което от своя страна може да провокира опасна ситуация на пътя. Объркващи фактори могат да бъдат електронни билбордове, които показват реклами или предупредителни съобщения.
Електрониката на Tesla се нуждае само от 0.42 секунди, за да забележи внезапно изображение. Ако в момента на движение на електромобила по билбордовете се появи светлинно изображение на знак "стоп", например, което е част от някаква реклама, автопилотът ще реагира на мига с внезапно спиране, дори ако Tesla-та се движи с висока скорост.
Освен това, ако на електронните табла се покаже снимка на друга кола или пешеходец, автономната система на Tesla може да ги вземе за реални и да се опита да избегне инцидент.
Според учените подобна уязвимост може да бъде използвана и от хакери. В крайна сметка пътните електронни билбордове нямат високо ниво на защита и могат да бъдат използвани от нарушители за създаване на аварийни ситуации на пътя.
Освен това израелските експерти подчертават, че системата за автопилот трябва да бъде попълнена с лидар, така че електрониката да може да анализира по-голям брой външни фактори и да не се загуби, когато се появят плоски изображения, които оптичният далекомер може да разпознае, като истински предмети.
Израелците също предлагат да се използва техен собствен алгоритъм, наречен „Ловец на призраци“ в автопилота. Системата събира всички данни, предоставени от радари, лидари и сензори и автоматично разпознава краткотрайните изображения, филтрирайки ги от реалната ситуация на трафика.