Le crisi epilettiche che colpiscono le automobili: il fenomeno EpileptiCar

Auto a guida autonoma, un nuovo studio svela il fenomeno EpileptiCar: le crisi epilettiche automobilistiche nate dalle luci dei lampeggianti

Incidenti sospetti che coinvolgono auto a guida autonoma: un nuovo studio scopre il fenomeno EpileptiCar. Si tratta di “un fenomeno di crisi epilettica digitale, che fa fluttuare il confidence score di un rilevatore di oggetti quando viene esposto ai lampeggianti dei veicoli di emergenza“. Una vulnerabilità grave, che pone sotto la lente d’ingrandimento le attuali piattaforme ADAS.

I sistemi di guida autonoma rappresentano il futuro traguardo dell’industria automotive. Permettere al conducente di cedere il pieno controllo del proprio veicolo – in determinati contesti, come nell’automazione condizionata – sembra un risultato alla portata delle attuali tecnologie. Ancora distante, per ora, l’impiego su vasta scala di automazione di Livello 4 o 5.

Come ogni nuova tecnologia, però, la guida autonoma non è immune a difetti di gioventù. In effetti, anche per quanto riguarda la sensoristica già impiegata nell’automotive – vedasi i sistemi di sicurezza ADAS – il lavoro di perfezionamento appare tutt’altro che finito. Un nuovo studio dell’Università Ben-Gurion del Negev, in Israele, in collaborazione con Fujitsu, mette in luce il fenomeno EpileptiCar.

Le crisi epilettiche che colpiscono le automobili

Il fenomeno EpileptiCar, identificato come crisi epilettica digitale, colpisce in particolare i rilevatori di oggetti basati sull’analisi di immagini e video. Questi, si legge dallo studio, sono sempre più utilizzati nell’architettura dei veicoli semi-autonomi. Quando costretti ad analizzare oggetti (o veicoli) illuminati dai lampeggianti di un veicolo di emergenza, forniscono riscontri contraddittori.

Lo studio si è concentrato su sedici incidenti che hanno coinvolto l’autopilot della Tesla. Queste autovetture si sarebbero scontrate contro veicoli di emergenza parcheggiati, i cui lampeggianti erano però attivi.

Un’analisi di questi episodi sarebbe già stata condotta dalla NHTSA (National Highway Transportation Safety Administration), che ha indicato la distrazione del conducente come causa primaria degli incidenti. Tuttavia, non sono stati diffusi eventuali riscontri sui problemi tecnici che hanno quantomeno favorito i sinistri.

Il fenomeno EpileptiCar: come i lampeggianti mandano in tilt gli ADAS

Per far luce su questo mistero, i ricercatori hanno analizzato cinque sistemi ADAS di uso commerciale (HP, Pelsee, AZDOME, Imagebon, Rexing), quattro rilevatori di oggetti (YOLO, SSD, RetinaNet, Faster R-CNN) e quattordici pattern comuni per quanto riguarda le luci dei lampeggianti.

Il riscontro è stato chiaro: “Abbiamo scoperto che il confidence score di un rilevatore di oggetti è influenzato dall’intensità della luce emessa dai lampeggianti. La luminosità dei lampeggianti modifica la distribuzione tonale dell’auto nel tempo in base al modello e alla frequenza delle luci emesse dagli stessi, posti sul veicolo di emergenza“.

“Di conseguenza, il rilevatore di oggetti produce dei confidence score più bassi in diversi fotogrammi, influenzando il comportamento e le prestazioni del rilevatore di oggetti e causando la mancata rilevazione degli oggetti che appaiono nel fotogramma“. In soldoni, è come se le luci intermittenti dei lampeggianti facessero apparire e sparire gli oggetti da esse illuminati davanti alle telecamere degli ADAS.

Una soluzione semplice: il Caracetamol

Il pericolo di una simile vulnerabilità non riguarda soltanto i veicoli di emergenza. Una struttura di rilevamento potrebbe essere messa KO anche da altri agenti esterni, inclusi individui animati dalla volontà di causare danni a veicoli a guida semi-autonoma. Una prima soluzione è presto fornita: Caracetamol, un ovvio gioco di parole con il più comune paracetamolo.

Si tratta di un framework volto a migliorare il comportamento dei sistemi di rilevazione ADAS esistenti. Si basa su un’architettura multistrato, che lavora su più livelli. Il primo, detto di “classificazione”, riduce i tempi di rilevamento in presenza di luci lampeggianti. Il secondo, detto di “rilevamento”, permette a tre ulteriori repliche dell’originale ADAS di produrre immagini raffinate su un set di dati appositamente ampliati.

Un ultimo livello aggrega poi i dati raccolti dalla rilevazione originale e dal livello di rilevamento, fornendo un’interpretazione conclusiva. Questo sistema, testato su tre rilevatori (YOLO, SSD, Faster R-CNN), pare aver dato già ottimi riscontri. Non resta che attendere ulteriori approfondimenti sul tema, come auspicato dagli stessi ricercatori coinvolti nello studio.

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Foto Copertina: Pexels

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