A discussão quanto a liberação de carros autônomos nas ruas acaba de ganhar mais um ingrediente polêmico, além dos casos de acidentes registrados nos EUA: o sistema tem dificuldade para detectar pessoas negras.
Ou seja, as chances de atropelamento de um pedestre com pele escura por um veículo sem motorista é maior que a de uma pessoa de tom mais claro.
É o que revela um estudo divulgado pelo Instituto de Tecnologia da Georgia, nos Estados Unidos. De acordo com a pesquisa, as câmeras usadas pelos veículos autônomos são 5% menos eficientes na leitura de um indivíduo de pele escura .
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A falha persistiu mesmo quando os pesquisadores controlavam variáveis como a intensidade da luz do dia na hora da captação ou do sistema de visão estar obstruídos por objetos.
As fabricantes que já estão num estágio mais avançado no desenvolvimento do carro autônomo projetam lançamentos a partir de 2020. Porém, essa revelação pode adiar as vendas de veículos que dirigem sozinho.
Divulgação
O estudo partiu de um princípio básico que move a tecnologia autônoma. Qual é a precisão dos modelos de detecção de objetos de última geração, como os usados ââpor veículos autônomos, para identificar pessoas de grupos demográficos diferentes?
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Para encontrar a resposta, eles avaliaram um conjunto de imagens de pedestres, dividindo-os por meio da escala de Fitzpatrick, um sistema que classifica os tons de pele humanos do mais claro ao mais escuro.
A partir daí foi possível constatar a frequência o sistema detectava corretamente a presença de pessoas brancas ou negras.
O resultado foi o de 5% menos preciso para o grupo de pele escura, conforme citado anteriormente.
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“A principal lição do nosso trabalho é que os sistemas de visão que compartilham estruturas comuns aos que testamos devem ser examinados mais de perto”, destaca Jamie Morgenstern, professora assistente da School of Computer Science Georgia Tech e uma dos autores do estudo.
O estudo não utilizou nenhuma tecnologia disponível em carros autônomos desenvolvido atualmente pelas fabricantes automotivas. Segundo o instituto, nenhuma quis compartilhar seus dados para análise. Em vez disso, foram testados vários modelos de pesquisadores acadêmicos, em conjunto com dados disponíveis publicamente.
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Mas isso não tira o mérito da pesquisa na visão de Kate Crawford, diretora do AI Now Research Institute, entidade que não esteve envolvida no estudo. Para ela, as montadoras deveriam envolver o meio acadêmico no desenvolvimento dos sistemas aplicados em carros autônomos.
“Mas certamente esses dados nunca serão disponibilizados, o que já é um problema por si só. Estudos como esses possibilitam a compreensão de que há riscos reais na tecnologia que precisam ser eliminados”, ressalta.
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