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Así engañaron a un Tesla con un trozo de cinta adhesiva

Un letrero alterado para confundir a un Tesla
Imagen utilizada con permiso del titular de los derechos de autor

Una vez más, investigadores han logrado engañar a un Tesla con algo de ingenio y un poco de cinta adhesiva. Luego de que se dieran a conocer los resultados de los experimentos de un equipo de la Universidad Ben-Gurión del Néguev que hizo que un Model X frenara y esquivara obstáculos inexistentes, dos investigadores de McAfee lograron que un Model X y un Model S de 2016 aceleraran a más del doble de la velocidad permitida por un letrero de 35 millas por hora, simplemente adhiriendo un trozo de cinta negra sobre parte del número 3 para que los vehículos interpretaran el límite como 85 millas por hora, más de 130 kilómetros por hora.

McAfee Demonstrates Model Hacking in the Real World

Cabe señalar que solo los modelos más antiguos de Teslas, que son los que incluyen cámaras MobilEye EyeQ3, cayeron en el truco. Sin embargo, existe una gran cantidad de autos de este tipo en las calles, y es por eso que estos hallazgos resultan relevantes.

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Esto no significa, obviamente, que los vehículos en sí sean defectuosos o peligrosos, pero es señal de que aquellos que se encuentran desarrollando sistemas de conducción autónoma aún tienen un largo camino que recorrer antes de que la inteligencia artificial automotriz sea infalible y que, al menos por lo pronto, es mejor seguir poniendo atención al conducir. Tesla ha reiterado que a pesar del término “Autopilot”, estos autos no son 100 por ciento autónomos, y que es importante mantener las manos en el volante y los ojos en el camino.

Estos estudios no se realizan para asustar a la gente ni para desacreditar a Tesla, y de hecho han sido compartidos con la compañía. “No estamos intentando sembrar el miedo ni decir que si conduces este auto acelerará hasta estrellarse con un muro, ni ser sensacionalistas. La razón por la que llevamos a cabo esta investigación es que realmente estamos intentando concientizar tanto a los consumidores como a los vendedores acerca de los tipos de defectos posibles”, aseguró Steve Povolny, uno de los investigadores.

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