Deep Learning Experiment
Un progetto di navigazione AI basato sul deep learning. Ogni navigatore parte muovendosi a caso. Di generazione in generazione, con diversi tipi e quantità di mutazioni, i navigatori imparano a mano a mano come completare il circuito e dopo come migliorare il proprio tempo. I vari checkpoint sparsi per la mappa sono allocati a mano, ma si settano in automatico. Più alta la densità di checkpoint, migliore il risultato finale. I navigatori possono capire quale percorso è il migliore se ce n'è più di uno. Alcune mutazioni tengono conto di cosa ha portato a un miglioramento la generazione precedente e prova a replicarlo. Non c'è uso di RayCast o controlli di fisica simili, solo accelerazione con il RigidBody. Creare un nuovo circuito non richiede cambiare il codice o cambiare opzioni.
