Technologie samoříditelných aut není vůbec jednoduchá, o čemž by své mohly říct společnosti jako Uber, Tesla, Apple nebo Google, kterým se dohromady podařilo získat data z milionů ujetých mil a podle toho upravit systémy tak, aby co nejlépe zabraňovaly možné kolizi a dalším problémům. Žádný systém ale není neomylný a i takové množství dat může někdy vyhodnotit chybu.

To zaujalo Jana Hünermanna, 17letého studenta z Německa, který si jako vedlejší projekt vytvořil online nástroj napsaný v JavaScriptu, který má za cíl za pomoci neuronové sítě naučit postupně ze získaných dat, řídit samostatně dvě auta ve 2D prostoru. Vozidla jezdí stále dokola mezi předpřipravenými překážkami, s tím, že uživatelé mohou online kreslit i překážky vlastní. Běžně opakovaná trasa se tak vychýlí a auta musí reagovat na nové situace.

Momentálně je celý systém stále na začátku, takže se v něm dá objevit spousta logických chyb, nicméně za několik týdnů nebo měsíců, po pravidelném používání, se mohou auta naučit například neprojíždět překážky, které brání v průjezdu celou šíří cesty nebo lépe zareagovat na objekty, které se objeví náhle. Ostatně to je problém i aut reálných.

Na podobném principu funguje také virtualizované testování systémů u výše zmíněných společností, které se pak převádí do praxe a dále vyhodnocuje. Auta jsou poté na dálku aktualizována pomocí tak, aby obsahovala aktuální data. Pokud si budete chtít pohrát s kódem i jinak, je k dispozici k volnému užití na Janově GitHubu.

Samotný projekt si můžete v prohlížeči vyzkoušet zde.