스타트업 웨이브(Wayve)의 공동 설립자인 케임브리지대학의 아마르 샤 박사와 알렉스 켄달 박사는 지능형 알고리즘이 자율주행 기술을 더욱 발전시킬 수 있다고 말했다. 이들은 르노의 전기자 트위지가 20분 동안 차선을 따라 주행하도록 가르치기도 했다.

이들은 너무 많은 맵이나 규칙, 센서를 사용하지 않고도 지능혈 알고리즘을 사용해 자율주행 기술, 일명 오토파일럿 기술을 개선할 수 있다고 주장했다.

샤는 "자율주행이라는 퍼즐에서 누락된 부분을 채우려면 더 많은 센서, 규칙, 맵이 아니라 지능형 알고리즘을 활용해야 한다. 사람들은 기계와 달리 복잡한 작업을 수행할 수 있다. 우리의 두뇌가 신속하게 학습하고 지식을 전달하기 때문이다. 즉, 우리가 자율주행 기술을 개선하기 위해 해야 할 일은 하드웨어를 추가하는 것이 아니라 우리의 두뇌와 마찬가지인 지능을 추가하는 것이다"라고 설명했다.

이들은 르노 트위지의 전면에 카메라 한 대를 부착한 다음 가속, 제동, 조향 등이 자체적으로 작동하도록 차량을 미세조정했다. 그리고 실시간으로 데이터를 분석할 수 있는 그래픽 처리 장치를 자동차에 연결했다.

차량 설정을 마친 후에는 자율주행 관련 실험, 평가, 최적화 등에 기반한 데이터로 구성된 학습 프로그램을 실행했다.

트위지 안에는 운전자가 탑승하고 있었다. 좁고 완만한 커브 차선에서 자동차는 운전자의 개입 없이 차선을 벗어나지 않고 이동할 수 있었다.

알고리즘이 도로를 인식하면 자율주행 장치를 제어해 가속하거나 정지한다. 만약 알고리즘이 올바른 결정을 내린다면 보상이 제공되고, 그렇지 않으면 자동차가 멈추는 '처벌'이 내려진다. 20분 동안 차량은 차선을 따라 부드럽게 주행했다.

차량에 사용된 알고리즘은 바둑이나 체스 등 수많은 컴퓨터 게임에 사용된 딥러닝인 딥마인드(DeepMind)와 비슷한 원리를 이용한다.