محاكاة سيارة ذاتية القيادة باستخدام خوارزمية NEAT

مشروع محاكاة لسيارة ذاتية القيادة يعتمد على تقنيات الذكاء الاصطناعي وخوارزمية NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies)، وهي خوارزمية تعتمد على تطوير الشبكات العصبية تدريجيًا باستخدام مبادئ التطور (Evolutionary Algorithms).

يهدف المشروع إلى تدريب سيارة افتراضية على القيادة بشكل مستقل داخل بيئة محاكاة، حيث تعتمد السيارة على مجموعة من المدخلات مثل المسافات إلى العوائق، الاتجاه، والسرعة، لتتخذ قرارات القيادة المناسبة مثل التوجيه والتسارع والتوقف.

تمر عملية التعلم بعدة أجيال (Generations)، حيث يتم تحسين أداء النموذج بشكل تدريجي من خلال الطفرات (Mutations) واختيار أفضل النماذج، مما يسمح للنظام بتطوير سلوك قيادة أكثر كفاءة مع الوقت.

يتضمن المشروع:

- بناء بيئة محاكاة لحركة السيارة

- استخدام شبكة عصبية لاتخاذ قرارات القيادة

- تطبيق خوارزمية NEAT لتطوير النموذج تلقائيًا

- تقييم الأداء بناءً على تجنب الاصطدام وتحقيق أفضل مسار ممكن

يساعد هذا النوع من المشاريع في فهم كيفية عمل أنظمة القيادة الذاتية وتطبيقات التعلم التطوري، ويُعد خطوة مهمة نحو بناء أنظمة ذكاء اصطناعي قادرة على اتخاذ قرارات معقدة في الوقت الحقيقي.