연구진은 생물학적 환경 인지 메커니즘에서 영감을 받아 NEAT 알고리즘을 활용한 NEATNC(Neuro-Evolution of Augmenting Topology guided Navigation Cells)를 개발했습니다.
NEATNC는 경로 계획 시 동적 환경에 대한 성능 향상을 목표로, 내비게이션 셀을 입력으로 사용하고 뇌의 해마 영역을 표현하는 순환 신경망을 진화시킵니다.
제안된 알고리즘은 다양한 정적 및 동적 시나리오에서 평가되었으며, 복잡하고 다양한 환경에 대한 NEAT의 적응성을 입증하여 로봇 및 게임 분야의 실시간 동적 경로 계획에 적합함을 시사합니다.