Afin de déterminer la trajectoire appropriée entre les bouées selon les différentes courses, des approches de machine learning et des réseaux neuronaux seront intégrés dans Unity via le Unity Inference Engine, notamment pour la détection d’objets à partir du flux caméra. Pour simuler le bateau sur l’eau dans Unity, le module Dynamic Water Physics est utilisé. À ce stade, nous savons que nous devrons entraîner notre propre modèle de détection d’objets spécifiquement pour les bouées. L’approche de développement pour l’IA de contrôle, c’est-à-dire le composant chargé de générer les commandes de propulsion et de direction à partir des objets détectés, n’est pas encore arrêtée. Il est possible que l’équipe entraîne un réseau neuronal pour cette fonction ; toutefois, une IA symbolique (logique de décision explicitement programmée, plutôt qu’un modèle appris) pourrait s’avérer plus adaptée.