Bu mini demo, bisikletçilerin küçük sinir ağları tarafından kontrol edildiği bir bisiklet yarışı simülasyonu sunuyor. Her bisikletçi aynı fiziksel özelliklere sahip olsa da, farklı "beyinlere" yani sinir ağı yapılarına sahip. Bu ağlar, hız, güç, batarya seviyesi, önündeki bisikletçiye olan mesafe ve parkurun eğimi gibi çeşitli girdileri kullanarak bisikletçinin güç çıkışını zaman adımına göre nasıl değiştireceğini belirliyor. Ağ ağırlıkları başlangıçta rastgele atanıyor ve her yarıştan sonra en iyi performans gösteren beş bisikletçi seçilerek, bir sonraki nesil için kopyaları ve küçük ağırlık mutasyonlarına uğramış versiyonları oluşturuluyor. Bu evrimsel süreç sayesinde, bisikletçi popülasyonunun ortalama hızını nesiller boyunca yavaşça artırması hedefleniyor.
Simülasyon, bisikletçilerin yokuş yukarı daha fazla efor sarf edip yokuş aşağı toparlanma gibi temel stratejileri öğrenmesini sağlıyor. Zamanla, rüzgar direncini azaltmak için diğer bisikletçilerin arkasından gitme (drafting) veya kısa mesafelerde yüksek güçle hızlanma (sprint) gibi daha gelişmiş stratejilerin ortaya çıktığı da gözlemlenebiliyor. Fiziksel modelleme, 87 kg'lık bisikletçi ve bisiklet ağırlığı, eğim ve hava direnci etkilerini içeriyor; drafting, hava direncini %40'a kadar azaltabiliyor. Bisikletçilerin fizyolojik özellikleri de modellenmiş; örneğin, 250W aerobik eşik gücü ve 15000J'lik anaerobik "Wprime" bataryası bulunuyor. Maksimum sprint gücü 750W olup, batarya seviyesine göre azalıyor.
Bu demo, sinir ağlarının basit bir ortamda nasıl öğrenip evrimleşebileceğini ve karmaşık davranışlar sergileyebileceğini interaktif bir şekilde gösteriyor. Kullanıcılar, bisikletçilerin kontrolörlerini gözlemleyebilir, evrimi hızlandırabilir veya yeni arazi ve bisikletçilerle simülasyonu sıfırlayarak farklı senaryoları deneyimleyebilirler.
Yapay zeka destekli sinir ağlarının basit kurallarla nasıl evrimleşip karmaşık stratejiler geliştirebildiğini ve gerçek dünya fiziksel koşullarını simüle edebildiğini etkileyici bir şekilde sergiliyor.