Kamerák és ultrahangos szenzorok juttatják el a szükséges információt a navigációt szabályozó központi számítógépbe, a kocsi pedig tanul a próbálkozásokból és saját hibáiból, folyamatosan finomítva a képességeit. Ez a típusú tanulási folyamat kulcsfontosságú az önvezető autók fejlesztésében, melyeknek komplex vezetési helyzetekkel kell biztonságosan és hatékonyan megbirkózniuk.

Az Audi egy neurális információfeldolgozásról szóló barcelonai rendezvényen mutatta be a Q2-est, ami újabb bizonyítékául szolgál annak, hogy a cég mennyire elhivatott a mesterséges intelligencia kutatásában. A modell tanulási folyamata során egy algoritmus függetlenül azonosítja a sikeres kísérleteket, ennek köszönhetően folyamatosan finomodik a parkolási stratégia.

Míg egy év alatt egy teljesen kezdő sofőrnek körülbelül 1000 szituáció, addig az Audi által kifejlesztett rendszernek 100.000, vagy akár milliós nagyságrendű helyzet áll rendelkezésre a fejlődésre, így egy ilyen modell hatékonyabban tanul, mint egy emberi lény.

Az Audi elképzelése szerint a következő generációs A8-sok már fel lesznek szerelve a különleges szoftverrel.