Un enfant qui explore un appartement inconnu rampe d'un objet à l'autre et mémorise ce qu'il voit depuis chaque coin. C'est ainsi que le cerveau construit une carte mentale. L'algorithme gradCSCG fonctionne de la même manière : il reçoit un flux vidéo de la caméra et dessine lui-même le plan du lieu, en s'appuyant uniquement sur le changement d'images. Auparavant, les machines avaient besoin d'indices — par exemple, des objets pré-marqués. La nouvelle méthode s'en passe. Une partie du programme compresse les images visuelles en un code court, le spectre (un ensemble de caractéristiques distinctives), et l'autre, gradCSCG, relie ces codes au chemin parcouru. Tout apprend simultanément : les erreurs de reconnaissance corrigent la topologie, et vice versa. Pour que le système ne perde pas le fil, des mécanismes sont intégrés qui réduisent l'entropie (la confusion) et l'empêchent de « s'endormir » dans la monotonie. Résultat inattendu : même si à un endroit la caméra montrait tantôt un chiffre « 3 » manuscrit, tantôt une tache, l'algorithme déterminait avec assurance qu'il s'agissait du même point. Ainsi se reconstruit le modèle standard (le plan type) du lieu. C'est le même principe que celui des neurones en grille de notre cerveau — pour leur découverte, le prix Nobel a été décerné en 2014. Cette technologie promet des robots assistants qui explorent des étages inconnus sans GPS, comme le droïde BB-8.
Le cerveau humain utilise le même principe : des neurones spéciaux en « grille » sont responsables de l'orientation (prix Nobel 2014). gradCSCG est un pas vers la reproduction de cette capacité dans la technique.
C'est ainsi que s'oriente le droïde BB-8 de « Star Wars » : la caméra tient lieu d'yeux, et la carte se construit à la volée, sans satellites.