在系统工程学院的一个突破性项目中，CIRG的成员正在通过电极阵列将计算机与正在生长的神经元培养体连接起来，目的是让培养体学会控制移动机器人。这可能会使我们在理解神经元和神经元网络的功能和发育过程方面向前迈进一大步，并有助于我们理解支持记忆或学习等基本特性的生物机制。Animat还可以成为研究神经疾病(如阿尔茨海默病或帕金森病)的可行的、在伦理上更可接受的平台，并最终可用于测试新的药理治疗方法。这个令人兴奋的项目也为智能机器人平台开辟了几乎无限的可能性，并可能创造出真正自主的机器人，可以部署在排除人类频繁干预的条件下，例如深空探索。

人们通常认为机器人的智能控制机构是一个计算机系统。然而，目前正在进行的研究是培养和训练生物神经网络作为交互式现实世界机器人的大脑，从而完全取代计算机系统或与计算机系统合作运行。研究这样的神经系统可以对生物神经结构有一个清晰的认识，因此这样的研究有直接的医学意义。特别是，利用啮齿动物原代游离培养神经网络来控制活动的“动物”。
(人造动物，动物和材料的缩写)是一种发现生物神经元网络计算能力的新方法。这种性质的游离文化需要以某种形式适当地体现，以便在受控环境中适当地发展，在受控环境中，可以通过感官数据接收适当的刺激，但对运动动作的最终影响仍然保留。本研究的主要目的是评估游离培养神经网络的计算能力和学习能力，以期推进人工神经网络的网络级处理。为此，我们创造了一种人工混合系统(动画)，通过游离的大鼠神经元培养物对移动机器人进行闭环控制。这种通过感知和影响与环境的“闭环”相互作用使研究其学习能力成为可能。

来源:
D. Xydas, D. Norcott, K. Warwick, B. Whalley, S. Nasuto, V. Becerra, M. Hammond, J. Downes，和S. Marshall，“移动机器人的神经元细胞控制的体系结构”，施普林格先进机器人学文集- 2008年欧洲机器人研讨会论文集，第44卷，第23-31页。