本文提出了一种基于内省的代理机制，通过考虑代理自身的能力与环境背景相结合来实现任务目标，以增加现有体验智能机制的功能和实时适应性。
Jan, 2022
本文介绍了生物仿生机器鱼的最新设计，分为软机器鱼和刚柔耦合机器鱼，分析了其游泳机制和运动协调和通信的最新进展，总结了当前的研究趋势，讨论了挑战和潜在的未来研究方向。
Jun, 2022
探讨生物机器人的概念在材料科学、信息科学和生命科学等之间的变化和交叉，以及生物学、计算机科学和机器人学的交叉研究可能带来的多尺度控制、自组装和形态与功能之间关系的问题。
Jul, 2022
本文通过将矛线虫的运动回路转化为具有不同生理真实性水平的人工神经网络，评估这些网络在动态和非动态行为任务上的训练结果。研究表明，即使不保持生物特性的真实性，也可以获得使用生物电路的优势。建立生物电路结构的统计学提供了有价值的先验知识。同时，矛线虫的运动回路对于运动问题具有强大的归纳偏差，但其结构可能会妨碍其他与运动无关的任务。
Sep, 2022
本论文提出了 Taak-duality，一种将生态和基因型/表型类型都考虑在内的术语，并利用这种等价关系研究了高度一般化类型的生态进化轨迹，分析了有向进化的效率潜在限制。
May, 2023
本文研究社会聚集的计算基础，通过将人工神经网络体现在虚拟鱼身上，以高维学习机制直接从感官输入中进行学习，发现社交偏好能通过奖励学习、内在动机和与内部成员的早期社交体验三种方式实现，为将高维感官输入与社会偏好相结合的可计算模型提供了基础。
通过因果结构发现和图神经网络建立行为模型，预测未来动作并模拟个体和群体行为分布，提高动物幸福感及深度学习性能的关键词：动物行为、动物园、因果结构发现、图神经网络、猫鼬群体
Dec, 2023
Aquarium是一个开源的、全面的多智能体强化学习环境，旨在研究捕食者-被捕食者交互中的自发行为。该环境使用PettingZoo框架和PPO算法实现了资源高效的可视化，并证实了参数共享在提高协调性和样本效率方面优于个体学习。
Jan, 2024
通过表型可塑性在模拟机器人群体中研究专门化的集体行为的出现，并设计了一种在线调节机制来增强整体性能和可扩展性。
Feb, 2024
运用深度神经网络来调整个体之间的相互作用规则以实现期望的群体协作结构，并展示了在集群中改变大小、调整转换时机、连续转变协同运动模式以及叠加协同模式等创新策略。
Jul, 2024