这种新型智能系统模仿线虫的神经系统来高效处理信息，比目前具有数百万参数的神经网络架构更加稳健、更易解释且训练速度更快。目前，该研究刊登在《自然-机器智能》子刊。该方法受线虫等小型动物大脑的启发，仅用数十个神经元即可控制自动驾驶汽车，而常规深度神经网络方法（如 Inception、ResNet、VGG 等）则需要数百万神经元。这一新型网络仅使用 75000 个参数、19 个神经元，比之前减少了数万倍！该方法还带来了额外的好处，由于神经元数量稀少，这样的网络不再是深度模型的「黑箱」，人们可以知道网络在每个运行阶段的情况。该研究项目负责人 Radu Grosu 教授表示：「正如线虫（nematode C. elegans）这种生命，它们以惊人的少量神经元实现有趣的行为模式。」