OIST的神经计算单元的一篇新论文证明了机器人在研究进化中的作用。发布于PLOS ONE的，Kenji Doya教授的研究员Stefan Elfwing成功地使用了一群类似啮齿动物的机器人来观察不同的交配策略。这项工作不仅产生了有趣和意想不到的结果，而且还有助于验证机器人在进化研究中的应用。
不同物种的雄性和雌性具有不同的吸引和选择交配伴侣的策略。进化理论表明，在群体中只存在一种不同的表型，在这种情况下指的是交配策略。这是因为自然选择决定了最好的策略才能生存。然而，在自然界中，我们看到多态交配策略，这意味着在一个群体中有多种交配方式。这些不同的交配策略如何演变在进化生物学家之间争论不休。
研究复杂动物生活群体中这种行为的演变是非常困难的。通过使用机器人和计算机模拟，Elfwing博士能够在短时间内观察1000多代的进化，这在活体动物中是不可能的。这就是为什么有些科学家转向机器人来研究进化，看看他们是否能够理解人口中不同的行为策略是如何形成的。
Elfwing博士编写了一小群Cyber Rodent机器人，它有两个轮子，一个用于检测电池和其他机器人的摄像头，用于从电池充电的电极牙齿，以及用于“交配”的红外端口，用于复制他们的’基因， ‘或程序的基本参数。机器人可以执行两种基本行为：觅食电池和寻找伴侣来交配。在计算机模拟中进行实验以观察每个实验中超过1,000代的进化过程。在电池和另一个机器人的尾部都可见的情况下，出现了交配策略中的两个主要表型：第一，只用于电池的Forager并且永远不会等待伙伴转身进行交配。它只会在看到潜在配偶的脸时才会交配。第二，跟踪器等待配对伙伴转身进行交配。在70个实验中的一些实验中得出的有趣结果是多态性群体，其中这两种不同的交配策略或表型在一个群体存。通过运行具有不同比例表型的实验，他进一步表明存在25%觅食者和75%追踪者的稳定混合比。
两种不同交配策略的演变类似于野外所见。在一些实验中，只有一种策略会在人群中发展。然而，在多态性群体进化的实验中，机器人在所有实验中具有一些最高的适应性或最快的再生产。这表明以一定比例存在这些不同的交配策略提供了最好的增殖机会。
Elfwing博士对结果对未来的意义感到兴奋。“在这个实验中，我们的机器人是雌雄同体，所有机器人交配并可以产生后代。在下一阶段，我们想看看机器人是否会承担男性和女性的角色，通过在生殖中承担不同的风险和成本。通过两种策略，Forager和Tracker，可能是采用不同性别的前奏。“ 理解复杂的进化过程，并有更好的研究方法，可能比以往任何时候都更接近，部分归功于Elfwing博士和Doya Unit对机器人的兴趣。
