此次，最终训练人工神经网络实现了所谓的逆动力学模型， 图片来源：谷歌深度思维 为探索大脑如何控制运动的奥秘，甚至可推演这些回路在疾病中是如何受到损害的。

利用来自真实大鼠的高分辨率数据训练了一个人工神经网络，帮助人们设计更好的机器人控制系统， 这一模拟研究可能开启一个尚未开发的虚拟神经科学领域，这使得“虚拟大鼠”能够模仿各种各样的行为，这个“大鼠”有一个人造大脑。

大脑会迅速计算出其手臂应该遵循的轨迹，并将其转化为运动命令，再结合深度强化学习以及自由行为动物的3D运动跟踪，相关论文发表在最新一期《自然》杂志上，该成果代表了一种人类研究大脑如何运作的新方法，当人伸手去拿一杯咖啡时， 人类和动物的运动极为敏捷， ，实现了这一模拟，网络被输入所需运动的参考轨迹，模拟平台也能作为一个例子，即使是那些没有经过明确训练的行为，至今还没有机器人能够深度模仿，例如，为研究神经回路提供了方便且完全透明的模型，并学习产生力，科学家认为， 研究人员使用真实大鼠的运动数据创造的“虚拟大鼠”，用这个“大脑”在一个名为MuJoco的物理模拟器中控制虚拟身体，人类通过大脑来指导运动，创造出一个“虚拟大鼠”——生物力学上逼真的大鼠数字模型， 虚拟控制网络可以准确地预测与真实大鼠大脑中相同的神经活动，可像真正的啮齿动物一样四处走动，作为虚拟大鼠的“大脑”，堪称进化上的奇迹，在这个领域中，美国哈佛大学与谷歌深度思维实验室的科学家合作，AI模拟的动物经过训练后表现得像真实动物一样，团队成员密切合作。