系统的具体传输过程就是：传感器数据(输入)---->细胞---->神经元处理---->肌肉细胞(输出)，需要指出的是，系统里的“肌肉细胞”对应的就是机器人的轮子，左边的肌肉细胞作用总和控制的是左边的轮子，右边的肌肉细胞函数总和控制的是右边的轮子。
总的来说，整个模拟出来的机器人，运动、反应都酷似线虫，不同于现在的神经网络，它不需要事先的数据训练和学习，遇见墙或者障碍物，它会自动尝试转个方向走。
结语
尽管生物学上对线虫有了非常详尽的研究，如细胞信息、生活习性、神经元个数等信息，但是研究人员指出：已有的研究都只是基础性的理解，并非深层的。Openworm项目因其是基于线虫的生物结构进行系统模拟，不仅利于推进AI技术的发展，模拟系统的实验数据反过来也会加深生物学家对于线虫行为的理解。
秀丽隐杆线虫有959个细胞，现在能够模拟的302个神经元细胞约占体细胞总数的1/3，而人类的大脑有1000亿个神经元，显然，研究之路漫长，但其意义深远。
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