某些文献中,把分子仿生与能量仿生的部分内容称为化学仿生,而把信息和控制仿生的部分内容称为神经仿生。仿生学的范围很广,信息与控制仿生是一个主要领域。一方面由于自动化向智能控制发展的需要,另一方面是由于生物科学已发展到这样一个阶段,使研究大脑已成为对神经科学最大的挑战。人工智能和智能机器人研究的仿生学方面——生物模式识别的研究,大脑学习记忆和思维过程的研究与模拟,生物体中控制的可靠性和协调问题等——是仿生学研究的主攻方面。控制与信息仿生和生物控制论关系密切。两者都研究生物系统中的控制和信息过程,都运用生物系统的模型。但前者的目的主要是构造实用人造硬件系统;而生物控制论则从控制论的一般原理,从技术科学的理论出发,为生物行为寻求解释。最广泛地运用类比、模拟和模型方法是仿生学研究方法的突出特点。其目的不在于直接复制每一个细节,而是要理解生物系统的工作原理,以实现特定功能为中心目的。—般认为,在仿生学研究中存在下列三个相关的方面:生物原型、数学模型和硬件模型。前者是基础,后者是目的,而数学模型则是两者之间必不可少的桥梁。由于生物系统的复杂性,搞清某种生物系统的机制需要相当长的研究周期,而且解决实际问题需要多学科长时间的密切协作,这是限制仿生学发展速度的主要原因。细胞仿生学细胞仿生学也在水过滤领域初露峥嵘,科学家们希望借用人体与植物体内存在的一种薄膜(只让水进出微生物的细胞),将海水变成饮用水。在这一思路的指导下,他们研制出了一种“水通道”滤水设备,这款配备了“内部水通道(Aquaporin Inside)”技术的纤细薄膜,有望将海水变成饮用水,让脏水变成干净水。与此同时,光合作用过程也正被科学家们用于能源的捕获和存储领域。美国康奈尔大学萨宾设计实验室的科学家们正在研制名为“电子皮肤(eSkin)”的适应性建筑外层,这一外层利用了肺部细胞的特性,让建筑可与周围环境有效地相互作用。