C. elegansの他の行動学習回路を参考にすることで、ANN設計においていくつかの重要な改善が期待できます。まず、C. elegansの神経回路は、特定の行動に特化した機能的な神経回路を持っており、これを模倣することで、特定のタスクに対する効率的な情報処理が可能になります。例えば、C. elegansの学習回路は、感覚ニューロンから運動ニューロンへの情報の流れが明確であり、この構造をANNに取り入れることで、情報の流れを最適化し、学習効率を向上させることができます。
さらに、C. elegansの神経回路は、シンプルでありながらも高い柔軟性を持っているため、ANNにおいてもパラメータの数を抑えつつ、性能を向上させることが可能です。これにより、過剰なパラメータ化を避け、計算資源の消費を抑えることができるため、実用的なアプリケーションにおいても有利です。また、C. elegansの神経回路のトポロジーを参考にすることで、より高い一般化能力を持つANNを設計することができ、異なるデータセットやタスクに対しても高いパフォーマンスを発揮することが期待されます。