進化ロボティクス
進化ロボティクスは同時に複数の目的を伴って研究されている。それは例えば、実世界でのロボットの作業に使えるコントローラの生成、進化論の複雑な事柄(例えば、ボールドウィン効果)を実験で確認すること、心理学的現象の再現、人工的なニューラルネットワークの研究から生物の神経系について新たな知見を得ること、などである。
人工進化でコントローラを生成するには、多数の候補群を評価する必要がある。これには時間がかかるため、実際のロボットを使わずにソフトウェアで行うことが多い。また初期の無作為なコントローラは、繰り返し壁に激突するなど、ロボット自体に破損を負わせる可能性がある。
シミュレーションで進化させたコントローラを物理的ロボットに転送することは、進化ロボット工学の中でも最も難しい部分である。その理由は、シミュレーションには現実を簡略化して近似した部分があり、進化ロボット工学ではそういった部分も含めて高い適応度を示す候補を選別していくからである。これには、高速で正確なシミュレーションを繰り返す必要があり、そのことが進化ロボット工学の制約の1つとなっている。
珍しい例として、コントローラだけでなく、ロボットの物理構造の設計に進化的計算が使われることもある。その特筆すべき例として、Karl Sims が行ったシンキングマシンズ社でのデモがある。