目前，美国德克萨斯大学奥斯汀分校计算机科学小组发现，在模拟一场物种大灭绝事件之后，机器人进化速度将更快、更有效。不考虑智能机器人因素，该研究认为物种大灭绝事件促使生物适应新创造性，能够真实加速物种进化。
米库莱宁说：“聚焦于毁灭可产生令人惊讶的结果，有时你必须模拟事态发展最糟糕的情景，这样能够研制出改善生存方式的最佳工具。”在生物学角度，物种大灭绝具有较高的毁灭性，能够抹杀生物谱系大量物种，但是一些进化生物学家推测，物种大灭绝促进了生物谱系更好地发展，能够真实加速物种进化，这意味着生物种群在经历物种大灭绝之后，能够很快地形成有效新特征和能力。米库莱宁和雷曼在实验中发现，至少机器人具有这种进化能力。
过去几年里，计算机科学家使用进化训练模拟机器人大脑的计算机程序——神经网络，能够提高“后代机器人”的任务完成能力。目前，米库莱宁带领研究小组在研究中分析物种大灭绝事件对模拟生物进化产生的影响。
在计算机模拟实验中，他们连接神经网络模拟具有进化能力的机器人腿部，它可以平稳地行走。正如物种真实进化一样，随机突变引入计算机进化过程，科学家建立许多不同生态环境，便于机器人产生一些新奇的特征和能力。模拟结果显示，经历数百代的发展，机器人已具备适应这些不同生态环境的能力，多数环境并不能直接实现机器人平稳行走，研究人员随机将90%不同生态环境中的机器人“杀死”，模拟了一次“物种大灭绝事件”。
经历了进化和灭绝的循环，他们发现幸存机器人出现了进化，潜在具有新的行为能力，不仅如此，它们在经历物种大灭绝之后具备了解决行走任务的最佳方案。这项研究可以实际应用于发展型机器人，使它们进化形成克服障碍的特征，例如：在地震废墟中寻找幸存者、探索火星或者在布雷区排除隐患的机器人。
