Die Neurorobotik beschäftigt sich mit der Übertragung eines biologischen Gehirns auf ein kleines künstliches Gehirn. Insektengehirne weisen autonome Verhaltensmuster auf, die überraschend komplex sind und verwenden allgemeine Prinzipien der neuronalen Vorgänge, wie dem Lernen.

Es wurde ein Neuronales Netz entworfen, das das assoziierte Lernen simuliert und das untersucht, ob der Roboter, der von diesem Netz gesteuert wird, nach der Konditionierung sein Verhalten bei einem neutralen Reiz ändert. Im Rahmen der Bachelorarbeit wurde untersucht, in wie weit das Neuronale Netz einen neutralen und einen bedingten Reiz paaren kann. Es wurde ein Roboter, den NeuroRover, zur Verfügung gestellt, der vom Simulator gesteuert wird. Der Rover wurde mit der HaViMo2.0 Kamera ausgestattet, die Farben erkennt, so dass der Roboter diese Informationen verarbeiten kann. Mit dem Arduino WiFi-Shield ist eine drahtlose Kommunikation zuwischen dem Neuro-Rover und dem Neuronalen Netz garantiert. Die Simulationssoftware wurde um eine Logging-Funktion erweitert, die jede Aktivität aller Neuronen und Synapsen protokolliert. Der neutrale Reiz ist die von der HaViMo2.0 erkannte Farbe, die rot oder blau ist. Beim bedingten Reiz handelt es sich um eine Bestrafung oder eine Belohnung. Nach zahlreichen Versuchsdurchführungen und Auswertungen konnte das Neuronale Netz zwei Reize miteinander paaren. Ein neutraler Reiz sorgte für eine Verhaltensänderung des NeuroRovers. Bei der Konditionierung veränderten sich die Synapsengewichte so derart, dass ein neutraler Reiz das gleiche Verhalten auslöste wie das gleichzeitige Auftreten zweier gepaarter Reize. Die aufgenommenen Daten bestätigen die Mächtigkeit der Simulation des assoziierten Lernens, sowie die Verhaltensänderungen, die in Form von Aktivitäten von bestimmten Neuronen auftraten.