目前，无人机和自动驾驶汽车都利用GPS和已经规划好的路线，四处活动。但是，如果信号丢失，或者规划好的路线上有障碍，它们就会很难自己调整方向，找到新的路线。
而蜜蜂每日的工作就是将花蜜从一个地方运送到另一个地方，进化已经帮助它们解决了无人机和自动驾驶汽车遇到的上述问题，因此，工程师们希望能够利用这个已经进化了1亿年的自然选择。
为了确定蜜蜂的活动方式，科学家们在数百只蜜蜂和大黄蜂的背部和头部安装了微型无线电应答器，在它们快速飞过Hertfordshire乡村时，对它们进行监测。在将蜜蜂们的运动轨迹绘制到3D数字重建的飞行区域后，研究人员们可以计算出蜜蜂在飞行过程中做出的决策，以及它们是如何改变飞行路线的。
到目前为止，研究人员已经将25%的蜜蜂大脑建模，主要是处理视觉处理部分的大脑，并且创造了一个在基本昆虫神经网络上运行的“蜜蜂机器人”(bee-bot)原型。研究的下一步是，当蜜蜂在一个具有全景景观的虚拟现实房间中活动时，记录下其神经元，以进一步了解它们如何做决策。
谢菲尔德大学(the University of Sheffield)的James Marshall教授领导了该项目，并创建了一家衍生蜜蜂公司 - Opteran Technologies，并表示：“令人印象深刻的是，一只蜜蜂只有针头大小的大脑，却能够在飞行超过5英里后，还记得回家的路。所以，我觉得我们应该尝试在无人机和无人驾驶汽车中模拟蜜蜂的大脑，这比让无人机和无人驾驶汽车像人脑一样工作更实际。”
蜜蜂的大脑只有100万个脑细胞，而人类大脑有大约1000亿个，但是，蜜蜂还是可以在各种天气和季节条件下飞行数英里，还能够记住单个植物，通过摆尾舞将植物的位置告诉蜂巢中的其他蜜蜂。
研究人员们认为，蜜蜂是果蝇等真正原始的昆虫大脑与哺乳动物之间的“最佳状态”(sweet spot)，因为哺乳动物的大脑结构更复杂，难以绘制。通过逆向研究蜜蜂的大脑，研究人员希望设计出一种新型人工智能(AI)，该AI能够基于自然神经处理过程，而不是基于机器学习。
Marshall教授表示：“有很多人在研究、设计自动驾驶系统，但是从根本上看，根本就没有设计出一个与蜜蜂一样的高效、强大的自动驾驶系统。基本上蜜蜂就是微型机器人，是性能保持不变的视觉导航器，能够在复杂的3D环境中活动，而且只需要最少的知识，只需要1立方毫米大脑中的100万个神经元。因此，如果能够重建蜜蜂大脑中的一小部分，就是设计自动驾驶系统的一大飞跃。”
自动驾驶汽车或无人机配备了人工合成的“蜜蜂大脑”后，只需要告知其目的地，然后它们就可以利用自身内部的指南针和参考点到达目的地。
