Nicolelis, MA (2005). „Cortical Ensemble Adaptation to Represent Velocity of an Artificial Actuator Controlled by a Brain-Machine Interface”. Journal of Neuroscience 25 (19): 4681–93. Później pokazano im robota bezpośrednio i nauczono kontrolować ramię poprzez obserwowanie jego ruchów. BCI wykorzystało prognozy prędkości z poprzedniego badania, by kontrolować zasięg uchwytu, a także siłę zacisku „dłoni”.
Donoghue, Schwartz i Andersen Inne laboratoria, które zbudowały BCI zdolne odtworzyć sygnały neuronowe, prowadzone były między innymi przez Johna Donoghue z Uniwersytetu Browna, Andrew Swartza z Uniwersytetu Pittsburga oraz Richarda Andresena z Caltech. Badacze ci byli w stanie odtworzyć sygnały neuronowe z dużo mniejszej liczby neuronów niż Nicolelis (15-30 w porównaniu do 50-200 u Nicolelisa). Grupa Donoghue'a nauczyła małpy rezus, by te używały interfejsu mózg-komputer do śledzenia obiektów na ekranie komputera (zamknięta pętla) z oraz bez używania joystickaSerruya, MD; Hatsopoulos, NG; Paninski, L; Fellows, MR; Donoghue, JP (2002). „Instant neural control of a movement signal”. Nature 416 (6877): 141–2. Grupa Schwartza stworzyło BCI pozwalające na śledzenie obiektów w przestrzeni trójwymiarowej i odtworzenie ruchów w ramieniu robotaTaylor, D. M.; Tillery, SI;