Forschungen, inspiriert von der Hirnforschung, deuten darauf hin, dass auch künstliche Intelligenz (KI) und Roboter von Schlafphasen profitieren können, um ihre Leistung zu verbessern. Dieser "künstliche Schlaf" ist ein Betriebsmodus, in dem die KI keine neuen externen Daten empfängt, sondern bereits erhaltene Informationen verarbeitet, um Gelerntes zu festigen und Wissenslücken zu schließen. Große Sprachmodelle sind oft vergesslich und verlieren nach Beendigung einer Chatsession die Fortschritte des "In Context Learning". Künstlicher Schlaf soll dieses Problem lösen, indem neu gelernte Fähigkeiten dauerhaft im Modell verankert werden, ohne bereits trainierte Fähigkeiten zu überschreiben. Mechanismen wie "Sleep Replay Consolidation" und das Nachbilden von Traumphasen werden erforscht, um KI-Systeme robuster und lernfähiger zu machen, was insbesondere für Serviceroboter von Bedeutung ist, die oft nur für spezifische Aufgaben trainiert sind.