是的，群体智能可以通过建模自然界中观察到的去中心化、自组织行为来模拟生物系统。群体智能算法，如蚁群优化或粒子群优化，模仿了简单智能体（例如蚂蚁、鸟类或鱼类）如何局部互动以解决复杂问题。这些模型依赖于对齐、分离和凝聚等规则来复制生物系统中出现的涌现行为。通过设计遵循类似原理的智能体，开发人员可以高度逼真地模拟群体行为、觅食或疾病传播等现象。
例如，蚁群优化算法模拟了蚂蚁如何利用信息素路径寻找最短的食物路径。每个“蚂蚁”智能体在移动时会沉积虚拟信息素，其他智能体则沿着信息素浓度更高的路径前进。这反映了真实蚂蚁的行为，并已适用于路径规划等优化任务。类似地，粒子群优化模型模拟了鸟类或鱼类如何根据邻居的位置调整其运动，从而应用于机器学习参数调优。这些例子表明，通过将复杂行为分解为局部互动，可以在计算上复制生物系统的涌现智能。
然而，用群体智能模拟生物系统需要精心设计。开发人员必须在简单性（避免过多的计算成本）与准确性（反映现实世界动态）之间取得平衡。例如，模拟免疫系统反应可能涉及代表细胞的智能体，这些细胞检测并中和威胁，但过于简单的规则可能会遗漏关键的生物学细节。NetLogo 或 Mesa 等基于智能体的建模框架等工具有助于管理这些权衡，它们提供了用于定义智能体行为和可视化涌现模式的库。根据经验数据验证此类模拟仍然是一个关键挑战，但它们提供了一种可扩展的方式来测试有关生物过程的假设，而无需进行物理实验。