機械学習結合環境は，認知アーキテクチャとして複数の(脳器官モジュールとしての)機械学習を結合するためのプラットフォーム（ミドルウェア）です．

全脳アーキテクチャ・アプローチにおいては，エマージェントな認知アーキテクチャをめざすため，モジュール間で交換される情報には分散表現が仮定されています．

これは全脳アーキテクチャ中心仮説に基づく二種類の研究開発のうちの「②脳全体の統合環境」に相当します．

脳に学んだ認知アーキテクチャを実元するためにいくつかの要求仕様がある．

• 汎用性
• 汎用分散表現
• モジュール階層性
• 実時間性（バッチ処理とは異なる）
• 高速時間性（学習のために実時間より速く動く必要がある）
• コネクトーム情報の取り込み
• アソシエイトの拠り所

WBAPおよびWBAIにおけるサブプロジェクトとして，BriCAプロジェクトというな研究開発活動がある．