ऐसा लगता है कि मानव मस्तिष्क के बारे सौ अरब न्यूरॉन्स, सीखने कार्य को पूरा और अन्य प्रदर्शन करने के लिए 100.000.000.000.000 synapses, मस्तिष्क बिजली की गति पैटर्न स्मृति में पहचाना जा सकता है के माध्यम से न्यूरोनल संचरण अनुदेश है। क्षेत्र 'neuromorphic कंप्यूटिंग' इमर्जिंग शोधकर्ताओं एनालॉग संकेतों, न्यूरॉन्स के लिए इसी तरह से काम कर रहा है, मानव मस्तिष्क काम करता है के रूप में एक कंप्यूटर चिप डिजाइन करने के लिए कोशिश कर रहा। इस तरह से, छोटी सी चिप की तरह मस्तिष्क कुशलता से समानांतर कंप्यूटिंग के लाखों लोगों को संभालने neuromorphic हो सकता है, और वर्तमान में, केवल बड़े सुपर कंप्यूटर इसे प्राप्त करने के लिए संभव है। इस पोर्टेबल कृत्रिम बुद्धि समस्या तंत्रिका synapses में हल किया जाता है।
शोधकर्ताओं ने सिलिकॉन जर्मेनियम का उपयोग किया, कृत्रिम तंत्रिका synapses चिप्स के रूप में, 'इनपुट / छिपा / आउटपुट न्यूरॉन्स' में से प्रत्येक के, प्रत्येक न्यूरॉन अन्य रेशा आधारित कृत्रिम अन्तर्ग्रथन 'न्यूरॉन' से जुड़ा है आयन प्रवाह के बीच का अंतर। 25 नैनो मीटर है, और केवल 4% के बारे में प्रत्येक अन्तर्ग्रथनी, जो वर्तमान में सबसे सुसंगत प्रयोगशाला उपकरण प्राप्त किया जा सकता है, यह भी कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क के एक प्रमुख प्रदर्शन है। शोधकर्ताओं ने तो एक कृत्रिम तंत्रिका नेटवर्क कंप्यूटर का आयोजन किया एनालॉग, हस्तलिखित नमूने, 95% की सटीकता दर की मान्यता है, जबकि मौजूदा सॉफ्टवेयर एल्गोरिथ्म सटीकता 97% था।
उत्पादन टीम सही मायने में अनुरूप निष्पादन हस्तलिपि पहचान कार्य neuromorphic चिप आधार है, और वांछनीय इसकी डिजाइन और कृत्रिम अन्तर्ग्रथन छोटे के निर्माण का उपयोग करने के लिए है, पोर्टेबल उपकरण तंत्रिका नेटवर्क जटिल गणना करने के लिए, और अंततः का उपयोग कर एक नाखून की चिप आकार जगह सुपर कंप्यूटर।