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在過去的幾年裡，科技公司和學術研究人員一直試圖構建所謂的神經形態計算機架構——這種晶片模仿人腦的分析和直覺能力，以便為大量資料提供上下文和意義。現在，開發這種系統的領先努力取得了一個新的里程碑，生產出一個擁有 54 億個電晶體和 4000 多個神經突觸核的晶片。
每個核由類似於其生物對應物的計算元件組成——類似於大腦突觸的核心儲存功能、提供核的神經細胞（或神經元）的處理器，以及類似於大腦軸突神經纖維的佈線處理的通訊能力。領導該專案的 IBM 和康奈爾大學的研究人員在 8 月 8 日出版的科學雜誌上發表了他們的研究成果。
來自這兩所機構的研究人員正在共同合作，作為國防高階研究計劃局 (DARPA) 神經形態自適應塑性可擴充套件電子系統 (SyNAPSE) 專案的一部分。SyNAPSE 旨在逆向工程人腦的計算能力，製造一臺可以模仿我們感知、感覺、行動、互動和理解不同刺激的能力的計算機。自 2008 年以來，DARPA 在 SyNAPSE 的這種方法上花費了約 5300 萬美元。（HRL 實驗室正在領導DARPA 的另一個 SyNAPSE 專案。）
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IBM 和康奈爾大學設計的新晶片的行為類似於節能的脈衝神經網路。與以規則間隔處理資料的普通神經網路不同，脈衝神經網路的效率更高，因為它僅在電荷達到特定值時才觸發。根據科學研究，這種觸發反過來會影響其他人工神經元上的電荷——很像真實大腦中發生的情況。該晶片的每個神經突觸核都具有 256 條輸入線（類似於軸突）和 256 條輸出線（類似於神經元）。與此同時，IBM 的新晶片包含 4,096 個神經突觸核，產生超過一百萬個可程式設計脈衝神經元和 2.56 億個可配置突觸。
IBM 及其 SyNAPSE 合作伙伴的最終目標是構建鞋盒大小的神經突觸超級計算機，該計算機具有 100 億個神經元和 100 萬億個突觸，功耗僅為一千瓦。（人腦大約有 100 萬億個突觸，但僅使用約 20 瓦的功率，或者大致相當於為一個烤箱燈供電所需的功率。）
研究人員透過讓晶片分析影片片段來測試晶片，從背景中挑出人、腳踏車和其他物體，然後識別每個物體。研究人員報告稱，與使用現代通用微處理器在同類型人工神經網路上執行的模擬器相比，新晶片配置的能耗降低了 176,000 倍，同時每幀速度提高了 100 倍。該晶片同樣優於其前代產品，每個核心的功耗比 IBM 在 2011 年推出的原始版本降低了 100 倍。
IBM 設想神經突觸晶片作為新一代超級計算機的構建模組，該計算機使用尺寸僅為幾毫米的微晶片來模仿人腦，並且具有足夠的能源效率，可以嵌入到眼鏡、手錶和其他可穿戴配件中。這些晶片還被設計為非常擅長對感官輸入進行分類，使其成為醫療診斷的良好候選者。例如，IBM 研究人員設想一種配備認知感測器的數字溫度計，它可以掃描和感知生病兒童口腔中的化學訊號混合物，並快速提供診斷。
交付認知技術的更直接的努力正集中在 IBM 的沃森計算機上。2011 年 2 月，沃森在電視節目 Jeopardy! 問答節目中擊敗了兩位前冠軍，這歸功於其搜尋事實資料庫以響應問題、確定置信度以及根據該置信度搶在競爭對手之前搶答的能力。去年年底，德克薩斯大學 MD 安德森癌症中心和凱斯西儲大學克利夫蘭診所勒納醫學院開始測試更小、更強大的沃森版本，將其作為資料分析和醫生培訓的工具。一月份的華爾街日報文章闡述了 IBM 在將沃森暴露於真實世界資料分析的嚴苛性時面臨的幾個挑戰。即使 IBM 正在解決這些早期問題，該公司也計劃將沃森作為雲服務提供，從而有可能將任何連線網際網路的裝置變成認知計算機。