习领域的流行度逐渐超过了神经网络，但是在2000年代后期出现的深度学习重新激发了人们对神经网络的兴趣。
2006年之后的进展.人们用CMOS创造了用于生物物理模拟和神经形态计算的计算装置。最新的研究显示了用于大型主成分分析和卷积神经网络的纳米装置具有良好的前景。如果成功的话，这会创造出一种新的神经计算装置，因为它依赖于学习而不是编程，并且它从根本上就是模拟的而不是数字化的，虽然它的第一个实例可能是数字化的CMOS装置。在2009到2012年之间，Jürgen Schmidhub