ニューロモルフィック・エンジニアリング
2013年9月には、彼らは、これらのニューリスタのスパイク動作を利用して、チューリングマシンに必要なコンポーネントを形成する方法を示すモデルとシミュレーションを発表した。
スタンフォード大学のBrains in Siliconが開発したNeurogrid(英語版)は、ニューロモルフィック・エンジニアリングの原理を使用して設計されたハードウェアの例である。回路基板は、NeuroCoresと呼ばれる16個のカスタム設計されたチップで構成されている。NeuroCoreの各アナログ回路は、65,536ニューロンの神経素子をエミュレートするように設計されており、エネルギー効率を最大化する。エミュレートされたニューロンは、スパイクスループットを最大化するように設計されたデジタル回路を使用して接続される。
ニューロモルフィック・エンジニアリングに影響を与える研究プロジェクトとして、生物学的データを使用して完全な人間の脳をスーパーコンピュータでシミュレートしようとするヒューマン・ブレイン・プロジェクト(英語版)がある。これは、神経科学、医学、コンピューティングの研究者グループで構成されている。このプロジェクトの共同ディレクターであるヘンリー・マークラム(Henry Markram)は、このプロジェクトは、脳とその病気を探求し理解するための基盤を確立し、その知識を使って新しいコンピューティング技術を構築することを提案していると述べている。このプロジェクトの3つの主要な目標は、脳の各部分がどのように適合して連携するのかをよりよく理解し、脳の病気を客観的に診断および治療する方法を理解し、そして人間の脳の理解をニューロモルフィック・コンピューターの開発に役立てることである。
ニューロモルフィック・エンジニアリングの学際的な概念は比較的新しいものであるが、ニューロモルフィック・システムには、人間的機械や人工知能一般に適用されるものと同じ倫理的配慮の多くが適用される。しかし、ニューロモルフィック・システムが人間の脳を模倣して設計されているという事実は、それらの利用法を取りまく独特の倫理的問題を引き起こす。
しかし、実際の議論は、ニューロモルフィック・ハードウェアや人工ニューラルネットワークが脳の動作や情報処理の方法を非常に単純化したモデルであり、サイズや機能的技術の点ではるかに低い複雑さで、接続性の点でははるかに規則的な構造を持つことにある。ニューロモルフィック・チップを脳と比較することは、翼と尾があるという理由だけで飛行機と鳥を比較するのと同様の、非常に大ざっぱな比較である。事実、神経認知系は、現在の最先端の人工知能よりも何桁もエネルギー効率や計算効率が高く、多くのエンジニアリングデザインが生物模倣の特徴を持つように、ニューロモルフィック・エンジニアリングは、脳のメカニズムから着想を得て、このギャップを縮めようとする試みである。