Forscher der Universität Stanford (USA) haben ein schnelleres und energieeffizienteres Modell des menschlichen Gehirns auf der Basis von Mikrochips gebaut, das gut 9.000 Mal schneller ist und doch weniger Strom benötigt als ein typischer PC. Gerade im Bereich Robotik und für die Erforschung von Gehirnfunktionen ergeben sich so neue Möglichkeiten. Beispiele wären leistungsfähige Chips mit Fähigkeiten, die dem menschlichen Gehirn abgeschaut sind, die zur Steuerung von Prothesen eingesetzt werden und es mit der Komplexität und Geschwindigkeit der Handlungen des menschlichen Körpers aufnehmen können.

Trotz aller Fortschritte verblasst die Leistung aktueller Computertechnik angesichts der Fähigkeiten eines biologischen Gehirns. Der Cortex einer Maus beispielsweise schlägt seine Simulation auf einem PC bezüglich Geschwindigkeit locker um den Faktor 9.000. Ein PC ist damit nicht nur langsamer, er braucht im Vergleich mit der Maus auch die 40.000-fache Energie zum Betrieb.

In einem Beitrag der Zeitschrift Proceedings of the IEEE beleuchtet Prof. Boahen besonders die Energieperspektive bei auf Silizium basierender neuromorpher Forschung, die sich mit Elektronik zur Simulation von Neuronen beschäftigt.
Das Team um Boahen hat mit dem „Neurogrid“ eine Platine entwickelt, die mit 16 Custom-Chips des Typs „Neurocore“ bestückt ist. Zusammen können diese Chips rund 1 Million Neuronen und Milliarden synaptische Verknüpfungen simulieren. Bei der Entwicklung wurde besonders der Energieverbrauch im Blick behalten. Neurogrid hat etwa die Größe eines iPad, kann aber um Größenordnungen mehr Neuronen und Synapsen simulieren als bisherige Hardware-Plattformen und benötigt lediglich soviel Energie, wie zum Betrieb eines Laptops gebraucht wird.