由DARPA资助的研究人员已经开发出世界上最大，最复杂的计算机芯片之一，其芯片的设计灵感来自大脑的神经元结构，仅需传统芯片电力的一小部分。该芯片由DARPA的神经形态自适应塑料可扩展电子系统(SyNAPSE)计划的IBM研究人员在加利福尼亚州圣何塞市设计 ，该芯片装有超过50亿个晶体管，并拥有超过2.5亿个“突触”或可编程逻辑点，类似于大脑神经元之间的连接。这仍然比大脑中实际的突触数量少几个数量级，但是朝着使超高性能，低功耗神经启发系统成为现实迈出了巨大的一步。

人和动物不费力地执行的许多任务，例如感知和模式识别，音频处理和电机控制，对于传统的计算体系结构而言，很难在不消耗大量功率的情况下完成。与当前尝试相同任务的计算机相比，生物系统消耗的能量要少得多。SyNAPSE程序的创建是为了加快大脑启发性芯片的开发，该芯片可以执行困难的感知和控制任务，同时实现了显着的节能效果。

由SyNAPSE开发的芯片可以平铺以创建大型阵列，在神经元之间具有100万个电子“神经元”和2.56亿个电子突触。这款54亿晶体管晶体管基于Samsung Foundry的28nm制程技术，是有史以来生产的所有芯片中晶体管数量最多的之一。每个芯片在运行期间消耗的电能少于100毫瓦。当与模式识别的基准任务一起使用时，与最新的传统计算系统相比，该新芯片在节能方面实现了两个数量级的节省。

通过在整个芯片上分布数据和计算，部分地实现了高能效，从而减轻了在大距离上移动数据的需求。此外，该芯片以异步方式运行，仅根据需要处理和传输数据，类似于大脑的工作方式。新芯片的高能效使其成为国防应用的候选者，例如电力受限的移动机器人和远程传感器。

渴望以最低的成本获得最高性能的愿望推动了计算机芯片设计的发展。从历史上看，最重要的成本是计算机芯片的成本。但是，摩尔定律(构造高晶体管数芯片的成本成倍下降)现在允许计算机架构师从自然界借用一个想法，在自然界中，能源是比复杂性更为重要的成本，并专注于通过稀疏使用电源来提高功率效率的设计大量组件可最大程度地减少数据移动。IBM的芯片是迄今为止利用这些思想制造的最大的芯片，它可以为功率预算有限的无人飞机或机器人地面系统提供对环境的更精细的感知，更准确地识别威胁并减轻系统操作员的负担，”吉尔·普拉特(Gill Pratt)说 ，DARPA项目经理。

“我们的部队经常处于严酷的环境中，必须携带沉重的电池为移动设备，传感器，无线电和其他电子设备供电。由于重量的影响，飞行器的功率预算也非常有限。对于这两种环境，SyNAPSE计划的成就都实现了极高的能效，可以为国防提供更多种类的便携式计算应用程序。”

SyNAPSE开发的芯片的另一个潜在应用是神经科学建模。每个芯片中大量的电子神经元和突触以及平铺多个芯片的能力可能会导致开发复杂的，联网的神经形态模拟器，以测试神经生物学中的网络模型并加深当前对脑功能的了解。