印第安纳大学的研究人员开创了一种新型神经网络，这种神经网络使用的是由干细胞发展而来的类器官——类脑结构，这标志着该领域的重大进步。

　　这项发表在《自然电子》杂志上的研究解释说，尽管这些类脑结构与人类大脑有很大不同，但它们是小规模的、基于组织的模型。由于它们没有思想、情感或意识，它们在大脑研究中发挥了重要作用，规避了与人类实验相关的伦理挑战。

　　在开发神经网络的过程中，研究人员试图复制生物大脑的低能量消耗。人脑的日常功能只需要20瓦，而基于微处理器的人工智能系统需要大约800万瓦来完成类似的任务。

　　这项名为Brainware的新发明将一个小型化的大脑模拟装置与一个复杂、紧密排列的多电极阵列结合在一起。这种芯片能够传输电脉冲并检测神经组织内的电活动。

　　在语音识别和求解非线性方程两个方面对Brainware进行了测试。它在识别日语短语方面表现出明显的进步，在24小时内将准确率从51%提高到78%。

　　研究发现，在数学计算中，Brainware比没有长期记忆的人工神经网络(ANN)要快，而且几乎和有长期记忆的人工神经网络一样准确。在相同的训练时间内，大脑软件的学习速度比完全电子的同类产品快90%。

　　这一发展代表了创造有机和电子元素混合的新计算机系统的重大飞跃。但研究小组也强调了随着技术的发展，解决伦理问题的重要性。他们还指出，维持这种类脑模型所需的生命支持系统也在一定程度上降低了整体能源效率。

　　在一项相关研究中，日本科学家创造了一种用于救援任务的半机械蟑螂。该项目与印第安纳大学团队的工作有相似之处:都涉及生物和电子元件的集成，展示了混合系统研究的趋势。