人脑一直给研究者提供灵感,神经形态计算受到人脑的低功耗和快速计算特点启发而出现,它或许会是超大规模机器和人工智能应用(如自动驾驶)未来的基石。神经形态芯片的最初思想可以追溯到加州理工学院的Carver Mead 教授在1990年发表的一篇论文。Mead在论文中提出,模拟芯片能够模仿人脑神经元和突触的活动,与模拟芯片的二进制本质不同,模拟芯片是一种输出可以变化的芯片。但是目前,神经形态计算的发展受到传统电子学固有局限的阻碍。最近,由英国阿斯顿大学研究人员发起的一个新项目「Neu-ChiP」,展示了如何通过教授在微芯片上培育的人类脑干细胞来解决数据问题,从而为机器学习技术的「范式转变」奠定基础。该项目为期3年,获得了欧盟委员会的「未来与新兴技术」(Future and Emerging Technologies,FET)项目350万欧元(约2700万人民币)的资助;英国、法国、西班牙、瑞士和以色列的高校和机构也参与其中,包括英国罗浮堡大学、巴塞罗那大学、法国国家科学研究中心、以色列理工学院和3Brain AG 公司。