Prace dotyczą czterech kluczowych obszarów badawczych:

Implementacji sprzętowej w urządzeniach CMOS, nowoczesnych komponentach synaptycznych oraz kombinacji połączeń sprzętowych z programowalnymi/wirtualizowanymi. Kombinacja tych technologii będzie odpowiedzialna za najważniejsze przetwarzanie informacji, będące odpowiednikiem procesów obserwowanych w organizmach żywych, takie jak kodowanie impulsów (spike encoding) oraz elastyczność zależności od czasu impulsu.

Architektury, która będzie obsługiwać najważniejsze rozwiązania i funkcje obserwowane w strukturach biologicznych, takie jak połączenia, organizacja hierarchiczna, układy komponentów rdzenia, konkurencyjna samoorganizacja oraz systemy modulowane/wymuszane. Tak samo jak w rozwiązaniach biologicznych, przetwarzanie będzie maksymalnie rozproszone, nieliniowe, natywnie odporne na szumy, zakłócenia i błędy.

Wielkoskalowych cyfrowych symulowanych układów i całych ich struktur, używanych do udowodnienia funkcjonalności systemów i komponentów oraz przy tworzeniu implementacji sprzętowych.

Rozwojowych, także wirtualizowanych środowisk, używanych do uczenia, testowania oraz pomiarów wydajności inteligentnych maszyn w dziedzinie percepcji, kojarzenia i odpowiedzi.

Możliwość uczenia się

Podczas gdy SyNAPSE zajmie się głównie odtworzeniem funkcji ludzkiego mózgu, inny projekt DARPA jest związany z opracowaniem sztucznej inteligencji w celu szybkiego i sprawnego czytania, uczenia i tworzenia wiedzy z różnych dziedzin na podstawie cyfrowego materiału. Firma BBN Technology otrzymała 29,7 mln USD, by opracować prototypowy system maszynowego czytania, który przetworzy tekst w zasoby wiedzy, które można będzie później interpretować za pomocą aplikacji wyposażonej w sztuczną inteligencję.

Prototyp będzie częścią projektu Programu Czytania Maszynowego MRP (Machine Reading Program), który będzie się zajmował przechwytywaniem wiedzy z naturalnie dostępnego tekstu i przekształcaniem go w reprezentację formalną, używaną następnie przez systemy wnioskowania wykorzystujące sztuczną inteligencję.

Idea, która przyświeca konstruktorom takich systemów, polega na tym, że urządzenia będą analizować informację dostępną w Internecie (np. publikacje o postępach technologicznych i planach, a nawet wypowiedzi organizacji politycznych) i na jej podstawie dostarczą personalizowanych wniosków ludziom.