Według IBM, prototyp chipa może oznaczać bardziej wydajne i mniej obciążające baterię chipy AI np. dla smartfonów, dzięki komponentom, które działają podobnie jak połączenia w ludzkich mózgach.

Jak powiedział Thanos Vasilopoulos, naukowiec pracujący w laboratorium badawczym IBM w Zurychu, "ludzki mózg jest w stanie osiągnąć niezwykłą wydajność przy niewielkim zużyciu energii" – w porównaniu z komputerami. W rozmowie z BBC stwierdził, że większa wydajność energetyczna mogłaby spowodować, że duże i bardziej złożone obciążenia mogłyby być umiejscowione w środowiskach o niskim poborze mocy lub ograniczonej pojemności baterii – czyli np. w samochodach czy smartfonach. Pozwoli to także dostawcom usług w chmurze na zmniejszenie kosztów energii i emisji dwutlenku węgla.

Zobacz również:

• Trwają prace nad komputerami symulującymi działanie ludzkiego mózgu
• Akcje Intel spadają - winna rosnąca konkurencja w AI
• Zrównoważony rozwój – kierunek nie jest łatwy

Prototyp chipa wykorzystuje rezystory pamięci (memrystory), które są analogowe i mogą przechowywać szereg liczb. Ludzki mózg działa w sposób analogowy, a memrystory przypominają w działaniu synapsy w naszych mózgach. Memrystor może "zapamiętać" swoją historię elektryczną, w podobny sposób jak synapsa w systemie biologicznym. Zaś połączone memrystory mogą stworzyć sieć, która przypomina mózg.

Jednak jest to dopiero faza prototypowa, a stworzenie komputera opartego na memrystorach stanowi ogromne wyzwanie, m.in. ze względu na koszty materiałów i trudności produkcyjne.