استفاده از کامپیوتر برای شبیه‌سازی فعالیت‌های مغز برای افراد مشغول در زمینه‌ی هوش مصنوعی پیشرفته، کار بسیار سختی است؛ اما اگر سخت‌افزار بیشتر شبیه به سخت‌افزار مغز طراحی شده باشد، مدیریت آن آسان‌تر می‌شود.
این زمینه‌ی نوظهور، پردازش نورومورفیک نامیده می‌شود. در حال حاضر مهندسان مؤسسه‌ی فناوری ماساچوست از پس طراحی تراشه‌ای با سیناپس‌های مصنوعی برآمده‌اند. مغز انسان در حال حاضر از هر کامپیوتر دیگری قوی‌تر است و حاوی ۸۰ میلیارد نورون و بالغ بر ۱۰۰ تریلیون سیناپس است که نورون‌ها را به هم متصل می‌کنند و انتقال سیگنال‌ها را کنترل می‌کنند.
تراشه‌های کامپیوترها در حال حاضر با انتقال سیگنال‌ها به زبان باینری (صفر و یک) کار می‌کنند. همه‌ی اطلاعات با کدهای ۰ و ۱ یا سیگنال‌های روشن/خاموش کدگذاری می‌شود. برای اینکه نحوه‌ی عملکرد این ایده را با مغز مقایسه کنید به این نمونه توجه کنید: در سال ۲۰۱۳ یکی از قوی‌ترین ابررایانه‌های جهان یک شبیه‌سازی از فعالیت مغز انجام داد و تنها به نتیجه‌ی کوچکی دست یافت.
کامپیوتر کی ریکن از ۸۲,۹۴۴ پردازنده و یک پتابایت (۱۰۲۴ ترابایت) حافظه اصلی استفاده می‌کند و قدرت آن معادل ۲۵۰ هزار کامپیوتر شخصی است. این ابررایانه ۴۰ دقیقه طول کشید تا یک ثانیه از فعالیت ۱.۷۳ میلیارد نورون متصل به ۱۰.۴ تریلیون سیناپس را شبیه‌سازی کند. ممکن است این اعداد بزرگ به نظر برسند؛ ولی تنها معادل یک درصد از مغز انسان هستند.
اما اگر یک تراشه از ارتباطات سیناپس‌مانند استفاده کند، سیگنال‌هایی کامپیوتر می‌توانند بسیار متنوع شوند و باعث یادگیری سیناپس‌مانند شوند. سیناپس‌ها نقش واسطه را در انتقال سیگنال‌ها در مغز بازی می‌کنند. نورون‌ها نیز با توجه به تعداد و نوع یون‌هایی که از سیناپس‌ها می‌گذرند، عمل می‌کنند. این دو عمل باعث می‌شود که مغز الگوها را تشخیص دهد، حقایق را به یاد بیاورد و وظایفش را انجام دهد.