Ovo otkriće moglo bi dovesti do razvoja računala nalik na mozgove koji bi radili na vrlo niskim energetskim razinama. Ona bi trebala moći učiti i prilagođavati se bez izvanjskog programiranja. Zahvaljujući takvim sposobnostima postala bi znatno uspješnija u zahtjevnim zadacima kao što su prepoznavanje govora i lica. Što je najvažnije, mogla bi obrađivati i pohranjivati podatke na istim lokacijama baš kao što to čine živčane stanice. Naime, konvencionalna računala gube na učinkovitosti time što razdvajaju ove dvije funkcije.

Prema novim izvješćima objavljenim u stručnim časopisima dvije su skupine znanstvenika, jedna britanska i jedna američka, ovih dana uspjele stvoriti umjetne živčane stanice, odnosno neurone, te veze među njima tzv. sinapse, koristeći slitinu germanija, antimona i telurija, poznatu kao GST.

David Wright i njegovi kolege sa Sveučilišta Exter stvorili su GST neurone, a tim Philipa Wonga sa Sveučilišta Stanford u Kaliforniji elektroničke sinapse. Spoj čak oponaša načine na koje sinapse mijenjaju snagu svojih veza. GST ima sposobnost mijenjati svoju strukturu iz kristalne u amorfnu kada se zagrije. U DVD-ima to omogućuje da se binarni podaci u obliku nula i jedinica zapišu i potom čitaju laserom. Međutim, GST ima mnogo širi spektar mogućnosti od ove dvije. Naime, njegovi maleni djelići mogu biti kristalni, odnosno amorfni u različitim stupnjevima, što znači da može pohranjivati informacije u mnogo širem području vrijednosti nego što su to jednostavno nule i jedinice. To je izuzetno važno jer prave neurone na odašiljanje signala pokreću ulazne informacije kada se nakupe do određenog praga, odnosno granice.

Wrightovi neuroni sposobni su oponašati ovaj način djelovanja jer električni otpor GST-a odjednom pada kada se iz amorfnog stanja transformira u kristalno. Na taj način ulazni signali u obliku pulsova struje djeluju na umjetne neurone da pošalju signal kada otpor padne.

No mogućnosti GST-a ni tu ne prestaju. Naime, kada neuron pošalje signal, njegov značaj za sljedeću stanicu u koju stiže određen je snagom sinapse koja ih povezuje. U prirodi, ova se snaga prilagođava u procesu poznatom kao STDP – ako prvi neuron iznova i iznova okida prije drugoga, snaga sinapse raste, a ako drugi okida prije, njezina snaga pada.

Član stanfordskog tima Duygu Kuzum kaže da im je GST-ova sposobnost da mijenja svoj otpor omogućila da ga programiraju tako da baš kao STDP dinamično modificira snagu umjetnih sinapsi. To pak omogućuje odabir prioriteta živčanih signala koji su najvažniji za svaki određeni zadatak.

Budući da je promjer umjetnih sinapsi samo 75 nanometara, one bi se mogle upotrijebiti za izgradnju računala nalik na mozak koja bi funkcionirala uz male energije. Tim je izračunao da bi sustav sa 10 milijardi sinapsi trošio samo 10 W, dok superračunala za simulaciju pet sekundi mozga potroše čak 1,4 MW.

'Ovi bi uređaji doista mogli utjeloviti bit ponašanja mozga', rekao je Steve Furber sa Sveučilišta u Manchesteru i istaknuo da je put do cilja ipak još dug.