हजारों छोटे-छोटे संस्मरणों (मेमोरी ट्रांजिस्टर) को लगाते हुए, MIT में इंजीनियर्स की टीम 'ब्रेन-ऑन-ए-चिप' नाम की एक चिप लेकर आई है । सिलिकॉन आधारित घटक जो मानव मस्तिष्क की जानकारी की नकल करते हैं, उन्हें एक चिप पर रखा जाता है। एक स्टेपिंग पत्थर होने के लिए, विभिन्न कार्यों के माध्यम से चलने वाले चिप में संग्रहीत छवियों को "याद रखने" और पुन: उत्पन्न करने की क्षमता होती है।
शोधकर्ताओं ने चिप को डिजाइन करने के लिए सिलिकॉन के साथ-साथ चांदी और तांबे की मिश्र धातुओं से प्रत्येक संस्मरण गढ़े। नया मेमेस्टर डिज़ाइन न्युरोमॉर्फिक उपकरणों के लिए उपयुक्त है, जो कि एक नए प्रकार के सर्किट पर आधारित इलेक्ट्रॉनिक्स हैं जो मस्तिष्क के तंत्रिका वास्तुकला की नकल करने वाले एक तरह से सूचना को संसाधित करता है। इस तरह के मस्तिष्क-प्रेरित सर्किट छोटे, पोर्टेबल उपकरणों में बनाए जा सकते हैं, और सुपर कंप्यूटर द्वारा किए गए जटिल कम्प्यूटेशनल कार्यों को पूरा करेंगे।
मेमोरी ट्रांजिस्टर को पारंपरिक ट्रांजिस्टर की तुलना में अधिक शक्तिशाली, पोर्टेबल कंप्यूटिंग डिवाइस की तुलना में कम चिप अचल संपत्ति की आवश्यकता होती है। उसके ऊपर, किसी भी वाई-फाई की आवश्यकता नहीं है। मौजूदा यादगार डिजाइनों के साथ समस्या यह है कि उनमें सीमित क्षमताएं हैं। इस सीमा को पार करते हुए, टीम ने धातु विज्ञान पर काम किया जो धातुओं को धातुओं में पिघलाने और उनके संयुक्त गुणों का अध्ययन करने का विज्ञान है। सामग्रियों को मजबूत करने के लिए अलग-अलग परमाणुओं को जोड़ने के बजाय, टीम ने स्मृति चिन्ह में परमाणु इंटरैक्शन को ट्विक करने और माध्यम में आयनों की गति को नियंत्रित करने के लिए कुछ मिश्र धातु तत्वों को जोड़ने के विचार के साथ आया । तांबा जिसमें चांदी और सिलिकॉन के साथ बाँधने की क्षमता होती है, एक प्रकार के स्थिर पुल के रूप में कार्य करने के लिए चुना गया था।
आर्टिफिशियल सिनैप्स का उपयोग वास्तविक इंट्रेंस टेस्ट करने के लिए किया जा रहा है और टीम इमेज रिकग्निशन कार्यों को करने के लिए बड़े पैमाने पर एरेज़ को आगे बढ़ाने के लिए इस तकनीक को विकसित करने की योजना बना रही है । अपने पहले परीक्षण में, टीम ने कप्तान अमेरिका की ढाल की एक ग्रे-स्केल छवि को फिर से बनाया। प्रत्येक पिक्सेल चिप पर एक संबंधित ज्ञापन से मेल खाता था और यह कई बार ढाल की एक ही कुरकुरा छवि का उत्पादन करने में सक्षम था।
नवीनतम नवाचार उपयोगकर्ताओं को अपनी कार पर एक न्यूरोमॉर्फिक डिवाइस को कैमरे से जोड़ने में मदद करेगा, और यह रोशनी और वस्तुओं को पहचान सकता है और तुरंत निर्णय ले सकता है, वह भी बिना इंटरनेट कनेक्शन के। टीम उन कार्यों को वास्तविक समय में करने के लिए ऊर्जा-कुशल मेमिस्टर्स का उपयोग करने का अनुमान लगा रही है।