Kljub dejstvu, da se izraz "nevronska mreža" lahko uporablja tako za anatomsko strukturo kot za računalniški sistem, imajo te nevronske mreže še vedno več razlik kot podobnosti. To je predvsem posledica izjemno zapletene strukture nevronskih pleksusov možganov. A to bi se lahko spremenilo zahvaljujoč razvoju znanstvenikov ameriškega Nacionalnega inštituta za standarde in tehnologijo. Njihov izum lahko postane nova faza v razvoju tehnologije nevronske mreže.
Dejstvo je, da človeški možgani sestavljajo stotine milijonov nevronov, od katerih je vsak povezan z več deset tisoč drugimi nevroni. Ta zapletena struktura v precej poenostavljeni obliki je vzeta kot osnova za gradnjo umetnih nevronskih omrežij, z edino razliko, da danes elektronika, ki se ne more spoprijeti s tako zapleteno usmeritvijo, in število povezav med elementi nevronske mreže je treba zmanjšati več deset in stokrat, kar vpliva na zmogljivost … Seveda zdaj obstajajo projekti, namenjeni posnemanju možganov, a tudi ti trčijo v mejo moči obstoječih tehnologij.
Diagram strukture čipov. Tridimenzionalna struktura zagotavlja zapleteno usmerjanje in hitrost signala, ki sta potrebna za simulacijo možganske naprave.
Razvojni tim z ameriškega Nacionalnega inštituta za standarde in tehnologijo ponuja nekoliko drugačen pristop. Znanstveniki želijo namesto električne energije uporabljati svetlobo kot sredstvo za oddajanje signala. Za to je bil razvit poseben čip, ki distribuira optične signale po miniaturni mreži v različne smeri. Zahvaljujoč uporabi nove vrste signala je bilo mogoče premagati problem povezovanja elementov nevronske mreže z vertikalnim zlaganjem dveh slojev fotonskih struktur. Luč omejujejo na črte, da vodijo optične signale na enak način, kot žice oddajajo električni impulz. Ta pristop vam omogoča, da ustvarite zapletene sheme usmerjanja, potrebne za simuliranje nevronskih struktur možganov, pa tudi povečate hitrost prenosa signala in število povezav med omrežnimi elementi. Poleg tegasistem je zelo razširljiv in ga je v prihodnosti enostavno razširiti. In če »navadne« nevronske mreže napredujejo pri samostojnem učenju in prepoznavanju vzorcev, si je težko predstavljati, kakšna zgradba, ki posnema delo možganov, bo sposobna.
Vladimir Kuznetsov