Big Data mit der zugehörigen Erfassung, Analyse und Entscheidungsfindung treibt die steigende Nachfrage nach Rechenleistung, die klassische Prozessorarchitekturen nicht mehr erbringen können. Deshalb forscht Intel bereits seit sechs Jahren an Maschinen, die vergleichbar dem menschlichen Hirn arbeiten – dieses ist zwar " schlecht im Rechnen, aber gut in allem anderen ". Ein Ergebnis ist der KI-Chip Loihi , den es zunächst nur für Universitäten und Forschungseinrichtungen gibt. Diese extrem energieeffiziente Intel-Entwicklung wird mit der Zeit von selbst immer intelligenter und muss nicht mehr wie bisher trainiert werden. Dazu verwendet er einen neuartigen Rechenansatz: Das "neuromorphe Rechnen" basiert auf unserem aktuellen Verständnis von der Funktionsweise des menschlichen Gehirns. Die neuronalen Netze leiten Informationen mit Pulsen oder Spitzen weiter, modulieren die synaptischen Stärken oder das Gewicht der Verbindungen basierend auf dem Timing dieser Spitzen und speichern diese Änderungen lokal an den Verbindungen.

In Europa läuft seit 2013 das Human Brain Project (HBP), das auf zehn Jahre angelegt ist und 112 Partner in 24 Ländern beteiligt. Auch dabei geht es unter anderem um neurowissenschaftlich inspirierte Supercomputer (und zugleich um Neurobotics ). Hier ist zum einen das SpiNNaker Project der University of Manchester zu nennen, vor allem aber das abgeschlossene Forschungsvorhaben BrainScaleS (Brain-inspired multiscale computation in neuromorphic hybrid systems) von Prof. Karlheinz Meier an der Universität Heidelberg, das ebenfalls mit digitalen Neuronen und Synapsen arbeitet. Brain-inspired Computing ist in Baden-Württemberg mittlerweile Gegenstand der Lehre. Derzeit wird für das Team um Meier in Heidelberg ein neues Forschungsgebäude errichtet: das European Institute for Neuromorphic Computing (EINC).