Forschende des Friedrich-Miescher-Instituts für Biomedizinische Forschung und der Universität Heidelberg. Ein Artikel mit dem Titel "Surrogate gradients for analog neuromorphic computing", der im Januar 2022 in PNAS veröffentlicht wurde, zeigte einen Weg, dieses Problem zu umgehen. Das Team demonstrierte, dass ein Algorithmus der künstlichen Intelligenz namens Spike Neural Networks – der die einzigartigen Kommunikationssignale des Gehirns, sogenannte Spikes, nutzt – zusammen mit Chips lernen kann, wie Geräteabweichungen ausgeglichen werden können. Dieser Artikel stellt einen bedeutenden Schritt zur Nutzung von KI für simuliertes neuromorphes Computing dar.