Дослідники з Інституту біомедичних досліджень Фрідріха Мішера та Гейдельберзького університету. Стаття під назвою "Surrogate gradients for analog neuromorphic computing", опублікована в PNAS у січні 2022 року, розкрила спосіб обійти цю проблему. Команда продемонструвала, що алгоритм штучного інтелекту, який називається спайковими нейронними мережами — що використовує унікальні сигнали зв'язку мозку, відомі як спайки — може навчатися разом із чіпами компенсувати невідповідності пристроїв. Ця стаття є значним кроком до використання штучного інтелекту для симульованих нейроморфних обчислень.