IBM声称已经成功透过超级电脑模拟大脑的各种功能，包括感觉(sensation)、知觉(perception)、行动(action)、互动与认知(cognition)等等；虽然到目前為止，该超级电脑仅能模拟到猫的大脑神经元与突触数目──10亿棘波神经元(spiking neurons)与10兆(trillion)个别学习突触(individual learning synapses)──却只花了一年的时间。

    由IBM所发明的大脑演算法命名為「Blue Matter」，是由美国国防部高等研究计画署(DRAPA)所赞助之SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics)研究计画的一部份。

    IBM的研发伙伴包括史丹佛大学、威斯康辛大学麦迪逊分校(University of Wisconsin-Madison)、康乃尔大学、哥伦比亚大学医学中心，以及加州大学美熹德校区(University of California-Merced)等，最近该团队又取得了1,610万美元的经费可投入下一阶段的研究。

    该项研究是由IBM认知运算部门经理Dharmendra Modha所领军，他表示，其研究团队採取的方法是「由中而上/而下(middle up/down)」策略，而非传统神经元网路研究学者所採用的「由上而下(top-down)」，或是生物学家偏好的「由下而上(bottom-up)」方法。

    「由上而下的方法是先假设一个问题，然后设计出一套类大脑的网路来解决以上特定问题；由下而上的方法则对目前最快的超级电脑来说都太复杂。」Modha表示：「所以我们採用的是折衷的作法，採用其他研究人员已经收集到的磁共振扩散加权影像(magnetic resonance diffusion weighted imaging)资料。」

    IBM的研究目标是创造出功耗(约20 watt)与尺寸都可媲美大脑的认知运算晶片；该研究目前是在位於美国劳伦斯柏克莱国家实验室(Lawrence Berkeley National Laboratory)、為全球最大规模超级电脑之一的IBM Dawn Blue Gene/P上执行，该电脑拥有14万7,456颗处理器，以及容量达144 terabytes的主记忆体。

    未来IBM将开发的认知运算晶片，将以混合讯号、类比数位，以及非同步、平行、分散式、可重组的特製容错演算法，来复製大脑的运算单元、神经元与突触；该晶片只会在讯息改变的时候更新人工大脑的状态。