新研發的神經形態超級計算機（“Spiking Neural NetworkArchitecture 或“SpiNNaker”）每秒能夠完成超過2億次運算，它可以實時模擬的生物神經元數量超過了地球上任何其他機器。為了達到這個目標，從2006年開始，它已經耗費了1500萬英鎊的資金，經過了20年的構思和10多年的制造過程。SpiNNaker計算機由曼徹斯特大學計算機科學學院設計和制造，最初由英國EPSRC資助，現在由歐盟人腦計劃支持。

生物神經元是存在于神經系統中的基本腦細胞，主要以發射純電化學能量“尖峰”的方式進行交流。神經形態計算使用包含電子電路的大規模計算機系統來模擬制造這種尖峰。

SpiNNaker的獨特之處在于：與傳統計算機不同，它不通過標準網絡從A點向B點發送大量信息來進行通信。相反地，它模仿了大腦的大規模并行通信架構，同時向數千個不同的目的地發送數十億條短信息。

計算機工程學教授Steve Furber為這種計算機的構思提供了最初的靈感。他說：“SpiNNaker對傳統計算機的工作方式進行了完全的重新思考。從本質上講，我們創造了一種機器，它比傳統的計算機更像大腦，這非常令人興奮。這個項目的最終目標是在一臺計算機上建立一百萬個核心，以滿足實時大腦建模應用的需求。現在我們已經實現了這個目標，這真是太棒了?！?/p>

這臺計算機的創造者的最終目標是實時模擬多達10億個生物神經元，而現在他離這個目標更近了一步。作為對這種規模的說明，老鼠的大腦由大約1億個神經元組成，而人類的大腦比老鼠大1000倍。十億神經元是人腦規模的1%。人的大腦包含不低于100億個腦細胞或神經元，全部通過大約四萬億（一個1加十五個0）個突觸進行互聯。

那么，擁有包含一百萬個核心且能夠模擬大腦的處理器的電腦能有什么用呢？它的一個基本功能是幫助神經科學家更好地理解我們的大腦如何工作。它完成這個目標的方式是開展極大規模的實時模擬，而其他計算機不可能勝任這項任務。例如，SpiNNaker已經被用于一系列孤立的大腦網絡，以模擬高級實時的處理工作。該網絡包含了一部分大腦皮層的8萬個神經元模型。大腦皮層是接收和處理感覺信息的大腦外層。它還模擬了大腦中一個叫做基底神經節（Basal Ganglia）的區域—一個受帕金森病影響的區域。這意味著它有在藥物測試等科學領域獲得巨大神經學突破的潛力。

最近，SpiNNaker甚至已經被用于控制一個機器人：SpOmnibot。該機器人使用SpiNNaker系統解釋實時視覺信息，并導航到某些對象，同時忽略其他對象。Furber教授補充說：“借助于SpiNNaker，神經科學家現在可以通過進行史無前例的大規模模擬來解開人類大腦工作機理的一些秘密。它還可以被用作實時神經模擬器，以幫助機器人專家將大規模神經網絡設計布置到移動機器人中，使它們能夠靈活地以低功率行走、交談和移動?！?/p>