მანქანებში ადამიანის მსგავსი ინტელექტის განვითარებისკენ გადადგმული მნიშვნელოვანი ნაბიჯის ფარგლებში, მეცნიერებმა შექმნეს ერთი ხელოვნური ნეირონი, რომელსაც შეუძლია ტვინის მრავალი რეგიონის ფუნქციის შესრულება. ამ მიღწევას შეუძლია რობოტებს მისცეს უნარი, აღიქვან, ისწავლონ და იმოქმედონ ადაპტაციითა და რეაგირების უნარით, რაც ადრე მხოლოდ ცოცხალი ტვინისთვის იყო დამახასიათებელი. მოწყობილობას, რომელსაც „ტრანსნეირონი“ უწოდეს, შეუძლია გადაერთოს სხვადასხვა როლს შორის, რომლებიც დაკავშირებულია მხედველობასთან, დაგეგმვასა და მოძრაობასთან. საერთაშორისო გუნდის მიერ შემუშავებული, რომელსაც ლაფბოროს უნივერსიტეტი ხელმძღვანელობდა, სალკის ინსტიტუტისა და სამხრეთ კალიფორნიის უნივერსიტეტის თანამშრომლებთან ერთად, ტრანსნეირონი წარმოადგენს დიდ ნახტომს ნეირომორფულ გამოთვლებში – ტექნოლოგიაში, რომელიც შექმნილია ტვინის ეფექტურობისა და მოქნილობის აპარატურაში გამეორებისთვის. ტრადიციული ხელოვნური ნეირონები, როგორც წესი, ასრულებენ ერთ, ვიწროდ განსაზღვრულ ფუნქციას, რაც დიდ ქსელებს მოითხოვს საბაზისო ამოცანების შესასრულებლადაც კი. ახალი ტრანსნეირონი ამ შეზღუდვას არღვევს. მისი ელექტრული პარამეტრების ზუსტი რეგულირებით, ერთ ერთეულს შეუძლია სამი სხვადასხვა ტვინის რეგიონის ნერვული აქტივობის რეპროდუცირება, 70-100%-იანი სიზუსტით. ეს მოიცავდა სტაბილურ იმპულსებს სწრაფ აფეთქებებამდე, რაც ზუსტად ასახავს ბიოლოგიური ნეირონების ცვალებადობას. ნერვული აქტივობის იმიტაციის გარდა, ტრანსნეირონი ასრულებს ძირითად გამოთვლით ფუნქციებს. მოწყობილობა ცვლის თავის აქტივაციის სიჩქარეს შეყვანილი სიგნალების საფუძველზე და განსხვავებულად რეაგირებს, როდესაც ორი სიგნალი ერთდროულად ან სინქრონიზაციის გარეშე მოდის – ეს უნარი ცნობილია როგორც დროებითი კოდირება (temporal coding). როგორც წესი, ამის რეპროდუცირება მრავალ ხელოვნურ ნეირონს მოითხოვს, რომლებიც ერთად მუშაობენ. ეს შესაძლებლობა განპირობებულია ნანომასშტაბიანი კომპონენტით, რომელსაც მემრისტორი ეწოდება. მემრისტორის შიგნით არსებული ვერცხლის ატომები გადაადგილდებიან ელექტროენერგიის ნაკადისას, აყალიბებენ და წყვეტენ გამტარ ხიდებს, რაც მოწყობილობას საშუალებას აძლევს შეინარჩუნოს წარსული სიგნალების მეხსიერება და მოარგოს თავისი რეაგირება, ტვინში სინაფსური პლასტიურობის მსგავსად. ძაბვის, წინააღმდეგობის ან ტემპერატურის ცვლილებები დამატებით არეგულირებს ნეირონის ქცევას პროგრამული უზრუნველყოფის ჩარევის გარეშე. შემდეგი ნაბიჯი გულისხმობს ტრანსნეირონების ქსელების ინტეგრირებას „ჩიპზე ტვინის ქერქის“ შესაქმნელად. ასეთი სისტემები შეიძლება გახდეს რობოტებისთვის ხელოვნური ნერვული სისტემების საფუძველი, რაც უზრუნველყოფს რეალურ დროში აღქმას, ადაპტაციასა და სწავლას. ეს ქსელები გვპირდებიან უწყვეტ, ენერგოეფექტურ სწავლასა და დინამიურ რეაგირებას, რაც გადალახავს ამჟამინდელი AI სისტემების შეზღუდვებს. ტექნოლოგია საბოლოოდ შეიძლება უშუალოდ დაუკავშირდეს ადამიანის ნერვულ სისტემას, რაც ახალ ინსტრუმენტებს შექმნის ნერვული კომუნიკაციის შესასწავლად, ნევროლოგიური დარღვევების სამკურნალოდ ან ტვინის ფუნქციის გასაუმჯობესებლად. ტრანსნეირონები შეიძლება ემსახურებოდეს ექსპერიმენტულ პლატფორმებს ნერვული კომუნიკაციის შესასწავლად ან კონტროლირებად გარემოში ცნობიერების გაჩენის შესასწავლად. გამოქვეყნებული კვლევა ხელოვნურ ინტელექტში ცვლილებას ნიშნავს – პროგრამული უზრუნველყოფიდან, რომელიც ტვინის ფუნქციას სიმულირებს, აპარატურაზე, რომელიც მასავით იქცევა. ადაპტაციის, გამოთვლისა და მოთხოვნისამებრ როლების შეცვლის უნარით, ტრანსნეირონი შეიძლება გახდეს სამშენებლო ბლოკი მომავალი თვითსწავლილი რობოტებისთვის და შემდეგი თაობის გამოთვლითი სისტემებისთვის, რომლებიც იმოქმედებენ ბიოლოგიური ტვინის ეფექტურობითა და მოქნილობით.