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2012年6月，普渡大学的自旋电子学研究人员发表了一篇关于利用侧向自旋阀和忆阻器设计神经形态芯片的论文。他们认为，这种芯片结构的工作原理与神经元相似，因此可以用于大脑运行机制的复刻方法的测试。此外，这些芯片在能耗方面明显优于传统芯片<ref>Sharad, Mrigank; Augustine, Charles; Panagopoulos, Georgios; Roy, Kaushik (2012). "[https://arxiv.org/abs/1206.3227 Proposal For Neuromorphic Hardware Using Spin Devices]". arXiv:[https://arxiv.org/abs/1206.3227 1206.3227] [cond-mat.dis-nn].</ref>。

2012年6月，普渡大学的自旋电子学研究人员发表了一篇关于利用侧向自旋阀和忆阻器设计神经形态芯片的论文。他们认为，这种芯片结构的工作原理与神经元相似，因此可以用于大脑运行机制的复刻方法的测试。此外，这些芯片在能耗方面明显优于传统芯片<ref>Sharad, Mrigank; Augustine, Charles; Panagopoulos, Georgios; Roy, Kaushik (2012). "[https://arxiv.org/abs/1206.3227 Proposal For Neuromorphic Hardware Using Spin Devices]". arXiv:[https://arxiv.org/abs/1206.3227 1206.3227] [cond-mat.dis-nn].</ref>。

惠普实验室在莫特忆阻器上的研究表明，尽管它们可以是非易失性的，但是在相变温度以下时表现出的易失性行为可以被用来制造类神经元电阻器（一种生物学启发的模仿神经元行为的硬件）<ref>Pickett, M. D.; Medeiros-Ribeiro, G.; Williams, R. S. (2012). "A scalable neuristor built with Mott memristors". Nature Materials. 12 (2): 114–7. Bibcode:2013NatMa..12..114P. doi:10.1038/nmat3510. <nowiki>PMID 23241533</nowiki>.</ref>。2013年9月，他们通过模型和仿真展示了这些类神经元电阻器的脉冲行为如何产生图灵机的所需元素<ref>Matthew D Pickett; R Stanley Williams (September 2013). "Phase transitions enable computational universality in neuristor-based cellular automata". Nanotechnology. IOP Publishing Ltd. 24 (38). 384002. Bibcode:2013Nanot..24L4002P. doi:10.1088/0957-4484/24/38/384002. <nowiki>PMID 23999059</nowiki>.</ref>。

惠普实验室在莫特忆阻器上的研究表明，尽管它们可以是非易失性的，但是在相变温度以下时表现出的易失性行为可以被用来制造类神经元电阻器（一种生物学启发的模仿神经元行为的硬件）<ref>Pickett, M. D.; Medeiros-Ribeiro, G.; Williams, R. S. (2012). "[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23241533/#:~:text=DOI%3A%2010.1038%2Fnmat3510%20Abstract%20The%20Hodgkin-Huxley%20model%20for%20action,of%20the%20nervous%20system%20and%20emulating%20its%20functionality. A scalable neuristor built with Mott memristors]". Nature Materials. 12 (2): 114–7. Bibcode:2013NatMa..12..114P. doi:[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/23241533/#:~:text=DOI%3A%2010.1038%2Fnmat3510%20Abstract%20The%20Hodgkin-Huxley%20model%20for%20action,of%20the%20nervous%20system%20and%20emulating%20its%20functionality. 10.1038/nmat3510.] <nowiki>PMID 23241533</nowiki>.</ref>。2013年9月，他们通过模型和仿真展示了这些类神经元电阻器的脉冲行为如何产生图灵机的所需元素<ref>Matthew D Pickett; R Stanley Williams (September 2013). "[https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-4484/24/38/384002 Phase transitions enable computational universality in neuristor-based cellular automata]". Nanotechnology. IOP Publishing Ltd. 24 (38). 384002. Bibcode:2013Nanot..24L4002P. doi:[https://iopscience.iop.org/article/10.1088/0957-4484/24/38/384002 10.1088/0957-4484/24/38/384002.] <nowiki>PMID 23999059</nowiki>.</ref>。

神经栅格 Neurogrid是由斯坦福大学Brains in Silicon公司研发的、使用神经形态工程原理设计的硬件。该电路板由16个定制设计的芯片组成。在设计中，每个NeuroCore芯片的模拟电路对65536个神经元的神经元素进行模拟，以最大限度地提高能量效率。模拟出的神经元通过设计的数字电路连接，以最大化脉冲吞吐量<ref>Waldrop, M. Mitchell (2013). "Neuroelectronics: Smart connections". Nature. 503 (7474): 22–4. Bibcode:2013Natur.503...22W. doi:10.1038/503022a. <nowiki>PMID 24201264</nowiki>.</ref><ref>Benjamin, Ben Varkey; Peiran Gao; McQuinn, Emmett; Choudhary, Swadesh; Chandrasekaran, Anand R.; Bussat, Jean-Marie; Alvarez-Icaza, Rodrigo; Arthur, John V.; Merolla, Paul A.; Boahen, Kwabena (2014). "Neurogrid: A Mixed-Analog-Digital Multichip System for Large-Scale Neural Simulations". Proceedings of the IEEE. 102 (5): 699–716. doi:10.1109/JPROC.2014.2313565.</ref>。

神经栅格 Neurogrid是由斯坦福大学Brains in Silicon公司研发的、使用神经形态工程原理设计的硬件。该电路板由16个定制设计的芯片组成。在设计中，每个NeuroCore芯片的模拟电路对65536个神经元的神经元素进行模拟，以最大限度地提高能量效率。模拟出的神经元通过设计的数字电路连接，以最大化脉冲吞吐量<ref>Waldrop, M. Mitchell (2013). "[https://www.nature.com/articles/503022a Neuroelectronics: Smart connections]". Nature. 503 (7474): 22–4. Bibcode:2013Natur.503...22W. doi:[https://www.nature.com/articles/503022a 10.1038/503022a.] <nowiki>PMID 24201264</nowiki>.</ref><ref>Benjamin, Ben Varkey; Peiran Gao; McQuinn, Emmett; Choudhary, Swadesh; Chandrasekaran, Anand R.; Bussat, Jean-Marie; Alvarez-Icaza, Rodrigo; Arthur, John V.; Merolla, Paul A.; Boahen, Kwabena (2014). "[https://ieeexplore.ieee.org/document/6805187 Neurogrid: A Mixed-Analog-Digital Multichip System for Large-Scale Neural Simulations]". Proceedings of the IEEE. 102 (5): 699–716. doi:[https://ieeexplore.ieee.org/document/6805187 10.1109/JPROC.2014.2313565.]</ref>。

人类大脑计划 Human Brain Project对神经形态工程具有较大影响，其主要任务是尝试用生物数据在超级计算机中模拟完整的人脑。人类大脑计划由神经科学、医学和计算机科学背景的研究人员组成<ref>"Involved Organizations". Archived from the original on 2 March 2013. Retrieved 22 February 2013.</ref>。该项目的联合主管亨利•马克拉姆 Henry Markram表示，人类大脑计划的目的是建立一个探索和了解脑科学和脑疾病知识的基础，并利用这些知识来构建更先进的计算机技术。这个项目的三个主要目标分别是: 更好地理解大脑的各个部分是如何相互配合协同工作的; 理解如何客观地诊断和治疗脑部疾病; 以及利用对人类大脑的理解来开发神经形态计算机。模拟一个完整的人类大脑需要一台比现在强大一千倍的超级计算机，这不断激发着对神经形态计算机领域的研究兴趣<ref>"Human Brain Project". Retrieved 22 February 2013.</ref>。欧盟委员会已经向人类大脑计划拨款13亿美元<ref>"The Human Brain Project and Recruiting More Cyberwarriors". January 29, 2013. Retrieved 22 February 2013.</ref>。

人类大脑计划 Human Brain Project对神经形态工程具有较大影响，其主要任务是尝试用生物数据在超级计算机中模拟完整的人脑。人类大脑计划由神经科学、医学和计算机科学背景的研究人员组成<ref>"Involved Organizations". Archived from the original on 2 March 2013. Retrieved 22 February 2013.</ref>。该项目的联合主管亨利•马克拉姆 Henry Markram表示，人类大脑计划的目的是建立一个探索和了解脑科学和脑疾病知识的基础，并利用这些知识来构建更先进的计算机技术。这个项目的三个主要目标分别是: 更好地理解大脑的各个部分是如何相互配合协同工作的; 理解如何客观地诊断和治疗脑部疾病; 以及利用对人类大脑的理解来开发神经形态计算机。模拟一个完整的人类大脑需要一台比现在强大一千倍的超级计算机，这不断激发着对神经形态计算机领域的研究兴趣<ref>"Human Brain Project". Retrieved 22 February 2013.</ref>。欧盟委员会已经向人类大脑计划拨款13亿美元<ref>"The Human Brain Project and Recruiting More Cyberwarriors". January 29, 2013. Retrieved 22 February 2013.</ref>。

其他与神经形态工程有关的研究还包括脑计划 BRAIN initiative<ref>Neuromorphic computing: The machine of a new soul, The Economist, 2013-08-03</ref>，和IBM研发的TrueNorth芯片<ref>Modha, Dharmendra (Aug 2014). "A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface". Science. 345 (6197): 668–673. Bibcode:2014Sci...345..668M. doi:10.1126/science.1254642. <nowiki>PMID 25104385</nowiki>.</ref>。使用纳米晶体、纳米线和导电聚合物也能够用于制造神经形态学硬件<ref>Fairfield, Jessamyn (March 1, 2017). "Smarter Machines" (PDF).</ref>。

其他与神经形态工程有关的研究还包括脑计划 BRAIN initiative<ref>Neuromorphic computing: The machine of a new soul, The Economist, 2013-08-03</ref>，和IBM研发的TrueNorth芯片<ref>Modha, Dharmendra (Aug 2014). "[https://www.science.org/doi/10.1126/science.1254642 A million spiking-neuron integrated circuit with a scalable communication network and interface]". Science. 345 (6197): 668–673. Bibcode:2014Sci...345..668M. doi:[https://www.science.org/doi/10.1126/science.1254642 10.1126/science.1254642.] <nowiki>PMID 25104385</nowiki>.</ref>。使用纳米晶体、纳米线和导电聚合物也能够用于制造神经形态学硬件<ref>Fairfield, Jessamyn (March 1, 2017). "Smarter Machines" (PDF).</ref>。

2017年10月，英特尔发布了神经形态芯片 Loihi。该芯片采用异步脉冲神经网络实现了自适应、自修改、事件驱动的细粒度并行计算，实现了高效的学习和推理<ref>Davies, Mike; et al. (January 16, 2018). "Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning". IEEE Micro. 38 (1): 82–99. doi:10.1109/MM.2018.112130359.</ref><ref>Morris, John. "Why Intel built a neuromorphic chip". ZDNet (in English). Retrieved 17 August 2018.</ref>。

2017年10月，英特尔发布了神经形态芯片 Loihi。该芯片采用异步脉冲神经网络实现了自适应、自修改、事件驱动的细粒度并行计算，实现了高效的学习和推理<ref>Davies, Mike; et al. (January 16, 2018). "[https://ieeexplore.ieee.org/document/8259423 Loihi: A Neuromorphic Manycore Processor with On-Chip Learning]". IEEE Micro. 38 (1): 82–99. doi:[https://ieeexplore.ieee.org/document/8259423 10.1109/MM.2018.112130359.]</ref><ref>Morris, John. "Why Intel built a neuromorphic chip". ZDNet (in English). Retrieved 17 August 2018.</ref>。

比利时的微电子研究中心（IMEC）研发了世界上首个自学习神经形态芯片。这种基于丝状氧化物电阻存储技术 filamentary-oxide-based resistive memory technology（OxRAM）技术的大脑启发芯片具有自学习能力，并且已被证明具有创作音乐的能力<ref>"Imec demonstrates self-learning neuromorphic chip that composes music". IMEC International. Retrieved 1 October 2019.</ref>。IMEC发布了由芯片原型机谱写的30秒旋律。向芯片加载一系列特征、风格统一的歌曲（古代比利时和法国长笛小步舞曲），芯片从中学习相关规则并将其应用于创作<ref>Bourzac, Katherine (May 23, 2017). "A Neuromorphic Chip That Makes Music". IEEE Spectrum. Retrieved 1 October 2019.</ref>。

比利时的微电子研究中心（IMEC）研发了世界上首个自学习神经形态芯片。这种基于丝状氧化物电阻存储技术 filamentary-oxide-based resistive memory technology（OxRAM）技术的大脑启发芯片具有自学习能力，并且已被证明具有创作音乐的能力<ref>"Imec demonstrates self-learning neuromorphic chip that composes music". IMEC International. Retrieved 1 October 2019.</ref>。IMEC发布了由芯片原型机谱写的30秒旋律。向芯片加载一系列特征、风格统一的歌曲（古代比利时和法国长笛小步舞曲），芯片从中学习相关规则并将其应用于创作<ref>Bourzac, Katherine (May 23, 2017). "A Neuromorphic Chip That Makes Music". IEEE Spectrum. Retrieved 1 October 2019.</ref>。