O Instituto de Automação da Academia Chinesa de Ciências, em colaboração com a Universidade Tsinghua, a Universidade de Pequim e outras instituições, propôs um método para construir um modelo de neurônio semelhante ao cérebro baseado em complexidade intrínseca. Este método demonstra a equivalência das características dinâmicas dos modelos LIF e HH em redes neurais pulsantes e, através do design de microarquitetura, melhora a complexidade intrínseca da unidade de cálculo, permitindo que o modelo de rede HH simule características de modelos de rede LIF em maior escala. A equipe de pesquisa também simplificou o modelo para o modelo s-LIF2HH e, através de experimentos de simulação, verificou sua capacidade de capturar comportamentos dinâmicos complexos.

A Universidade de Harvard e o laboratório de inteligência artificial DeepMind do Google colaboraram para desenvolver um rato virtual de IA, marcando um avanço simbólico no campo da "neurociência virtual". Este estudo tem grande significado para desvendar como o cérebro controla movimentos corporais complexos, tendo um profundo impacto na neurociência e na robótica. Através de experimentos virtuais sem o sacrifício de animais, os cientistas criaram com sucesso uma IA que imita todos os movimentos de um rato real, com seu "cérebro" de IA prevendo a atividade neural correspondente em um rato real. O artigo foi publicado na revista Nature.