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根据研究团队主持人、苏黎世大学(UNIVERSITY of Zurich)教授Giacomo Indiveri表示，NCS研究团队的目标是透过打造一个反映高层次感知行为的系统化策略，补偿生物神经元因杂讯、漏电等导致的不精确特性；该研究团队相信已经找到了一个有效的解决方案，借由将充满杂讯的低层次电路映像至“模型”半导体神经元的抽象运算层(abstract computational layer)，以产生所谓的“软状态机(soft state machine)”。

以矽视网膜为例，其杂讯神经元偏置电压利用集群活动测量(population-activity measurements)被映射为抽象神经元的模型参数，接着抽象运算层就能确实地执行感知功能的处理步骤──也就是在这里进行脉络依赖(context-dependent)的运动模式分类。因为软状态机能被精确地建模，硬件合成方法能用来自动连结特定感知抽象神经元。现在NCS研究团队正在试图将该技术扩展至矽视网膜以外的其他仿神经芯片，例如矽耳蜗。

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