白冰带领的科学家团队研制的的这种神经元智能系统是直接从源头上产生脉冲信号，后面的模型和理论也要用处理连续脉冲信号的方式来处理，不能再用现在的机器视觉的算法，后面配备的模型和理论也要全部提升。
现在梅溪大学的科学家团队正在进行重点工作就集中在这个上面，因为华兴科技集团公司这些年集中了一大批的脑科学科学家在开展动物实验研究大脑如何工作的同时寻找到规律，把这些规律利用起来，设计出新一代更有效率、智能程度更高的人工智能系统。
通过这么些年的研究，脑科学研究已经发现了大量有趣的现象和重要的原理，也是对神经元计算机系统的研制提供了非常大的帮助，其中的一些原理已经是用在神经元计算机系统上进行了验证，取得了非常好的效果。
当然，华兴科技集团公司招募过来的这些脑科学专家帮助开发神经元计算机是一个方面，另外还在继续深入了解脑的基础生物机制。
其实这些脑科学专家在研究过程中已经是开发出了脑损伤精准检测的系统设备，现在这种设备已经在华兴科技集团公司旗下的医院开始运用，另外梅溪大学研制的神经元芯片和生物传感器芯片已经是进入临床运用给一些脑损伤患者使用，同时华兴科技集团也是在脑机融合系统设备上开发出了高效率学习产品，现在这种产品已经开始上市了，也是引起了巨大的轰动。
人的大脑不管是对于视觉信息的表述，听觉、高级情感的表述，都是通过零散的脉冲来实现的，，而大脑处理信息的方式和深度学习有很多的不同，人脑处理的都是动态的时空信息。
别的不说，现在盛行的深度学习在静态物体的识别上虽然已经超过了人类，但还有很多的工作是深度学习做不好的，其中之一就是时空动态的模式识别，这个问题对人脑来说是非常简单的，但深度学习并不擅长这个。
但是梅溪大学研制的神经元智能系统开发的机器识别系统已经是开发出了一些动态时空模式的识别算法，产生了事件驱动的更复杂的视觉功能。
目前盛行的深度学习系统大量算法模型在神经元智能系统中是没办法直接使用的，虽然说类脑计算和深度学习具有很大的相似性，同样需要有训练数据，同样需要有标注，同样需要有一些训练算法的支持。
尤其是类脑计算处理的是大脑中的脉冲信息，这并不是一个连续的信息，脉冲的时间是有长度的，所以如何开发有效的训练算法是摆在白冰带领的科学家团队面前的一个不小的难题。
白冰带领的技术团队已经是基本上将神经元智能硬件系统上的难题给解决了，开发更好支持这套系统的训练算法华兴科技集团公司需要更多的数学家。
伊戈尔现在迫不及待地要让莫斯科大学和梅溪大学合办大学，目的也是想参与到人工智能技术研发当中来。
杨杰自然也是开口向伊戈尔要莫斯科大学方面抽调一批数学家过来。