Le reti neurali sono sempre più importanti all'interno dei dispositivi mobili, in quanto permettono di sfruttare il Machine Learning per sostituire i tradizionali algoritmi e creare dei sistemi flessibili, in grado di imparare e di migliorarsi con il tempo, superando molti dei limiti delle tecnologie attuali.

Il MIT ha sviluppato, grazie al lavoro di Avishek Biswas, un nuovo chip che permette di ridurre del 95% i consumi rispetto a quelli precedentemente utilizzati per la gestione delle reti neurali. Questo è stato reso possibile grazie ad un lavoro di semplificazione estremo, il quale permette di non considerare il dispendio energetico necessario a spostare i dati tra i vari processori che fanno parte della rete.

Le possibili applicazioni di questa scoperta potrebbero permettere a smartphone, tablet, oggetti IoT e qualsiasi altro dispositivo mobile, di essere equipaggiato con un vero e proprio network neurale e non con un singolo chip, come accade ora sulle prime proposte che hanno iniziato ad introdurre componenti hardware dedicate al Machine Learning. In questo modo, sempre meno funzioni verranno eseguite tramite algoritmi statici, mentre aumenterà esponenzialmente il numero di terminali portatili in grado di capire e interpetare i dati con cui entrano in contatto.