该概念基于神经细胞和微流体技术结合的现有和前瞻性解决方案，使空间有序的生活神经网络成为可能。结合用于创建微电极矩阵和记忆元件阵列的cmos兼容技术，这一集成方法将用于实时记录、处理和刺激生物电活动。
据莱布什·斯基大学的物理和技术研究所的实验室负责人，在单晶（芯片）上组织了不同子系统的相互作用，并由内置模数电路控制。“实施生物相容性微电子系统，随着蜂窝技术的发展，将提供突破neuroprosthetics通过提供重要的竞争优势：基于微型和纳米结构的微型生物电传感器，其中包含以多种方式存储和处理信号，包括前馈方法和反馈回路，可以作为智能控制和管理的主动神经界面神经元结构。
这种潜力（利用传统的神经界面架构无法实现）可以扩展到其他类型的生物电信号，用于注册大脑，心脏和抗凹凸的信号，以及使用便携式信号处理和诊断系统的皮肤状态，“Mikhaylov说。
开发和制造双向neurointerfaces，科学家目前应用复杂的电子电路实现特殊的数学模型和信息处理的神经形态原则。这种电子系统使用传统组件，不能满足能源效率和紧凑性的要求，以与同一芯片上的生物培养或组织的安全相互作用。“由俄罗斯和意大利的科学家创建的忆耳具有非线性电阻存储器的独特性，并且是模拟信息处理系统的有希望的元素，包括具有神经元样结构的人。它们还可以作为电生理活性传感器同时执行累积和非易失性存储信息的功能，“Mikhaylov Notes。
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提出的神经混合系统的示意图展示了几个功能层结合在一个cmos集成芯片。最上层是神经元系统的一部分，在这里由在多极阵列上生长的分离海马细胞所代表，并由微流控通道的特殊布局进行功能排序。
微电极层用于细胞外注册和体外神经元刺激。它是在CMOS层的顶部金属化层上与一组记忆元件一起实现的。“记忆装置完成的最简单的任务是直接处理生物网络的峰值活动;然而，基于全连接交叉条记忆体阵列的自学习神经网络结构可用于自适应解码生物电活动的时空特征。该人工网络的输出可以根据给定的协议，通过逐步调节细胞外刺激来控制细胞网络。模拟和数字电路访问和控制多极阵列和记忆体设备，放大，产生和传输层之间的信号应该在主CMOS层实现，”Alexey Mikhaylov解释说。
为了创造神经混合芯片，需要在材料、设备、建筑和系统层面上对所有这些元素进行协同设计和优化。当然，这项工作必须与生物和神经技术的发展同步，以解决一些主要与生物相容性、机械效应、几何形状、微电极和探针的位置和小型化有关的问题，并利用人工电子子系统处理活体培养/组织在界面上的反应。
用Alexey Mikhaylov的话说，这个概念揭示了创建一个芯片上大脑系统的想法，该系统属于记忆神经混合系统的一个更一般的类别，用于下一代机器人、人工智能和个性化医疗。
为了说明在可预见的时间标度上提出的方法和相关产品，已经提出了椎间盲的神经族和神经混合物系统的路线图。路线图中的重点将采用生物神经网络的建筑和原则的专业硬件的开发和贬值，以支持人工智能，机器学习，神经调节和神经界面技术的开发和大规模引入。“我们假设路线图于2008年开始了其出发点，正如目前对忆耳的兴趣浪潮正在进行，而这一路线图包括在神经生物学和神经生理学的广泛领域的持续研发，”阿列克谢·米哈伊洛夫评论。
在该方向上的工作不同阶段的路线图中的研究人员设想了以下产品核武器：神经形态计算装置;非侵入性神经界面;神经剂，神经高原和侵入性神经界面等
“椎间盘装置的独特性质决定了在脑血换装置，脑电站界面和神经调节剂的应用神经野生和神经中冬次系统的发展至关重要。这些领域将在2030年以上价值万亿美元的世界高技术市场取得大量份额鉴于人工智能技术的开发和实施速度，事物互联网，“大数据”和“智能城市”技术，机器人，以及近期神经调节和仪器修正/支持/提高人类认知能力，“迈克洛夫说得出结论。
