Van egy komoly és mindenki számára nyilvánvaló probléma, amely jelenleg megakadályozza a neurális hálózatok használatát a mobil eszközökön: az energiafogyasztás. Számos mesterséges intelligencia rendszerük erőteljes, többmagos processzorokat igényel. Használatuk rendkívül nem praktikus, amikor egy olyan eszközről van szó, amelyet állítólag emberi kézre kell helyezni.
A Massachusetts Institute of Technology azonban megoldást talált. Nemrég bemutatta az Eyeriss-t, egy új chipet, amely lehetővé teszi a neurális hálózatok telepítését rendkívül alacsony energiaigényű eszközökbe. Noha ez a processzor 168 magot tartalmaz, tízszer kevesebb áramot fogyaszt, mint a modern telefonok GPU-ja. Így biztonságosan használhatja, anélkül, hogy attól tart, hogy a processzor azonnal elfogyasztja az akkumulátort.
Az Eyeriss titka, hogy a chip nem használja az információcserét, amikor csak lehetséges. Mindegyik atommagnak (amely lényegében idegsejtekként viselkedik) saját memóriája van, és minden küldéskor tömöríti az információkat. Ez minimálisra csökkenti a munka mennyiségét. A szomszédos magok "közvetlenül" kommunikálhatnak egymással, tehát nem kell hozzáférniük egy központi forráshoz (vagyis a fő memóriához), mivel minden, amire szükségük van, "kéznél van". Ráadásul egy speciális küldöttségi rendszer annyi munkát ad a magoknak, amennyit megtehetnek anélkül, hogy további adatokat kellene kérniük.
Noha nincs információ arról, hogy az Eyeriss technológia milyen hamarosan megjelenhet bármelyik kereskedelemben kapható eszközön, feltételezhető, hogy annak hatása az öntanuló számítógépes rendszerekre hatalmas lesz. A felhasználók okostelefonokat (vagy bármilyen más alacsony fogyasztású eszközt) szerezhetnek, amelyek a helyi mesterséges intelligencia feldolgozásával járnak, ahelyett, hogy kommunikálni kellene egy távoli internetes szerverrel, ami késéssel és biztonsági problémákkal jár. A fogyasztók számára elérhető eszközök sokkal jobban képesek lesznek alkalmazkodni az új helyzetekhez vagy navigálni az űrben. Fontos megemlíteni, hogy az NVIDIA vállalat egyik vezető kutatója részt vett az új chip kifejlesztésében, amelyből arra lehet következtetni, hogyhogy az új technológiának a belátható jövőben gyakorlati alkalmazásai lesznek.