由IBM所發明的大腦演算法命名為「Blue Matter」，是由美國國防部高等研究計畫署(DRAPA)所贊助之SyNAPSE (Systems of Neuromorphic Adaptive Plastic Scalable Electronics)研究計畫的一部份。
IBM的研發夥伴包括史丹佛大學、威斯康辛大學麥迪遜分校(University of Wisconsin-Madison)、康乃爾大學、哥倫比亞大學醫學中心，以及加州大學美熹德校區(University of California-Merced)等，最近該團隊又取得了1,610萬美元的經費可投入下一階段的研究。
該項研究是由IBM認知運算部門經理Dharmendra Modha所領軍，他表示，其研究團隊採取的方法是「由中而上/而下(middle up/down)」策略，而非傳統神經元網路研究學者所採用的「由上而下(top-down)」，或是生物學家偏好的「由下而上(bottom-up)」方法。
「由上而下的方法是先假設一個問題，然後設計出一套類大腦的網路來解決以上特定問題；由下而上的方法則對目前最快的超級電腦來說都太複雜。」Modha表示：「所以我們採用的是折衷的作法，採用其他研究人員已經收集到的磁共振擴散加權影像(magnetic resonance diffusion weighted imaging)資料。」
IBM的研究目標是創造出功耗(約20 watt)與尺寸都可媲美大腦的認知運算晶片；該研究目前是在位於美國勞倫斯柏克萊國家實驗室(Lawrence Berkeley National Laboratory)、為全球最大規模超級電腦之一的IBM Dawn Blue Gene/P上執行，該電腦擁有14萬7,456顆處理器，以及容量達144 terabytes的主記憶體。
未來IBM將開發的認知運算晶片，將以混合訊號、類比數位，以及非同步、平行、分散式、可重組的特製容錯演算法，來複製大腦的運算單元、神經元與突觸；該晶片只會在訊息改變的時候更新人工大腦的狀態。