Das hier dargestellte Modell entspricht schon lange nicht mehr dem derzeitgen Forschungsstand. Die Website wurde seit dem Beginn der Realisierung nicht erneuert, um die Forschungsergebnisse nicht vorzeitig aus der Hand zu geben. Die Website zeigt somit nur das Konzept, nicht die konkrete Umsetzung, an der wir arbeiten.

Die ersten groben Probleme, die vor allem mit der effizienten Realisierung dieses hochgradig parallel konzipierten Modells auf einem seriell arbeitenden PC zu tun hatten, sind bewältigt. Eines der Hauptprobleme lag in der kreisförmigen Ausbreitung von Wellen in einem natürlichen System:

Wenn in einem chaotischen, fein strukturierten Netz, wie es das Gehirn ist, die Neuronenverbindungen eine Zeit brauchen, um durchlaufen zu werden, die sich mit der Länge einer Verbindung erhöht, so können Signale nach allen Richtungen durchschnittlich mit der gleichen Geschwindigkeit fließen. Das bedeutet, wäre das Netz leer, also noch nicht durch Lernen strukturiert, und sehe man von der Faltung des Cortex ab, würde sich eine Welle kreisförmig ausbreiten, weil jedes Neuron das Signal an alle seine Nachbarn weitergibt.

Die gleichförmige Ausbreitung in alle Richtungen ist für das hier dargestellte Modell wichtig, weil nur so Signalfließzeiten für räumliche Distanzen stehen können. Es ist inzwischen gelungen diese Ausbreitung mit hoher Geschwindigkeit zu verwirklichen. Aufbauend auf diesem Erfolg werden nun die Lernregeln umgesetzt. Hier ein Bild, das zeigt, wie die Wellen Spuren im Netz hinerlassen, an denen Signale zurück zu ihrer Quelle verfolgt werden können. Das Netz besitzt auch bereits mehrere solche Ebenen, deren Verhalten zueinander definiert werden kann. Die Wellenausbreitung und die Bildung der Verbindungen kann während der Arbeit des Netzes beobachtet werden.