Даже если упростить структуру нашего мозга предположив, что наша нейронная система состоит исключительно из нейронов и соответствующих химических и электрических связей, то мы будем иметь огромный граф, с порядка ста миллиардов вершин, каждая из которых , в среднем, будет иметь десять тысяч ребер. Даже если забыть о расстояниях и перейти от чисто геометрической модели к модели топологической, характер структуры остается достаточно сложным.
Трудность, во-первых в том, что не существует точного подсчета как для нейронов, так и для связей. Имеются лишь статистические оценки на основе экстраполяции данных. А без знания физиологии этих данных, возникают проблемы структурного плана. Изображения мозга, безусловно улучшают положение, тем не менее, они находятся, пока еще, на уровне основной стадии. Для того, чтобы перейти на более удовлетворительную стадию топологии, теории графов и спектральной теории графов, необходимы не только более качественные изображения, но и методы дерегулирования инфраструктуры сети.
Имеются, конечно, приближения, основывающиеся на искусственном создании нейронной сети, находящейся на начальной стадии, в которой нейронная система подпитывается посредством системы связей. В данных рамках наблюдается некоторый прогресс, так как исследования ведутся уже не в двух , а в трех измерениях, с применением более умных подходов, в том смысле, что используются наноструктуры для дальнейшего развития сети. Так, математическое моделирование могло бы начаться именно таким образом, так как здесь мы имеем графы меньших размеров с меньшей степенью вершин. Это означает,что появляется возможность увидеть некоторые характеристики на локальном уровне и , иметь результативное действие спектральной теории графов с тем, чтоб обнаружить данные, которые, пока что, остаются неизвестными по- причине общего и неточного подхода. Трехмерная структура может быть разложена посредством топологии и без задействования электрической сети. Это дает возможность почерпнуть фундаментальные знания о нашей нейронной системе.