Sebuah proyek bernama Thermo-NN mengusulkan mengoptimalkan arsitektur jaringan saraf dengan meminimalkan biaya informasi termodinamika berdasarkan prinsip Landauer, alih-alih mengandalkan trade-off FLOPs dan jumlah parameter standar.
Pendekatan ini menggunakan langkah derivasi kausal yang disebut CAMOS sebelum memetakan hasil ke perangkat keras. Hal ini mengasumsikan bahwa penghancuran informasi yang tidak perlu dalam jaringan dapat berkontribusi pada kegagalan alignment, menyarankan bahwa pelestarian informasi fisik dapat berfungsi sebagai batasan yang berguna bersama metode interpretabilitas.
Saat ini, proyek tersebut hanya menyajikan pipeline konseptual tanpa benchmark atau angka kinerja yang dipublikasikan, sehingga dianggap sebagai ide menarik yang layak ditonton daripada teknologi yang terbukti.