La mise en relation de modalités dans Somma dispose des fonctionnalités suivantes:
- échantillonnage: apprentissage de certaines corrélations du flux d'entrée
- généralisation: généralisation des échantillons appris à l'ensemble des corrélations du flux d'entrée
- unification: mise en relation des stimuli modaux par la recherche d'une corrélation multimodale présente dans les stimuli
Les propriétés cortico-inspirées de Somma sont:
- traitement des informations modales séparé pour réduire la dimension de l'espace d'apprentissage
- apprentissage et calcul locaux et décentralisés (connexionnisme) offrant une robustesse aux lésions
- apprentissage non supervisé offrant une autonomie du modèle
- apprentissage continu (non séparation apprentissage/exploitation) et architecture générique offrant une adaptabilité du système aux entrées changeantes