oddělení paměťových a procesorových jednotek v architektuře von Neumann bylo vážným koncepčním omezením pro další růst tradičních výpočetních systémů. Současně, vznik data-centric computing a fyzické zmenšení hranice konvenční technologie vyžadují rozvoj alternativních výpočetních přístupů pro budoucí nanoelektroniky. Většina navrhovaných řešení zahrnuje návrh výpočetního systému, který je volně založen na struktuře lidského mozku, včetně výpočtů v paměti založených na myšlence kolokace paměťových a procesorových jednotek. Tímto způsobem by redundance spojená s datovým provozem mohla být zcela eliminována, pokud jsou výpočetní úlohy a ukládání dat prováděny na místě v samotné paměti. Z pohledu hmotné vědy, zkoumání potenciálu nových nanomateriálů umožní tolik potřebné odklon od konvenčních přístupů a je obzvláště slibné v souvislosti neuromorfní výpočetní techniky. Pro budoucí nanoelektroniku byly aktivně zkoumány neuromorfní nanoelektronické materiály od nulových, jednorozměrných a dvourozměrných (2D) nanomateriálů až po van der Waalsovy heterostruktury a smíšené rozměrné heterojunkce. Jedním z nejvíce studovaných třídy materiálů, 2D materiálů a jejich van der Waalsovy heterostructures nabízejí možnost integrace s existujícími Si doplňující se kov–oxid–polovodič (CMOS) technologie in-memory computing platformy a matice computing pro umělé neuronové sítě a stouply neuronových sítí aplikace. Celkově, non-von Neumann přístupů bude vyžadovat řadu nových materiálů, zařízení, hardware architektury, software a simulační nástroje, aby vyhovovaly konkrétní aplikaci potřeby moderní digitální technologií a zároveň poskytuje nižší latenci a lepší energie a oblasti účinnosti s ohledem na konvenčních výpočetních systémů.