Die Trennung von Speicher- und Prozessoreinheiten in der von Neumann-Architektur war eine schwerwiegende konzeptionelle Einschränkung für das weitere Wachstum traditioneller Computersysteme. Gleichzeitig erfordern das Aufkommen des datenzentrierten Rechnens und die physikalischen Downscaling-Grenzen herkömmlicher Technologien die Entwicklung alternativer Rechenansätze für die zukünftige Nanoelektronik. Die meisten der vorgeschlagenen Lösungen beinhalten ein Computersystemdesign, das lose auf der menschlichen Gehirnstruktur basiert, einschließlich In-Memory-Computing, das auf der Idee der Kollokation von Speicher- und Verarbeitungseinheiten basiert. Auf diese Weise könnte die mit dem Datenverkehr verbundene Redundanz vollständig eliminiert werden, wenn Rechenaufgaben und Datenspeicherung beide im Speicher selbst ausgeführt werden. Aus der Perspektive der Materialwissenschaften könnte die Erforschung des Potenzials neuer Nanomaterialien die dringend benötigte Abkehr von herkömmlichen Ansätzen ermöglichen und ist besonders vielversprechend im Kontext des neuromorphen Rechnens. Neuromorphe nanoelektronische Materialien, die von nulldimensionalen, eindimensionalen und zweidimensionalen (2D) Nanomaterialien bis hin zu Van-der-Waals-Heterostrukturen und gemischt-dimensionalen Heteroübergängen reichen, wurden aktiv für die zukünftige Nanoelektronik erforscht. Eine der am meisten untersuchten Materialklassen, 2D-Materialien und ihre Van-der-Waals-Heterostrukturen, bieten die Möglichkeit der Integration in die bestehende Si–Komplementärmetall–Oxid-Halbleiter (CMOS) -Technologie, In-Memory-Computing-Plattformen und Matrix-Computing für künstliche neuronale Netze und Spiking neuronale Netze Anwendungen. Insgesamt erfordern Nicht-von-Neumann-Ansätze eine Reihe neuer Materialien, Geräte, Hardwarearchitekturen, Software und Simulationswerkzeuge, um die anwendungsspezifischen Anforderungen der modernen Digitaltechnologie zu erfüllen und gleichzeitig eine geringere Latenz und eine verbesserte Energie- und Flächeneffizienz im Vergleich zu herkömmlichen Computersystemen zu bieten.