muistin ja suoritinyksiköiden erottaminen toisistaan von Neumann-arkkitehtuurissa on ollut vakava käsitteellinen rajoitus perinteisten laskentajärjestelmien kasvulle edelleen. Samanaikaisesti datakeskeisen laskennan ja perinteisten teknologioiden fysikaalisten pienennysrajojen syntyminen edellyttää vaihtoehtoisten laskennallisten lähestymistapojen kehittämistä tulevaisuuden nanoelektroniikkaa varten. Suurin osa ehdotetuista ratkaisuista sisältää laskennallisen järjestelmän suunnittelun, joka perustuu löyhästi ihmisen aivojen rakenteeseen, mukaan lukien muistin Sisäinen laskenta, joka perustuu ajatukseen muisti-ja käsittelyyksiköiden yhdistämisestä. Näin dataliikenteeseen liittyvä redundanssi voitaisiin poistaa kokonaan, jos sekä laskennalliset tehtävät että tiedon tallennus suoritetaan paikallaan itse muistissa. Materiaalitieteen näkökulmasta kehittyvien nanomateriaalien potentiaalin tutkiminen voisi mahdollistaa kaivatun poikkeamisen tavanomaisista lähestymistavoista ja on erityisen lupaavaa neuromorfisen laskennan yhteydessä. Neuromorfisia nanoelektronisia materiaaleja, jotka vaihtelevat nollaulotteisista, yksiulotteisista ja kaksiulotteisista (2D) nanomateriaaleista van der Waalsin heterostruktuureihin ja moniulotteisiin heterojunktioihin, on aktiivisesti tutkittu tulevaisuuden nanoelektroniikkaa varten. Yksi tutkituimmista materiaaliluokista, 2D-materiaalit ja niiden van der Waalsin heterostruktuurit tarjoavat mahdollisuuden integroitua olemassa olevaan si complementary metal–oxide–semiconductive (CMOS)-teknologiaan, muistitietolaskentajärjestelmiin ja matriisilaskentaan keinotekoisiin neuroverkkoihin ja neuroverkkosovelluksiin. Yleisesti ottaen ei-von Neumann-lähestymistavat vaativat joukon uusia materiaaleja, laitteita, laitearkkitehtuureja, ohjelmistoja ja simulointityökaluja vastaamaan nykyaikaisen digitaaliteknologian sovelluskohtaisiin tarpeisiin, samalla kun ne vähentävät latenssia ja parantavat Energia-ja aluetehokkuutta perinteisiin tietojenkäsittelyjärjestelmiin verrattuna.