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A computação neuromórfica promete a construção de sistemas inteligentes de próxima geração de uma forma mais energeticamente eficiente do que a arquitetura de computação von Neumann convencional. Hardware memristivo, que imita neurônios e sinapses biológicos, oferece operação em alta velocidade e baixo consumo de energia, possibilitando computação inspirada no cérebro de forma eficiente em energia e espaço. Aqui, são destacados os avanços recentes em materiais memristivos e estratégias que emulam funções sinápticas para a computação neuromórfica. Os princípios de funcionamento e características de neurônios e sinapses biológicos, que podem ser imitados por dispositivos memristivos, são apresentados. Além das estruturas dos dispositivos e operação com diferentes estímulos externos, como campos elétricos, magnéticos e ópticos, também é discutido como materiais memristivos com uma rica variedade de mecanismos físicos subjacentes podem permitir aplicações neuromórficas rápidas, confiáveis e de baixo consumo de energia. Finalmente, são examinados os requisitos dos dispositivos e é apresentada uma perspectiva sobre os desafios no desenvolvimento de materiais memristivos para engenharia de dispositivos e ciência da computação.
Bian et al. (Sex,) estudaram esta questão.