神经形态计算代表着计算系统设计范式的转变，其灵感来自人脑的结构和功能。传统的计算架构（如冯-诺依曼架构）在速度和能效方面面临很大的限制，尤其是在涉及大规模数据处理和模式识别的任务时。冯-诺依曼体系结构是大多数现代计算机的基础，其内存和处理单元分开，造成数据在内存和处理器之间来回传输，导致了严重的延迟和能耗，尤其是在数据密集型任务中。此外，传统计算系统本质上是顺序式的，对于人工智能（AI）和机器学习应用中常见的并行处理任务来说，效率较低。随着数据量不断呈指数级增长，传统计算系统的局限性变得更加明显。有机忆阻器具有灵活性、生物兼容性和低成本制造等独特优势，是推进神经形态计算的一条大有可为的途径。通过利用有机功能材料的可调特性，研究人员正在开发可模仿生物神经元突触功能的忆阻器设备，为更高效、适应性更强的计算系统铺平道路。