A chegada da era dos big data e da Internet das Coisas traz grandes desafios para os computadores tradicionais com arquitetura Von Neumann no processamento de dados. A arquitetura de separação entre armazenamento e computação limita fundamentalmente a velocidade de cálculo e a eficiência energética dos computadores, tornando urgente o desenvolvimento de um novo paradigma computacional para enfrentar os problemas e desafios atuais. Nos últimos anos, a computação neuromórfica tem recebido ampla atenção devido ao seu processamento altamente paralelo, muito baixo consumo de energia e integração entre armazenamento e computação. Entre os dispositivos neuromórficos novos com mecanismos físicos únicos, esses dispositivos são as unidades básicas para a construção de chips neuromórficos. Entre muitos materiais eletrônicos candidatos para construir dispositivos neuromórficos, os materiais de baixa dimensão apresentam propriedades físicas e elétricas superiores em comparação com os materiais tridimensionais tradicionais, e a fraca força de Van der Waals entre camadas facilita seu empilhamento, favorecendo a integração heterogênea. Este artigo detalha os avanços na pesquisa de dispositivos de sinapses artificiais e neurônios artificiais baseados em materiais de baixa dimensão, resume os mecanismos de funcionamento, indicadores de desempenho e vantagens técnicas de diferentes tipos de dispositivos neuromórficos. Com base nisso, apresentam-se as aplicações dos dispositivos neuromórficos baseados em materiais de baixa dimensão nos campos da visão, audição, controle motor e chips integrados em grande escala, além de uma perspectiva sobre as tendências futuras de desenvolvimento dos dispositivos neuromórficos.

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