I sistemi neuromorfici artificiali mirano a riprodurre l’efficienza delle prestazioni del cervello umano in termini di classificazione e riconoscimento di pattern. In ambito biologico le funzioni di classificazione sono fortemente correlate con quelle di sensing e attuazione. L’uso di componenti ottenuti con le tecnologie microelettroniche tradizionali. In particolare, dispositivi come i programmable threshold logic arrays che implementano array memristivi come elementi costitutivi, sono una possibile soluzione per svolgere operazioni logiche complesse, tuttavia la loro implementazione con sensori e attuatori in un ambiente di edge computing risulta problematica. In questo contesto, l'impiego di componenti non convenzionali composti da un gran numero di giunzioni non lineari su scala nanometrica, autoassemblate secondo una strategia non deterministica, è di particolare interesse per l'implementazione della prossima generazione di sistemi di calcolo, di sensori e attuatori direttamente integrabili on edge con interessanti proprietà elettriche lineari e non lineari e complessi fenomeni di commutazione resistiva. Pertanto, l'obiettivo del progetto è la realizzazione di dispositivi innovativi basati su materiali nanostrutturati e nanocompositi per lo sviluppo di sistemi di edge computing più efficienti dal punto di vista sensoristico, computazionale ed energetico.