AFOSR，计算性认知和机器学习（Computational Cognition and Machine Learning program）项目：「该项目支持智能机器行为的基础原理和方法论方面的创新性基础研究，以支持自主系统和混合自主（即人机协作）系统」。此项目的大致概念是未来的计算系统能实现高层次的表达，适应，灵活，自修复以及其他形式的智能行为，并且是在美国空军所面临的复杂，不确定，对抗性且高度机动的环境下实现。

ONR，纳米尺度计算器件和系统（Nanoscale Computing Devices and Systems）项目：「研究纳米尺度材料和结构的电子、光学和磁性特征和潜在的器件功能特性，目标是构建新型计算器件、电路和架构。」

DARPA 的智能数据探索中的非常规处理项目（Unconventional Processing of signals for Intelligent Data Exploitation）。

欧洲也有几个基金项目支持非冯·诺依曼计算概念的硬件实现：

人类大脑计划（Human Brain Project）（始于 2013 年）属于欧盟的未来和正在涌现的技术旗舰项目（EC Future and Emerging Technologies Flagship）；它着眼于大脑研究、认知神经科学和人脑激励计算的一些计算方面，还有该项目的神经形态计算平台（Neuromorphic Computing Platform）的设计、实施和运作。

脉冲神经网络架构（SpiNNaker）[33] 是一种为减退神经网络按比例放大硬件安装的多核计算机架构，作为「高性能大规模并行计算平台，适用于大型神经网络的实时模拟」和「在新计算架构的研发中的一个助手。」

专注于用标准 CMOS 电路将忆阻器添加为扩展神经网络性能的突触元件的项目：FP7 项目「DIASPORA」(2013–2017); ERC 项目「NEURAMORPH」(2015–2020); 法国的 ARN 项目「MEMOS」(2014-2019); EU-H2020 项目「ULPEC」(2017–2019); 和「NeuRAM3」(2016–2018)。这些项目资助了新型材料和实现人工突触方面的研究。有些项目瞄准了通过忆阻器和 CMOS 基神经元的协整以实现可训练神经网络的研究。

专注于将容器计算作为硬件中实现神经网络的项目：FP7 项目「ORGANIC」(2009–2012) 致力于建立神经动态架构，作为语音和手写识别统计方法的一种替代；FP7 项目「PHOCUS」(2010–2012) 和 ERC 项目「NaResCo」(2010–2014) 致力于将算法和数学模型映射到光学系统中，首次证明了光子容器系统；后续的 H2020 项目「PHRESCO」的目标是开发容器系统的可扩展以及兼容 CMOS 的实现。

研究推荐

为了拓展认知计算在当今先进技术水平之外的能力，以下的任务至关重要：

把已被证明的学习算法映射到合适且有效的新硬件中。

发明适用于现有硬件的学习／深度学习算法，并证明新算法比现有算法表现更佳。

面对噪音数据和环境时，维持长期预测的弹性（resiliency)。

通过机器智能系统追求对推理和预测过程的深度理解。

生物影响的计算和存储

简介/概述

在生物学、半导体科学和工程学交汇之处是一个新的交叉学科领域，这个领域有潜力在信息处理系统的设计和制造上带来变革性的进展。这些进展将会基于以下几个方面的突破：DNA 合成与表征、生物设计自动化、纳米制造以及对高效节能的生物信息处理过程的理解。利用这个新兴的领域（有时也被称为半导体合成生物学（semiconductor synthetic biology））来实现下一代信息处理和存储，现在是一个合适的时机。

未来的超低能耗计算系统或许会建立在从化学、生物学和工程学交织中的有机系统中得到的原理之上。基于生物学原理和使用生物材料制备的设备能够达到千倍于如今存储系统能够提供的容量，这种新型信息技术是可以预见的。这种进步能够实现比目前的计算机节能一万倍的密集型高性能计算机。

有潜力的研究主题

基于 DNA 的大规模信息存储：在计算和存储的过程中，设备扩展和能量消耗已经成为现代信息和通信技术中的一个具有战略重要性的问题。例如，核酸分子的信息存储密度比现存的任何一个存储技术都要高几个数量级。理论上，1 千克的 DNA 具有 2×10^18 Mbit 的存储容量，这相当于 2035 年到 2040 年的全球存储容量总需求 [35]。DNA 合成和测序方面最新的进展已经使得在生物应用之外实验性地进行 DNA 存储成为可能。主要的突破都发生在 2012-2016 年这短时间内，期间几个组都论证了 DNA 信息存储和主流的信息格式是兼容的 [36,37,38,39]。如果集成 DNA 的存储技术能够被开发，那么这种存储系统可能会得到广泛的应用，尤其在档案类应用中。