可重构器件，可按需对电子电路进行编程，从而呈现神经形态计算所需的所有核心功能，可以为新兴计算架构和人工智能的大脑启发硬件，提供巨大改进。美国普渡大学Hai-Tian Zhang，Tae Joon Park，Shriram Ramanathan团队报道了在制造质子掺杂钙钛矿镍酸钕NdNiO3器件后，按需创建人工神经元、突触和记忆电容器，这些器件，可以在室温下通过单次电脉冲简单地重新配置，以产生神经元、突触、电阻器和电容器的不同功能。因为钙钛矿镍酸盐电子性质，及其对氢离子局部分布敏感性，使得这种记忆电容器，在水库计算框架仿真计算，数字识别和心电图心跳活动分类等任务中，表现其优异计算性能。使用可重构人工神经元和突触，模拟动态网络在增量学习场景，大大优于静态网络。按需设计大脑启发计算机的构建模块能力，为自适应网络开辟了新方向。相关工作以Reconfigurable perovskite nickelate electronics for artificial intelligence为题发表在Science上。