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2020年、Maregaらは、浮遊ゲート電界効果トランジスタ (FGFET) をベースにしたロジックインメモリデバイスおよび回路を開発するための大面積アクティブチャネル材料を用いた実験を発表した。
このような原子的に薄い半導体は、論理演算とデータ保存の両方に同じ基本的なデバイス構造を用いるエネルギー効率の高い機械学習アプリケーションに有望と考えられている。著者らは、半導電性二硫化モリブデンなどの二次元材料を用いた。