自2020年以来，它一直与法国研究机构CEA合作开发忆阻器，并且现在宣布了一种封装在集成电路（描述为‘三个元素由两个集合’）中的忆阻器（照片）。这种集成电路背后的半导体工艺是与东北大学（Tohoku University）创新集成电子系统中心（CIES）合作开发的，该大学拥有一个与300mm兼容的自旋电子学半导体原型生产线。
由此产生的集成忆阻器可控，具有低电流泄漏，并且在长时间内对电阻漂移具有较强的抗性（忆阻器的输出是可变电阻），可以实现长期数据存储，TDK表示，此外它们还“有望对环境影响免疫”。TDK和CEA一起，使用四个芯片构建了一个AI电路，并实现了一个模拟算法，能够学习分离三种类型的声音：音乐、语音和噪音。
“在一般的机器学习中，AI操作基于之前训练过的AI模型的数据进行，但TDK的设备能够实时在变化的环境中学习，”该公司表示，“在演示中，即使三种声音以任意比例混合，该电路依然能够实时学习并分离这三种声音。”模拟算法引起人们的兴趣，因为它们的功耗可以比传统的数字神经网络实现低得多——TDK称低了100倍。“人类大脑需要约20W，这使得它能够做出比当前数字AI处理器更复杂的决策，但功耗却低得多，”它说。
在演示之后，TDK和东北大学将尝试结合半导体和自旋电子制造工艺。“这种集成在类似于忆阻器的MRAM制造中已经实现了，[并且]东北大学是MRAM研究和开发的领先学术机构，”TDK说。