石墨烯助力神经形态芯片计算新速度。
芯片作为电子科技产品最核心的部分，它的优劣对产品的质量和数据处理能力有着至关重要的影响力，芯片之争也一直是各大电子厂商大战的重要因素。
在传感器数据的处理上，神经性芯片比冯诺依曼结构芯片更快更好，因此现在这种由晶体管网络构成的芯片研究已经成了热门话题之一。
科学家们对于神经形态电路结构的研究已经进行了很多年了，但是关键难点就在于如何处理神经元与硅之间的重叠部分，即突触和逻辑门。从光电子上讲就是光子穿过激光晶体管和突触间隙神经递质时的跨越处。
普林斯顿大学近期展示了一种石墨烯材质的光学电容器，可以保证光学神经形态电路中激光晶体管更加稳定地工作。
不过依然存在一些关键性的差异问题使得人们现在还不能做出任何一款处理器可以像人脑一样去工作。
芯片中神经元之间是通过电位移动或是峰电位来进行信息的传递，峰电位是二进制的，因此就必须在时域就进行对信息的编码。然而神经元的放电频率并不被中央时钟周期所限制，神经元的放电频率只有在发送时才会对信息进行编码。
由于神经元使模拟系统，所以有他们制成的芯片在理论上是可以达到很快的计算速度的。但是，冯·诺依曼结构芯片的时钟频率是存在极限值的，因此它被淘汰是早晚的事，必须找到一种计算速度更快的方法来进行替代。
有研究报告显示，将石墨烯加入到激光之中，可以加速计算。石墨烯能够捕获光子，变成一种光学电容器。那么电容器就会以这样的方法进行递增，激光也就可以以皮秒的速度嗖嗖嗖地飙升。
IEEE表示：石墨烯是一种非常理想的饱和吸附体，可以以非常快的速度吸收并释放光子，并且还能够在任何波长下进行工作，不管是什么颜色的激光都可以被完美吸收，并互相之间没有干扰。换而言之，这样的“石墨烯海绵”可以更好地吸收电子，且同时输出不同波长的光子。同时还能互不干扰。
在摩尔定律的最后，模拟神经元和神经回路的的设计理念可以使得处理器的功耗更低，可伸缩性更强。光电子学中，光导纤维和激光晶体管是实现这一理念的理想方法，毕竟光子比电子的移动速度更快。
自然科学报告的最新消息显示，石墨烯电容器可以使得神经形态的芯片架构与光电子完美地进行结合。
但是，不能忽视的一个问题是：模拟神经形态电路列阵的激光晶体管是否可以以足够快的速度处理传感器的数据，这一点还有待考证。
科技的发展之路需要慢慢走，切不可操之过急，一步步将核心问题解决，那么离最终的目标也就不远了。
