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石墨烯电容器能将神经形态芯片架构和光电子**结合

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由于神经形态芯片能够比冯诺依曼结构芯片更快更好地处理传感器数据(如图像、视频、声音等),所以对这些由晶体管网络构成的芯片研究成为了新的热点话题。多年来,科学家们一直在尝试进一步探究神经形态的电路架构。而其中的难点就在于如何处理神经元和硅之间的重叠部分——突触以及逻辑门。从光电子学上讲,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。如今,普林斯顿大学的研究人员展示了一种石墨烯材质的光学电容器。这种光学电容器能够保证光学神经形态电路中激光晶体管的稳定工作。但是目前,仍有一些关键性的差异问题在阻碍着人们成功制造出一个可以像大脑一样工作的处理器。例如,我们知道芯片中的神经元之间是通过电位移动或峰电位来传递信息的,而峰电位是非0即1的二进制,所以人们必须在时域就对信息进行编码。但一个神经元的放电频率并不仅受限于中央时钟周期,而且神经元的放电频率只有在发送时才会对信号的强度进行编码。但是正因为神经元是模拟系统,所以在理论上由它们制成的芯片可以达到非常快的计算速度。而冯·诺依曼结构芯片的时钟频率却是有极限值的,所以早晚有**会被淘汰掉,科学家们必须找到其他方法来使计算速度更上一层楼。而*近的一

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