2、基于石墨烯的微芯片。
石墨烯為一個分子那么厚，導電性能比任何其它人類已知的材料都要強。它能夠卷入到微小的管子中，也能夠結合其它材料使用，能夠在更小的空間里驅動電子以更快的速度運動。它在這方面甚至要勝過最下的硅晶體管。這將會將針對微處理器的摩爾定律的適用時間再延長幾年。
3、量子計算。
普通計算機中的2位寄存器在某一時間僅能存儲4個二進制數（00、01、10、11）中的一個，而量子計算機中的2位量子位（qubit）寄存器可同時存儲這四個數，因為每一個量子比特可表示兩個值。理論上，量子計算機將能夠以數百萬倍于當前技術的速度解決各類非常復雜的問題，如分析基因數據或者測試飛機系統(tǒng)。谷歌研究人員去年宣布，他們已經開發(fā)了一種新的量子比特方式來檢測和防范錯誤。
4、分子電子學。
瑞典隆德大學研究人員利用納米技術打造了“生物計算機”，通過沿著納米觀人工路徑同時移動多個蛋白絲，該款計算機能夠進行平行計算。這種生物計算機比循序運行的傳統(tǒng)電子計算機更加快速，且節(jié)能99%，制造和使用成本也低于傳統(tǒng)計算機和量子計算機。它進行商用的時間可能也將早于量子計算機。
5、DNA數據存儲。
將數據轉換成base 4，你就可以將它編碼到合成DNA上。為什么要那么做呢？很簡單：一點點DNA就可以存儲一大堆數據。事實上，有瑞士研究團隊估計，一茶匙的DNA可以容納人類迄今為止所產生的所有數據，從最早期的洞穴壁畫，再到昨天的Facebook動態(tài)更新。這種技術目前需要耗費大量的時間和資金，不過基因編輯或許是大數據的未來：Futurism最近報道稱，微軟正在研究利用合成DNA來進行安全的長期數據存儲，已經能夠編碼和恢復100%的初始測試數據。
6、神經形態(tài)計算。
神經形態(tài)計算技術的目標是，打造一款像人腦那樣的計算機——處理和學習數據的速度能夠跟生成數據一樣快速。到目前為止，業(yè)界已經開發(fā)出能夠通過訓練和執(zhí)行神經網絡來進行深度學習的芯片，那是往正確方向邁出的一步。例如，General Vision的神經形態(tài)芯片包含1024個神經元，每一個都是基于SRAM（靜態(tài)隨機存儲器）的256字節(jié)存儲器，且有3000個邏輯閘，所有的神經元都互相連接，平行運行。
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