Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica

Con la perspectiva de implementar sistemas neuromórficos con redes de memristores, presentamos una plataforma numérico-computacional que permite estudiar sus propiedades de transporte eléctrico. La misma consta de: una función que describe el comportamiento del memristor individual (la cual permite...

Descripción completa

Guardado en:
Detalles Bibliográficos
Autores principales: Furlanetto, Jonathan, Weht, Rubén Oscar, Quinteros, Cynthia Paula
Formato: Artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Publicado: Asociación Física Argentina 2024
Materias:
REDES DE MEMRISTORES
DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS
MEMRISTOR NETWORKS
NEUROMORPHIC DEVICES
Acceso en línea:https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v35_n03_p057
Aporte de:
Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA) de Universidad de Buenos Aires
id afa:afa_v35_n03_p057
record_format dspace
spelling afa:afa_v35_n03_p0572025-03-11T11:36:34Z Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica Computational modeling of memristor networks : influence of conectivity and environmental conditions on their electrical response An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2024;03(35):57-64 Furlanetto, Jonathan Weht, Rubén Oscar Quinteros, Cynthia Paula REDES DE MEMRISTORES DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS MEMRISTOR NETWORKS NEUROMORPHIC DEVICES Con la perspectiva de implementar sistemas neuromórficos con redes de memristores, presentamos una plataforma numérico-computacional que permite estudiar sus propiedades de transporte eléctrico. La misma consta de: una función que describe el comportamiento del memristor individual (la cual permite considerar un caso experimental de interés) y un diagrama genérico de conexión entre memristores. Utilizando esta plataforma, se estudian redes bidimensionales de diferentes tamaños incorporando también efectos ambientales (tales como humedad y temperatura). Además, seleccionando los puertos eléctricamente accesibles se evalúa el impacto de la conectividad en las propiedades eléctricas de la red. Los resultados indican que, más allá de las características individuales de los memristores (determinadas por el modelo elegido), tanto el grado de conectividad, la topología del conexionado, y las condiciones ambientales influyen significativamente en la respuesta eléctrica macroscópica de las redes. With the perspective of implementing neuromorphic devices using memristor networks, we present a numerical computational platform that allows studying their electrical transport properties. It consists of a function that describes the behavior of an individual memristor (which enables the consideration of an experimental case of interest) and aconnection diagram between memristors. Using this platform, two-dimensional networks of various sizes are studied,also incorporating environmental effects (such as humidity and temperature). Furthermore, by selecting the electrically accessible ports, the impact of connectivity on the electrical properties of the network is evaluated. The results indicate that, beyond the individual characteristics of the memristors (determined by the particular selected model), the degree of connectivity, the topology of the connections, and the environmental conditions significantly influence the macroscopic electrical response of the networks. Fil: Furlanetto, Jonathan. Universidad Nacional de San Martín (UNSAm-CNEA). Instituto Sábato. Buenos Aires. Argentina Fil: Weht, Rubén Oscar. Universidad Nacional de San Martín (UNSAm-CNEA). Instituto Sábato. Buenos Aires. Argentina Fil: Quinteros, Cynthia Paula. Universidad Nacional de San Martín - CONICET. Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI). Buenos Aires. Argentina Asociación Física Argentina 2024 info:ar-repo/semantics/artículo info:eu-repo/semantics/article info:eu-repo/semantics/publishedVersion application/pdf spa info:eu-repo/semantics/openAccess https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v35_n03_p057
institution Universidad de Buenos Aires
institution_str I-28
repository_str R-134
collection Biblioteca Digital - Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (UBA)
language Español
orig_language_str_mv spa
topic REDES DE MEMRISTORES
DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS
MEMRISTOR NETWORKS
NEUROMORPHIC DEVICES
spellingShingle REDES DE MEMRISTORES
DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS
MEMRISTOR NETWORKS
NEUROMORPHIC DEVICES
Furlanetto, Jonathan
Weht, Rubén Oscar
Quinteros, Cynthia Paula
Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
topic_facet REDES DE MEMRISTORES
DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS
MEMRISTOR NETWORKS
NEUROMORPHIC DEVICES
description Con la perspectiva de implementar sistemas neuromórficos con redes de memristores, presentamos una plataforma numérico-computacional que permite estudiar sus propiedades de transporte eléctrico. La misma consta de: una función que describe el comportamiento del memristor individual (la cual permite considerar un caso experimental de interés) y un diagrama genérico de conexión entre memristores. Utilizando esta plataforma, se estudian redes bidimensionales de diferentes tamaños incorporando también efectos ambientales (tales como humedad y temperatura). Además, seleccionando los puertos eléctricamente accesibles se evalúa el impacto de la conectividad en las propiedades eléctricas de la red. Los resultados indican que, más allá de las características individuales de los memristores (determinadas por el modelo elegido), tanto el grado de conectividad, la topología del conexionado, y las condiciones ambientales influyen significativamente en la respuesta eléctrica macroscópica de las redes.
format Artículo
Artículo
publishedVersion
author Furlanetto, Jonathan
Weht, Rubén Oscar
Quinteros, Cynthia Paula
author_facet Furlanetto, Jonathan
Weht, Rubén Oscar
Quinteros, Cynthia Paula
author_sort Furlanetto, Jonathan
title Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
title_short Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
title_full Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
title_fullStr Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
title_full_unstemmed Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
title_sort modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctrica
publisher Asociación Física Argentina
publishDate 2024
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v35_n03_p057
work_keys_str_mv AT furlanettojonathan modelizacioncomputacionalderedesmemristoresinfluenciadelaconectividadylascondicionesambientalesensurespuestaelectrica
AT wehtrubenoscar modelizacioncomputacionalderedesmemristoresinfluenciadelaconectividadylascondicionesambientalesensurespuestaelectrica
AT quinteroscynthiapaula modelizacioncomputacionalderedesmemristoresinfluenciadelaconectividadylascondicionesambientalesensurespuestaelectrica
AT furlanettojonathan computationalmodelingofmemristornetworksinfluenceofconectivityandenvironmentalconditionsontheirelectricalresponse
AT wehtrubenoscar computationalmodelingofmemristornetworksinfluenceofconectivityandenvironmentalconditionsontheirelectricalresponse
AT quinteroscynthiapaula computationalmodelingofmemristornetworksinfluenceofconectivityandenvironmentalconditionsontheirelectricalresponse
_version_ 1831980730113064960

Ejemplares similares