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

Autores
Furlanetto, Jonathan; Weht, Rubén Oscar; Quinteros, Cynthia Paula
Año de publicación
2024
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
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
Fuente
An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2024;03(35):57-64
Materia
REDES DE MEMRISTORES
DISPOSITIVOS NEUROMORFICOS
MEMRISTOR NETWORKS
NEUROMORPHIC DEVICES
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
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Acceder
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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.
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