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
- Institución
- Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
- OAI Identificador
- afa:afa_v35_n03_p057
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Modelización computacional de redes memristores : influencia de la conectividad y las condiciones ambientales en su respuesta eléctricaComputational modeling of memristor networks : influence of conectivity and environmental conditions on their electrical responseFurlanetto, JonathanWeht, Rubén OscarQuinteros, Cynthia PaulaREDES DE MEMRISTORESDISPOSITIVOS NEUROMORFICOSMEMRISTOR NETWORKSNEUROMORPHIC DEVICESCon 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. ArgentinaFil: Weht, Rubén Oscar. Universidad Nacional de San Martín (UNSAm-CNEA). Instituto Sábato. Buenos Aires. ArgentinaFil: Quinteros, Cynthia Paula. Universidad Nacional de San Martín - CONICET. Instituto de Ciencias Físicas (ICIFI). Buenos Aires. ArgentinaAsociación Física Argentina2024info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501info:ar-repo/semantics/articuloapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/afa_v35_n03_p057An. (Asoc. Fís. Argent., En línea) 2024;03(35):57-64reponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCENspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar2025-09-29T13:40:38Zafa:afa_v35_n03_p057Institucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962025-09-29 13:40:39.923Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse |
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