SIMULACION DE PERCEPTRONES SIMPLES A PARTIR DE MEMRISTORES DE MANGANITA

W. QUIÑONEZ; ROMÁN ACEVEDO, WILSON; M. J. SANCHEZ; D. RUBI

Congreso; 106º Reunión de la Asociación Física Argentina; 2021

El cómputo neuromórfico pretende emular las arquitecturas y mecanismos de procesamiento de la información del cerebro. Para ello, se necesitan nuevos dispositivos micro o nano-electrónicos (hardware) que repliquen el comportamiento eléctrico de sinapsis y neuronas. Los memristores ?estructuras metal/óxido aislante/metal capaces de cambiar su resistencia eléctrica entre distintos estados no volátiles- son capaces de reproducir eléctricamente el peso sináptico adaptable ?analógico- de las sinapsis cerebrales. En este trabajo analizamos mediante simulaciones numéricas la implementación de memristores basados en films delgados de manganita ?microestructurados mediante litografía y caracterizados por curvas de potenciación y depreciación sináptica medidas experimentalmente- en perceptrones simples para el reconocimiento de caracteres. La simulación de los perceptrones permitió estudiar la dependencia del proceso de convergencia de la red neuronal con distintas características de las curvas de potenciación y depreciación sináptica, como el ancho de la ventana de conductividades posibles, su linealidad y su simetría. Se espera que los resultados obtenidos contribuyan a la implementación de redes neuronales por hardware a partir de arreglos de memristores con geometría de barras cruzadas.