RAM electroquímica (Spanish Wikipedia)

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dx.doi.org

Shi, Jian; Ha, Sieu D.; Zhou, You; Schoofs, Frank; Ramanathan, Shriram (31 de octubre de 2013). «A correlated nickelate synaptic transistor». Nature Communications (en inglés) 4 (1): 2676. ISSN 2041-1723. doi:10.1038/ncomms3676. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Tang, Jianshi; Bishop, Douglas; Kim, Seyoung; Copel, Matt; Gokmen, Tayfun; Todorov, Teodor; Shin, SangHoon; Lee, Ko-Tao; Solomon, Paul (2018). «ECRAM as Scalable Synaptic Cell for High-Speed, Low-Power Neuromorphic Computing». 2018 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM). ISBN 978-1-7281-1987-8. doi:10.1109/IEDM.2018.8614551.
Fuller, Elliot J.; Gabaly, Farid El; Léonard, François; Agarwal, Sapan; Plimpton, Steven J.; Jacobs‐Gedrim, Robin B.; James, Conrad D.; Marinella, Matthew J. et al. (2017-01). «Li‐Ion Synaptic Transistor for Low Power Analog Computing». Advanced Materials (en inglés) 29 (4). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201604310. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
van de Burgt, Yoeri; Melianas, Armantas; Keene, Scott Tom; Malliaras, George; Salleo, Alberto (2018-07). «Organic electronics for neuromorphic computing». Nature Electronics (en inglés) 1 (7): 386-397. ISSN 2520-1131. doi:10.1038/s41928-018-0103-3. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Kim, S. (2019). «Metal-oxide based, CMOS-compatible ECRAM for Deep Learning Accelerator». 2019 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM). ISBN 978-1-7281-4032-2. doi:10.1109/IEDM19573.2019.8993463.
Onen, Murat; Emond, Nicolas; Wang, Baoming; Zhang, Difei; Ross, Frances M.; Li, Ju; Yildiz, Bilge; del Alamo, Jesús A. (29 de julio de 2022). «Nanosecond protonic programmable resistors for analog deep learning». Science (en inglés) 377 (6605): 539-543. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.abp8064. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Tang, J. (2018). «ECRAM as Scalable Synaptic Cell for High-Speed, Low-Power Neuromorphic Computing». 2018 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM). doi:10.1109/IEDM.2018.8614551.
Fuller, Elliot J.; Keene, Scott T.; Melianas, Armantas; Wang, Zhongrui; Agarwal, Sapan; Li, Yiyang; Tuchman, Yaakov; James, Conrad D. et al. (10 de mayo de 2019). «Parallel programming of an ionic floating-gate memory array for scalable neuromorphic computing». Science (en inglés) 364 (6440): 570-574. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.aaw5581. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Gokmen, Tayfun; Vlasov, Yurii (21 de julio de 2016). «Acceleration of Deep Neural Network Training with Resistive Cross-Point Devices: Design Considerations». Frontiers in Neuroscience 10: 333. ISSN 1662-4548. PMC 4954855. PMID 27493624. doi:10.3389/fnins.2016.00333. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Gokmen, Tayfun; Haensch, Wilfried (26 de febrero de 2020). «Algorithm for Training Neural Networks on Resistive Device Arrays». Frontiers in Neuroscience 14: 103. ISSN 1662-4548. PMC 7054461. PMID 32174807. doi:10.3389/fnins.2020.00103. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Sharbati, Mohammad Taghi; Du, Yanhao; Torres, Jorge; Ardolino, Nolan D.; Yun, Minhee; Xiong, Feng (2018-09). «Artificial Synapses: Low‐Power, Electrochemically Tunable Graphene Synapses for Neuromorphic Computing (Adv. Mater. 36/2018)». Advanced Materials (en inglés) 30 (36). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201870273. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yang, Chuan-Sen; Shang, Da-Shan; Liu, Nan; Fuller, Elliot J.; Agrawal, Sapan; Talin, Albert Alec; Li, Yong-Qing; Shen, Bao-Gen et al. (5 de septiembre de 2018). «All-Solid-State Synaptic Transistor with Ultralow Conductance for Neuromorphic Computing». Advanced Functional Materials (en inglés) 28 (42). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.201804170. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yao, Xiahui; Klyukin, Konstantin; Lu, Wenjie; Onen, Murat; Ryu, Seungchan; Kim, Dongha; Emond, Nicolas; Waluyo, Iradwikanari et al. (19 de junio de 2020). «Protonic solid-state electrochemical synapse for physical neural networks». Nature Communications 11: 3134. ISSN 2041-1723. PMC 7371700. PMID 32561717. doi:10.1038/s41467-020-16866-6. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yang, J.-T.; Ge, C.; Du, J.-Y.; Huang, H.-Y.; He, M.; Wang, C.; Lu, H.-B.; Yang, G.-Z.; Jin, K.-J. (2018). «Artificial Synapses Emulated by an Electrolyte-Gated Tungsten-Oxide Transistor». Adv. Mater. PMID 29974526. doi:10.1002/adma.201801548.
Melianas, Armantas; Kang, Min‐A; VahidMohammadi, Armin; Quill, Tyler James; Tian, Weiqian; Gogotsi, Yury; Salleo, Alberto; Hamedi, Mahiar Max (2022-03). «High‐Speed Ionic Synaptic Memory Based on 2D Titanium Carbide MXene». Advanced Functional Materials (en inglés) 32 (12). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.202109970. Consultado el 3 de enero de 2024.

ethz.ch

iis-projects.ee.ethz.ch

«Finite element modeling of electrochemical random access memory - iis-projects». iis-projects.ee.ethz.ch. Consultado el 30 de diciembre de 2023.

issn.org

portal.issn.org

Shi, Jian; Ha, Sieu D.; Zhou, You; Schoofs, Frank; Ramanathan, Shriram (31 de octubre de 2013). «A correlated nickelate synaptic transistor». Nature Communications (en inglés) 4 (1): 2676. ISSN 2041-1723. doi:10.1038/ncomms3676. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Fuller, Elliot J.; Gabaly, Farid El; Léonard, François; Agarwal, Sapan; Plimpton, Steven J.; Jacobs‐Gedrim, Robin B.; James, Conrad D.; Marinella, Matthew J. et al. (2017-01). «Li‐Ion Synaptic Transistor for Low Power Analog Computing». Advanced Materials (en inglés) 29 (4). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201604310. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
van de Burgt, Yoeri; Melianas, Armantas; Keene, Scott Tom; Malliaras, George; Salleo, Alberto (2018-07). «Organic electronics for neuromorphic computing». Nature Electronics (en inglés) 1 (7): 386-397. ISSN 2520-1131. doi:10.1038/s41928-018-0103-3. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Onen, Murat; Emond, Nicolas; Wang, Baoming; Zhang, Difei; Ross, Frances M.; Li, Ju; Yildiz, Bilge; del Alamo, Jesús A. (29 de julio de 2022). «Nanosecond protonic programmable resistors for analog deep learning». Science (en inglés) 377 (6605): 539-543. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.abp8064. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Fuller, Elliot J.; Keene, Scott T.; Melianas, Armantas; Wang, Zhongrui; Agarwal, Sapan; Li, Yiyang; Tuchman, Yaakov; James, Conrad D. et al. (10 de mayo de 2019). «Parallel programming of an ionic floating-gate memory array for scalable neuromorphic computing». Science (en inglés) 364 (6440): 570-574. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.aaw5581. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Gokmen, Tayfun; Vlasov, Yurii (21 de julio de 2016). «Acceleration of Deep Neural Network Training with Resistive Cross-Point Devices: Design Considerations». Frontiers in Neuroscience 10: 333. ISSN 1662-4548. PMC 4954855. PMID 27493624. doi:10.3389/fnins.2016.00333. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Gokmen, Tayfun; Haensch, Wilfried (26 de febrero de 2020). «Algorithm for Training Neural Networks on Resistive Device Arrays». Frontiers in Neuroscience 14: 103. ISSN 1662-4548. PMC 7054461. PMID 32174807. doi:10.3389/fnins.2020.00103. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Sharbati, Mohammad Taghi; Du, Yanhao; Torres, Jorge; Ardolino, Nolan D.; Yun, Minhee; Xiong, Feng (2018-09). «Artificial Synapses: Low‐Power, Electrochemically Tunable Graphene Synapses for Neuromorphic Computing (Adv. Mater. 36/2018)». Advanced Materials (en inglés) 30 (36). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201870273. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yang, Chuan-Sen; Shang, Da-Shan; Liu, Nan; Fuller, Elliot J.; Agrawal, Sapan; Talin, Albert Alec; Li, Yong-Qing; Shen, Bao-Gen et al. (5 de septiembre de 2018). «All-Solid-State Synaptic Transistor with Ultralow Conductance for Neuromorphic Computing». Advanced Functional Materials (en inglés) 28 (42). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.201804170. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yao, Xiahui; Klyukin, Konstantin; Lu, Wenjie; Onen, Murat; Ryu, Seungchan; Kim, Dongha; Emond, Nicolas; Waluyo, Iradwikanari et al. (19 de junio de 2020). «Protonic solid-state electrochemical synapse for physical neural networks». Nature Communications 11: 3134. ISSN 2041-1723. PMC 7371700. PMID 32561717. doi:10.1038/s41467-020-16866-6. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Melianas, Armantas; Kang, Min‐A; VahidMohammadi, Armin; Quill, Tyler James; Tian, Weiqian; Gogotsi, Yury; Salleo, Alberto; Hamedi, Mahiar Max (2022-03). «High‐Speed Ionic Synaptic Memory Based on 2D Titanium Carbide MXene». Advanced Functional Materials (en inglés) 32 (12). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.202109970. Consultado el 3 de enero de 2024.

nature.com

Shi, Jian; Ha, Sieu D.; Zhou, You; Schoofs, Frank; Ramanathan, Shriram (31 de octubre de 2013). «A correlated nickelate synaptic transistor». Nature Communications (en inglés) 4 (1): 2676. ISSN 2041-1723. doi:10.1038/ncomms3676. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
van de Burgt, Yoeri; Melianas, Armantas; Keene, Scott Tom; Malliaras, George; Salleo, Alberto (2018-07). «Organic electronics for neuromorphic computing». Nature Electronics (en inglés) 1 (7): 386-397. ISSN 2520-1131. doi:10.1038/s41928-018-0103-3. Consultado el 30 de diciembre de 2023.

nih.gov

ncbi.nlm.nih.gov

Gokmen, Tayfun; Vlasov, Yurii (21 de julio de 2016). «Acceleration of Deep Neural Network Training with Resistive Cross-Point Devices: Design Considerations». Frontiers in Neuroscience 10: 333. ISSN 1662-4548. PMC 4954855. PMID 27493624. doi:10.3389/fnins.2016.00333. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Gokmen, Tayfun; Haensch, Wilfried (26 de febrero de 2020). «Algorithm for Training Neural Networks on Resistive Device Arrays». Frontiers in Neuroscience 14: 103. ISSN 1662-4548. PMC 7054461. PMID 32174807. doi:10.3389/fnins.2020.00103. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Yao, Xiahui; Klyukin, Konstantin; Lu, Wenjie; Onen, Murat; Ryu, Seungchan; Kim, Dongha; Emond, Nicolas; Waluyo, Iradwikanari et al. (19 de junio de 2020). «Protonic solid-state electrochemical synapse for physical neural networks». Nature Communications 11: 3134. ISSN 2041-1723. PMC 7371700. PMID 32561717. doi:10.1038/s41467-020-16866-6. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Yang, J.-T.; Ge, C.; Du, J.-Y.; Huang, H.-Y.; He, M.; Wang, C.; Lu, H.-B.; Yang, G.-Z.; Jin, K.-J. (2018). «Artificial Synapses Emulated by an Electrolyte-Gated Tungsten-Oxide Transistor». Adv. Mater. PMID 29974526. doi:10.1002/adma.201801548.

osti.gov

Yang, Chuan-Sen; Shang, Da-Shan; Liu, Nan; Fuller, Elliot J.; Agrawal, Sapan; Talin, Albert Alec; Li, Yong-Qing; Shen, Bao-Gen et al. (5 de septiembre de 2018). «All-Solid-State Synaptic Transistor with Ultralow Conductance for Neuromorphic Computing». Advanced Functional Materials (en inglés) 28 (42). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.201804170. Consultado el 31 de diciembre de 2023.

researchgate.net

Tang, Jianshi; Bishop, Douglas; Kim, Seyoung; Copel, Matt; Gokmen, Tayfun; Todorov, Teodor; Shin, SangHoon; Lee, Ko-Tao; Solomon, Paul (2018). «ECRAM as Scalable Synaptic Cell for High-Speed, Low-Power Neuromorphic Computing». 2018 IEEE International Electron Devices Meeting (IEDM). ISBN 978-1-7281-1987-8. doi:10.1109/IEDM.2018.8614551.

science.org

Onen, Murat; Emond, Nicolas; Wang, Baoming; Zhang, Difei; Ross, Frances M.; Li, Ju; Yildiz, Bilge; del Alamo, Jesús A. (29 de julio de 2022). «Nanosecond protonic programmable resistors for analog deep learning». Science (en inglés) 377 (6605): 539-543. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.abp8064. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Fuller, Elliot J.; Keene, Scott T.; Melianas, Armantas; Wang, Zhongrui; Agarwal, Sapan; Li, Yiyang; Tuchman, Yaakov; James, Conrad D. et al. (10 de mayo de 2019). «Parallel programming of an ionic floating-gate memory array for scalable neuromorphic computing». Science (en inglés) 364 (6440): 570-574. ISSN 0036-8075. doi:10.1126/science.aaw5581. Consultado el 30 de diciembre de 2023.

wiley.com

onlinelibrary.wiley.com

Fuller, Elliot J.; Gabaly, Farid El; Léonard, François; Agarwal, Sapan; Plimpton, Steven J.; Jacobs‐Gedrim, Robin B.; James, Conrad D.; Marinella, Matthew J. et al. (2017-01). «Li‐Ion Synaptic Transistor for Low Power Analog Computing». Advanced Materials (en inglés) 29 (4). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201604310. Consultado el 30 de diciembre de 2023.
Sharbati, Mohammad Taghi; Du, Yanhao; Torres, Jorge; Ardolino, Nolan D.; Yun, Minhee; Xiong, Feng (2018-09). «Artificial Synapses: Low‐Power, Electrochemically Tunable Graphene Synapses for Neuromorphic Computing (Adv. Mater. 36/2018)». Advanced Materials (en inglés) 30 (36). ISSN 0935-9648. doi:10.1002/adma.201870273. Consultado el 31 de diciembre de 2023.
Melianas, Armantas; Kang, Min‐A; VahidMohammadi, Armin; Quill, Tyler James; Tian, Weiqian; Gogotsi, Yury; Salleo, Alberto; Hamedi, Mahiar Max (2022-03). «High‐Speed Ionic Synaptic Memory Based on 2D Titanium Carbide MXene». Advanced Functional Materials (en inglés) 32 (12). ISSN 1616-301X. doi:10.1002/adfm.202109970. Consultado el 3 de enero de 2024.