Mario Lanza

La industria de los semiconductores está experimentando una transformación acelerada para superar los límites de
escalado del transistor y adaptarse a nuevos requisitos en términos de almacenamiento de datos y computación,
impulsados especialmente por aplicaciones de inteligencia artificial y el internet de las cosas. Dentro de este proceso, se
están desarrollando y optimizando nuevos materiales, dispositivos, estrategias de integración y arquitecturas de
sistemas. Entre ellos, los dispositivos y circuitos memristivos ofrecen un enfoque potencial para crear sistemas más
compactos, energéticamente eficientes o con mejor rendimiento. En la primera parte de esta charla, presentaré nuestro
trabajo sobre la integración de nanomateriales avanzados en microchips CMOS de silicio para aplicaciones memristivas
[1-2], y mostraré los nuevos vehículos de prueba que estamos ofreciendo a la comunidad (de forma gratuita) para
analizar sistemas memristivos. En la segunda parte, analizaré cómo superar los principales problemas del hardware
memristivo para inteligencia artificial, y presentaré la Neuro-Synaptic Random Access Memory (NSRAM); se trata de una
celda de dos transistores que presenta una respuesta neuronal y sináptica ajustable con un rendimiento del 100% y una
variabilidad de dispositivo a dispositivo muy baja, y que representa una solución a corto plazo para la implementación
de redes neuronales artificiales eficientes [3].

Referencias:
[1] M. Lanza et al. Nature 640, 613–622 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-08733-5
[2] K. Zhu et al., Nature 618, 57–62 (2023). https://doi.org/10.1038/s41586-023-05973-1
[3] S. Pazos et al. Nature 640, 69–76 (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-08742-4

Biography:

Mario Lanza es IEEE Fellow y Profesor Asociado de Ciencia e Ingeniería de
Materiales en la Universidad Nacional de Singapur (NUS) desde agosto de 2024.
Fue reclutado mediante el altamente selectivo programa “Strategic Hire” de la
universidad, y actualmente actúa como Subdirector del Departamento de
Ciencia e Ingeniería de Materiales. Antes de incorporarse a la NUS, obtuvo el
doctorado en Ingeniería Electrónica en 2010 en la Universidad Autónoma de
Barcelona, donde se graduó con honores y recibió el premio extraordinario de
doctorado. En 2010–2011 fue investigador postdoctoral NSFC en la Universidad
de Pekín, y en 2012–2013 fue investigador postdoctoral Marie Curie en la
Universidad de Stanford. En septiembre de 2013 se incorporó a la Universidad
de Soochow (China), donde fue promovido hasta el rango de Catedrático. Entre
octubre de 2020 y julio de 2024 fue Profesor Asociado a tiempo completo en la
Universidad de Ciencia y Tecnología Rey Abdullah (Arabia Saudí), donde se hizo
conocido por su trabajo en nanoelectrónica. Ha publicado más de 250 artículos
de investigación en revistas de primer nivel como Nature, Science y Nature
Electronics, muchos de ellos altamente citados, y ha sido ponente plenario,
conferenciante principal, tutor e invitado en más de 150 congresos. Muchos de
sus antiguos estudiantes son hoy profesores en universidades de primer nivel,
como la Universidad de Pekín y la Universidad de Fudan, entre otras. Es
consultado con frecuencia por empresas líderes del sector de los semiconductores y editoriales científicas. Forma parte del
consejo de gobierno de la IEEE – Electron Devices Society y es miembro de los comités técnico y de gestión de congresos de
referencia en el campo de los dispositivos electrónicos, como IEDM, IRPS e IPFA. Es fundador de dos empresas emergentes:
Web of Talents (2021) y Newmorphic (2026). Habla con fluidez cinco idiomas: inglés, chino, alemán, español y catalán.

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