La UAB participa en la comunidad GraphCAT de investigación en grafeno

19/11/2020

El objetivo fundamental de la Comunidad GraphCAT es convertir Cataluña en un referente internacional del desarrollo, la innovación y la investigación sobre el grafeno, y conseguir así que un gran número de industrias locales adquieran una ventaja competitiva en el mercado global, integrando tecnologías patentadas relacionadas con el grafeno en sus productos y servicios.

Con esta vocación, GraphCAT pretende cultivar una comunidad sólida de investigadores, especialistas y empresas dedicadas al grafeno, orientar la experiencia común hacia el desarrollo de tecnologías punteras relacionadas con el grafeno, y favorecer la transferencia de tecnología hacia la industria y la innovación, así como la creación de empresas filiales.

Todo esto se llevará a cabo mediante una serie de proyectos englobados en GraphCAT, dirigidos por miembros de la Comunidad y cofinanciados a través de la estrategia de investigación e innovación para la especialización inteligente de Cataluña, RIS3CAT.

La UAB participa en dos de estos proyectos: Graph-SIM, bajo la dirección del profesor del Departamento de Ingeniería Electrónica, David Jiménez, y NeuroGraph, en el que participa el profesor del Departamento de Biologia Cel·lular, Fisiologia i Immunologia e investigador del Institut de Neurociències, Xavier Navarro.

GRAPH-SIM - Entorno de simulación para circuitos integrados híbridos grafeno-silicio CMOS

Durante la última década se han demostrado experimentalmente una gran variedad de dispositivos basados en el grafeno; notablemente, uniones p-n, varactores, transistores y barristores. Combinando estos dispositivos con componentes pasivos, se podrían diseñar innumerables circuitos para aplicaciones digitales, analógicas y de radiofrecuencia (RF), preferentemente en la forma de circuito integrado (CI).

Se espera que dichos circuitos se puedan integrar en la plataforma de silicio con el objetivo de aumentar la funcionalidad del CI, explotando así las propiedades únicas del grafeno. Para poder crear tales CI híbridos que combinen la tecnología de silicio con la tecnología de grafeno, se requiere un entorno de simulación que permita calcular el comportamiento eléctrico de los circuitos (tanto en DC, respuesta AC, análisis transitorio, y análisis de ruido) con un resultado consistente con las medidas experimentales. La disponibilidad de tal entorno es una precondición del proceso de manufactura. Dado que ya existe un entorno así para el silicio, nuestra propuesta es aprovechar este avance y añadir la capacidad de simular los circuitos realizados sobre la plataforma de grafeno, incluyendo la simulación híbrida de los circuitos en ambas plataformas.

El estado del arte en modelos compactos orientados a la tecnología basada en el grafeno considera los efectos físicos principales. Para que las simulaciones sean realistas hay que considerar también diversas no idealidades, tales como los efectos provocados por la red extrínseca del dispositivo, el efecto de las cargas atrapadas en los materiales dieléctricos y en la intercara con el grafeno, los efectos de auto-calentamiento, los efectos de canal corto, los efectos inerciales de los portadores, y el efecto del ruido de baja y alta frecuencia.

El proyecto está liderado por la UAB (expertos en modelos compactos de dispositivos de grafeno), y cuenta con la colaboración de ICN2 (con una gran experiencia en la fabricación de dispositivos y circuitos de grafeno) y Keysight Technologies (empresa mundialmente reconocida por ofrecer entornos de simulación en diversas tecnologías).

NeuroGraph – Monitorización de la despolarización cortical en cuidados neurointensivos utilizando microtransistores de grafeno.

La actividad cerebral abarca múltiples escalas temporales y espaciales que requieren un conjunto de tecnologías para avanzar en su conocimiento. Debido a la naturaleza eléctrica de la actividad neuronal, se usa la electrofisiología para medir la actividad cerebral. Los registros electrofisiológicos requieren un sistema eficiente para registrar los cambios de voltaje causados por las corrientes iónicas transmembrana en el tejido cerebral. Los transductores más utilizados son los electrodos metálicos pasivos.

Alternativamente, gracias a su conjunto único de propiedades, el grafeno permite la implementación del llamado transistor de efecto de campo activado basado en grafeno (SGFET), como un nuevo transductor para el registro de señales neuronales. El uso del SGFET es capaz de superar las limitaciones de los electrodos pasivos en el funcionamiento acoplado a CC, lo que permite el registro de actividad infrarroja (ISA). Dentro de la actividad ISA, la Depresión Cortical Propagada (CSD) se produce por una despolarización neural masiva, relacionada con trastornos neurológicos como el ictus, la migraña, la epilepsia o traumatismos craneoencefálicos.

La monitorización de los eventos de CSD se ve obstaculizada por las limitaciones de la tecnología de registro actual basada en electrodos pasivos. El uso de SGFET mejorará las capacidades de monitorización de los eventos CSD y puede servir como herramienta de diagnóstico, pronóstico y monitorización del tratamiento para algunos de estos trastornos neurológicos.

El objetivo principal del proyecto es avanzar en la translación de la tecnología SGFET a la práctica clínica, realizando por primera vez un ensayo clínico en pacientes con ictus o traumatismos craneoencefálicos.

Esta actividad se cofinancia mediante el Fondo Europeo de Desarrollo Regional (FEDER) en el marco del Programa Operativo FEDER de Cataluña 2014 a 2020, con el apoyo de la Secretaria d’Universitats i Recerca del Departament d’Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya  para agrupaciones de tecnologías emergentes dedicadas a la valorización y transferencia de los resultados de la investigación (GraphCAT 001-P-001702).

Más información:
http://www.graphcat.cat/