La UAB participa a la comunitat GraphCAT d'investigació en grafè

GraphCat

Finançat per la Generalitat de Catalunya i la Unió Europea, en el marc de la convocatòria Comunitats Emergents RIS3CAT s'ha llançat el projecte GraphCAT, una iniciativa per crear un ecosistema de centres de recerca vinculats amb l'estudi del grafè. La UAB participa en dues de les iniciatives del projecte: Graph-SIM i NeuroGraph.

19/11/2020

L'objectiu fonamental de la Comunitat GraphCAT és convertir Catalunya en un referent internacional de desenvolupament, innovació i investigació sobre el grafè, i aconseguir així que un gran nombre d'indústries locals adquireixin un avantatge competitiu en el mercat global, integrant tecnologies patentades relacionades amb el grafè en els seus productes i serveis.

Amb aquesta vocació, GraphCAT pretén conrear una comunitat sòlida d'investigadors, especialistes i empreses dedicades al grafè, orientar l'experiència comuna cap al desenvolupament de tecnologies punteres relacionades amb el grafè, i afavorir la transferència de tecnologia cap a la indústria i la innovació, així com la creació d'empreses filials.

Tot això es durà a terme mitjançant una sèrie de projectes englobats en GraphCAT, dirigits per membres de la comunitat i cofinançats a través de l'estratègia de recerca i innovació per a l'especialització intel·ligent de Catalunya, RIS3CAT.

La UAB participa en dos d'aquests projectes: Graph-SIM, sota la direcció del professor de Departament d'Enginyeria Electrònica, David Jiménez, i NeuroGraph, en el qual participa el professor de Departament de Biologia Cel·lular, Fisiologia i Immunologia i investigador de l'Institut de Neurociències, Xavier Navarro.


GRAPH-SIM – Entorn de simulació per a circuits integrats híbrids grafè-sílice CMOS

Durant l’ultima dècada s’han demostrat experimentalment una gran varietat de dispositius basats en el grafè; notablement, unions p-n, varactors, transistors i barristors. Combinant  aquests dispositius  amb components passius, es podrien dissenyar innumerables circuits per a aplicacions digitals, analògiques i de radiofreqüència (RF), preferentment en la forma de circuit integrat (CI). S’espera que aquests circuits es puguin integrar en una plataforma de silici amb l’objectiu d’augmentar la funcionalitat del CI, explotant així les propietats úniques del grafè.

Per poder crear aquests circuits CI híbrids que combinin la tecnologia del silici amb la del grafè, es requereix un entorn de simulació que permeti calcular el comportament elèctric dels circuits (tant en DC, resposta AC, anàlisi transitori i anàlisi de soroll) amb un resultat consistent amb les mesures experimentals. La disponibilitat d’aquest entorn és una precondició del procés de manufactura. Degut a l’existència d’un entorn d’aquestes característiques per al silici, la nostra proposta tracta d’aprofitar aquest avanç i afegir la capacitat de simular els circuits realitzats sobre la plataforma de grafè, incloent la simulació híbrida dels circuits en ambdues plataformes.

L’estat de l’art en models compactes orientats a la tecnologia basada en el grafè considera els efectes físics principals. Per tal que les simulacions siguin realistes, també s’ha de considerar diverses “no idealitats”, tals com els efectes provocats per la xarxa intrínseca del dispositiu, l’efecte de les càrregues atrapades  en els materials dielèctrics i en la intercara amb el grafè, els efectes d’auto-escalfament, els efectes de canal curt, els efectes inercials dels portadors i l’efecte del soroll de baixa i alta freqüència.

El projecte està liderat per la UAB (experts en models compactes de dispositius de grafè), i compta amb la col·laboració de l’ICN2 (amb una gran experiència en la fabricació de dispositius i circuits de grafè) i Keysight Technologies (empresa mundialment reconeguda per oferir entorns de simulació en diverses tecnologies).
 

NeuroGraph – Monitorització de la despolarització cortical en cures neurointensives mitjançant microtransistors de grafè.

L'activitat cerebral abasta múltiples escales temporals i espacials que requereixen un conjunt de tecnologies per avançar en el seu coneixement. A causa de la naturalesa elèctrica de l'activitat neuronal, s'empra l'electrofisiologia per mesurar l'activitat cerebral. Els registres electrofisiològics requereixen un sistema eficient per registrar els canvis de voltatge causats pels corrents iònics transmembrana en el teixit cerebral. Els transductors més utilitzats són els elèctrodes metàl·lics passius.

Alternativament, gràcies al seu conjunt únic de propietats, el grafè permet la implementació de l'anomenat transistor d'efecte de camp activat basat en grafè (SGFET), com un nou transductor per al registre de senyals neuronals. L'ús de l'SGFET és capaç de superar les limitacions dels elèctrodes passius en el funcionament acoblat a CC, el que permet el registre d'activitat infraroja (ISA). Dins de l'activitat ISA, la Depressió Cortical propagada (CSD) es produeix per una despolarització neural massiva, relacionada amb trastorns neurològics com l'ictus, la migranya, l'epilèpsia o traumatismes cranioencefàlics.

El monitoratge dels esdeveniments de CSD es veu obstaculitzat per les limitacions de la tecnologia de registre actual basada en elèctrodes passius. L'ús de SGFET millorarà les capacitats de monitorització dels esdeveniments CSD i pot servir com a eina de diagnòstic, pronòstic i monitorització del tractament per a alguns d'aquests trastorns neurològics.

L'objectiu principal del projecte és avançar en la translació de la tecnologia SGFET a la pràctica clínica, fent per primera vegada un assaig clínic en pacients amb ictus o traumatismes cranioencefàlics.

 
Aquesta activitat es cofinança mitjançant el Fons Europeu de Desenvolupament Regional (FEDER) en el marc de el Programa Operatiu FEDER de Catalunya 2014 al 2020, amb el suport de la Secretaria d'Universitats i Recerca del Departament d'Empresa i Coneixement de la Generalitat de Catalunya per agrupacions de tecnologies emergents dedicades a la valorització i transferència dels resultats de la investigació (GraphCAT 001-P-001.702).

 

Més informació:
http://www.graphcat.cat/

 

Notícies relacionades

Totes les notícies