[ca] El descobriment experimental del grafè el 2004 va suposar l'aparició d'un nou camp de recerca basat en materials bidimensionals, que investiga les seves propietats per a aplicacions en electrònica, fotònica i optoelectrònica i, recentment, també en tecnologia biomèdica. La neurotecnologia en particular, és un tema que podria beneficiar-se fortament d'aquests nous materials, ja que la seva naturalesa mecànica i química els permet formar una interfície estable i adaptable a la topologia del cervell. El transistor de grafè de porta liquida (gSGFET) és un dels diversos dispositius de detecció emergents que utilitzen materials prims i ha demostrat un gran potencial per a les interfícies cervell-màquina (BMIs), ja que és capaç de registrar l'activitat neuronal amb alta precisió. Històricament s'han utilitzat els elèctrodes per a aquesta aplicació, ja que són fàcils de fabricar i els senyals enregistrats es poden adquirir mitjançant tècniques de lectura senzilles. En els darrers anys, però, s'ha trobat que l'ús de transistors es beneficiós per a aplicacions específiques, ja que també son capaços de registrar l'activitat oscil·latòria lenta, que encara està en la seva majoria inexplorada. A més, els transistors permeten construir matrius de sensors amb un gran nombre de llocs de gravació, ja que, al contrari que els elèctrodes, no cal combinar-los amb components electrònics addicionals per permetre esquemes d'adreçament sofisticats, facilitant així la complexitat tecnològica de la fabricació d'aquestes matrius. L'elevat soroll intrínsec del sensor continua sent un problema crític en electrofisiologia a causa de la petita amplitud dels senyals neuronals a la superfície de l'escorça cerebral. La naturalesa geomètrica del grafè i d'altres materials bidimensionals els exposa a influències degradants del seu entorn i fa difícil crear interfícies d'alta qualitat amb aquests materials. Això condueix, per exemple, a un augment del soroll de baixa freqüència del gSGFET, que contamina la banda de freqüències d'interès per als enregistraments neuronals. Per tant, com a primer pas cap al desenvolupament d'un conjunt de sensors neuronals d'alta qualitat, en el capítol 3 s'exploren les millores tecnològiques que permeten reduir aquest soroll intrínsec del dispositiu. A continuació es descriu la fabricació i caracterització de interfícies neuronals de alta densitat, fins a 1000 gSGFET sensors sobre substrat flexible. Com que la mida del connector que augmenta directament amb el nombre de sensors, aquest imposa restriccions en el numero i la densitat de llocs de gravació assolibles a la matriu. D'aquesta forma, els esquemes de lectura multiplexada compatibles amb la tecnologia gSGFET són de vital importància. La multiplexació permet la combinació de múltiples fluxos d'informació en un sol senyal i, per tant, permetria superar les limitacions de connectivitat de les BMIs actuals. Més concretament, en al capítol 4 es presenta la compatibilitat de la tecnologia gSGFET amb els dos esquemes més comuns de lectura de dades multiplexades, la divisió de freqüències i la divisió de temps. En última instància, en el capítol 5 s'explora la integració monolítica de circuits de adreçament a la matriu de sensors flexibles, ja que això evitaria l'acoblament entre llocs que pot degradar greument la fidelitat del senyal enregistrat en grans matrius de sensors multiplexats. Per a aquest propòsit, es suggereix l'ús dels materials de "transition-metall-dichalcogenides" de dues dimensions (per exemple, MoS2), ja que combinen la flexibilitat mecànica amb una banda prohibida àmplia, necessària per obtenir transistors d'efecte de camp amb altes relacions encès / apagat. Un conjunt híbrid de sensors gSGFET / MoS2-FET amb funcionalitat de lectura multiplexada es presenta com a primer prototip cap a una nova generació de BMIs i es presenta un full de ruta per a l'ampliació de la tecnologia.

[es] El descubrimiento experimental del grafeno en 2004 marcó el nacimiento de un nuevo campo de investigación basado en materiales bidimensionales, investigando sus propiedades para aplicaciones en electrónica, fotónica y optoelectrónica y, recientemente, también en tecnología biomédica. El transistor de puerta liquida basado en grafeno (gSGFET) es uno de los dispositivos de detección emergentes que utilizan materiales delgados, y que ha demostrado un gran potencial para las interfaces cerebro-máquina (BMIs), ya que es capaz de registrar con alta precisión la actividad neuronal. Históricamente, se han utilizado electrodos para tal aplicación, ya que son fáciles de fabricar y las señales grabadas se pueden adquirir usando técnicas simples de lectura. En los últimos años, sin embargo, se descubrió que el uso de sensores con un diseño de transistor es beneficioso para aplicaciones específicas, ya que también son capaces de registrar la actividad oscilatoria lenta, que todavía está en su mayoría inexplorada. Además, los transistores permiten construir matrices de sensores con una gran cantidad de sitios de grabación, ya que, a diferencia de los electrodos, no es necesario combinarlos con componentes electrónicos adicionales para permitir esquemas de direccionamiento sofisticados, lo que alivia en gran medida la complejidad tecnológica de fabricar estas matrices. El alto ruido intrínseco del sensor sigue siendo un problema crítico en electrofisiología debido a la pequeña amplitud de las señales neuronales en la superficie de la corteza. La naturaleza geométrica del grafeno y otros materiales bidimensionales los expone a influencias degradantes de su entorno y dificulta la creación de interfaces de alta calidad con dichos materiales. Esto conduce, por ejemplo, a un aumento de ruido de baja frecuencia en el gSGFET que contamina la banda de frecuencia de interés para los registros neuronales. Por lo tanto, como un primer paso hacia el desarrollo de una matriz de sensores neurales de alta calidad, en el capítulo 3 se exploran las mejoras tecnológicas que permiten reducir dicho ruido intrínseco del dispositivo. A continuación, se describe la fabricación y caracterización en sustrato flexible de matrices de sensores neurales de alta densidad, hasta 1000 gSGFET sensores. Dado que el tamaño del conector en aumenta directamente con el número de sensores, este impone restricciones en el recuento y en la densidad de los sitios de grabación que se pueden lograr en la matriz. De esta forma, los esquemas de lectura multiplexados compatibles con la tecnología gSGFET son de vital importancia. La multiplexación permite la combinación de múltiples flujos de información en una sola señal y, por lo tanto, permitiría superar las limitaciones de conectividad de las BMIs actuales. Más concretamente, en el capítulo 4 se presenta la compatibilidad de la tecnología gSGFET con los dos esquemas más comunes de lectura de datos multiplexados, la multiplexación por división de frecuencia y por división de tiempo. En última instancia, en el capítulo 5 se explora la integración monolítica de circuitos de direccionamiento en la matriz de sensores flexibles, ya que esto evitaría el acoplamiento entre sitios que puede degradar severamente la fidelidad de la señal grabada en grandes conjuntos de sensores multiplexados. Para este propósito, se sugiere el uso los materiales de &#8220;transition-metal-dichalcogenides&#8221; de dos dimensiones (por ejemplo, MoS2), ya que combinan la flexibilidad mecánica con una banda prohibida amplia, necesaria para obtener transistores de efecto de campo con altas relaciones encendido/apagado. Un conjunto de sensores híbridos gSGFET / MoS2-FET con funcionalidad de lectura multiplexada se presenta como un primer prototipo hacia una nueva generación de BMIs y se presenta una hoja de ruta para la ampliación de la tecnología.