Juan Bisquert ha desarrollado una extensa labor investigadora en el ámbito de la conversión de energía solar, los materiales funcionales y los dispositivos electrónicos con respuesta dinámica. En la Universidad Jaime I, fue director del Instituto de Investigación en Materiales Avanzados (INAM), donde lideró estudios sobre materiales, nanoestructuras y dispositivos para la producción de energía limpia, con especial énfasis en tecnologías como las células solares de perovskita.[1]
Entre sus contribuciones más destacadas se encuentra la aplicación del concepto de capacitancia cuántica (o capacitancia química) en dispositivos conductores nanoestructurados, así como el análisis de fenómenos de histéresis inductiva y capacitiva en sistemas fotoactivos. Estos enfoques han resultado clave para interpretar la dinámica eléctrica y los efectos de memoria en células solares y memristores.[5]
Bisquert ha publicado más de 400 artículos científicos en revistas internacionales indexadas[6] y ha sido citado en más de 40 000 ocasiones. Desde 2014 figura de forma continuada en la lista de investigadores altamente citados *Highly Cited Researchers* del Instituto para la Información Científica (Clarivate Analytics).[7]
Es editor europeo de la revista Journal of Physical Chemistry Letters, publicada por la American Chemical Society,[8] y ha sido miembro del consejo editorial de publicaciones científicas como ChemElectroChem o Journal of Environmental Science and Sustainable Energy.
También ha escrito varios libros de referencia sobre dispositivos fotoelectroquímicos y teoría de materiales funcionales. Entre ellos destacan: Nanostructured Energy Devices. Equilibrium Concepts and Kinetics,[9] Nanostructured Energy Devices: Optoelectronics and Carrier Transport,[10] y Photoelectrochemical Solar Fuel Production, publicado por Springer.[11]
En los últimos años, su investigación se ha centrado en el desarrollo de dispositivos memristivos y neuromórficos para computación bioinspirada, integrando funcionalidades de memoria, aprendizaje y procesamiento de señales. Esta línea se enmarca en el proyecto europeo PeroSpiker, financiado por el ERC, del que es investigador principal, y que explora arquitecturas de redes de espigas (spiking networks) mediante dispositivos basados en perovskitas.[12][13]
Su grupo investiga dispositivos que combinan conducción iónica y electrónica, como memristores y transistores híbridos, con respuestas dinámicas complejas —histéresis, bifurcaciones, adaptación conductual— que permiten emular funciones de neuronas artificiales en circuitos bioinspirados. Uno de los modelos desarrollados, CALM (Conductance-Activated Quasi-Linear Memristor), describe la activación gradual de la conductancia mediante transiciones electrónicas e iónicas acopladas.[14]
Este enfoque ha sido presentado en publicaciones científicas y foros internacionales como Neuronics25, con trabajos centrados en las propiedades dinámicas de memristores y osciladores neuromórficos, espectroscopía de impedancia y bifurcaciones tipo Hopf aplicadas al modelado de neuronas artificiales.[15][16]
