Ingénieur-chercheur / Post-doctorant (H/F) traitement du signal, IA et logiciel pour une application prédiction et traitement épilepsie en boucle ferme par refroidissement localisée
A ce jour, aucune étude n'a mis en évidence la possibilité d’utiliser la prédiction/prévision des crises d’épilepsie comme déclencheur de thérapeutiques en boucle fermée pour le traitement de l’épilepsie pharmaco-résistante.
Notre solution de prédiction/prévision de crises repose sur des algorithmes développés pour décoder des signaux neurologiques du cortex moteur déjà utilisés en clinique (essai clinique ‘BCI et tétraplégie’, NCT02550522) et qui peuvent être appliqués pour générer des prévisions de survenue des crises. Concernant les algorithmes du BCI moteur, nous avons publié et breveté des algorithmes de décodage en temps réel sur des patients tétraplégiques, contrôlant 8 degrés de liberté. Ils peuvent être adaptées à la prédiction des crises d’épilepsie. Notre hypothèse de travail est que le traitement pendant des périodes de haut risque d’occurrence des crises (et non pendant les crises elles-mêmes) va permettre réduire les doses thérapeutiques à administrer. Cette approche va rendre possible l’utilisation de systèmes implantables autonomes, en aidant à réduire la consommation d’énergie de ces systèmes. Las algorithmes de décodage vont être potentiellement ré-spécifié pour améliorer leur réponse à la tache de prédiction des crises épileptiques. Ils seront comparés à l’état de l’art des approches CNN (convolutional neural networks), ainsi qu’à d’autres solutions existantes. Ils seront évalués en utilisant un modèle de primates non-humains épileptiques développé a Clinatec. Ce modèle permettra également de tester l’efficacité des algorithmes pour prévenir la survenue des crises par un traitement non-pharmacologique basé sur le refroidissement localisé intra-cortical, en développement à Clinatec.
Le système de décodage neuronal est intégré dans un environnement logiciel qui permet le traitement du signal neuronal et peut émettre les commandes de contrôle à des dispositifs externes.
Le Post-Doctorat sera porté par le CEA-LETI-Clinatec en collaboration avec
Circuits hybrides CMOS / spintronique pour le calcul d'optimisation
Le sujet proposé s’inscrit dans le contexte de la recherche d'accélérateurs hardware pour la résolution de problèmes d’optimisation NP-difficiles. De tels problèmes, dont la résolution exacte en temps polynomial est hors de portée des machines de Turing déterministes, trouvent des applications dans divers domaines tels que les opérations logistiques, le design de circuits (e.g. placement-routage), le diagnostic médical, la gestion de réseaux intelligents (e.g. smart grid), la stratégie de management etc.
L'approche considérée s'inspire du modèle d'Ising, et repose sur l'évolution de la configuration des états binaires d'un réseau de neurones artificiels. Dans le but d'améliorer la précision du résultat ainsi que la vitesse de convergence, les éléments du réseau peuvent bénéficier d'une source d'aléas intrinsèque ajustable. Des preuves de concept récentes soulignent l'intérêt de matérialiser de tels neurones via la résistance de jonctions superparamagnétiques.
Les objectifs principaux sont la simulation, le dimensionnement puis la fabrication de réseaux d'éléments hybrides associant la circuiterie CMOS à des jonctions tunnel magnétiques. Les véhicules de test seront ensuite caractérisés en vue de démontrer leur fonctionnalité.
Ces travaux s'effectueront dans le cadre d'une collaboration scientifique entre le CEA-Leti et Spintec.
Dosimètre à base de scintillateur plastique rapide pour la mesure en ligne des faisceaux en radiothérapie FLASH
Les nouvelles modalités de traitement du cancer ont pour but l’amélioration de la dose délivrée à la tumeur tout en épargnant au mieux les tissus sains. Différentes approches sont en cours de développement dont l’optimisation temporelle de la dose délivrée avec l’irradiation à très haut débit de dose (FLASH).
Dans ce cas particulier, des études récentes ont montré que l’irradiation FLASH avec des électrons était aussi efficace que les traitements en faisceaux de photons pour la destruction des tumeurs tout en étant moins nocive pour les tissus sains. Pour ces faisceaux, les doses instantanées sont jusqu’à plusieurs ordres de grandeur supérieures à celles produites par les faisceaux conventionnels. Les dosimètres actifs usuels saturent dans ces conditions d’irradiation à très haut débit de dose par impulsion et, par conséquent, la dosimétrie en ligne du faisceau n’est pas possible.
Nous proposons de développer un dosimètre dédié à la mesure des faisceaux en radiothérapie FLASH, basé sur un scintillateur plastique ultra-rapide couplé à un capteur photomultiplicateur en silicium (SiPM). La nouveauté du projet réside à la fois dans la composition chimique du scintillateur plastique, qui sera choisie pour son temps de réponse et son émission en longueur d’onde pour avoir une réponse adaptée aux caractéristiques impulsionnelles du faisceau, et dans le capteur final, avec la possibilité de coupler le scintillateur plastique à une matrice de SiPM miniaturisée.
Le but final est de pouvoir accéder, avec une méthodologie fiable, à la dosimétrie et à la géométrie en ligne des faisceaux FLASH.
Sûreté et assurance des systèmes basés Intelligence Artificielle
Le poste est lié à l’évaluation de la sûreté et à l’assurance des systèmes basé IA (Intelligence Artificielle). Actuellement, pour un système n’utilisant pas des composants d’apprentissage automatique, la sûreté fonctionnelle est évaluée avant le déploiement du système et les résultats de cette évaluation sont compilés dans un dossier de sécurité qui reste valable pendant toute la durée de vie du système. Pour les nouveaux systèmes intégrant des composants d’IA, en particulier les systèmes auto-apprenants, une telle approche d’ingénierie et d’assurance n’est pas applicable car le système peut présenter un nouveau comportement face à des situations inconnues pendant son fonctionnement.
L’objectif du post-doc sera de définir une approche d’ingénierie pour effectuer une évaluation de la sûreté des systèmes basés IA. Un deuxième objectif est de définir les artefacts du dossier d’assurance (objectifs, preuves, etc.) pour obtenir et préserver une confiance justifiée dans la sûreté du système tout au long de sa durée de vie, en particulier pour les systèmes basés IA à apprentissage opérationnel. L’approche sera mise en œuvre dans un framework open-source qui sera évaluée sur des applications industrielles.
Le titulaire du poste rejoindra une équipe de recherche et développement dans un environnement très stimulant avec des opportunités uniques de développer un solide portefeuille technique et de recherche. Il devra collaborer avec des partenaires académiques et industriels, contribuer et gérer des projets nationaux et européens, préparer et soumettre du matériel scientifique pour publication, fournir des conseils aux doctorants.
Tâches d’assemblages industrielles robotisées de haute précision avec apprentissage par renforcement basé sur le transfert sim2real
La manipulation et l’assemblage robotique de haute précision pour saisir ou construire des objets est un enjeu majeur pour l’industrie. Cependant, la flexibilité et l’agilité des systèmes actuels sont encore trop limitées pour répondre efficacement aux besoins d’adaptation rapide à un nouvel environnement ou à une nouvelle production.
L’objectif de ce post-doc est de lever ce verrou en développant un outil qui permet de réaliser des tâches industrielles d’insertion fine de haute précision en se basant sur un apprentissage par renforcement basé sur le transfert sim2real.
Pour fixer le cadre, nous nous limitons dans cette étude aux tâches d’assemblage de produits industriels à partir de pièces dont on dispose de la CAO. On commencera par le World Robot Challenge avant de proposer une généralisation vers d’autre types de tâches d’assemblage proposées par des industriels automobiles et aéronautiques avec qui le CEA-LIST collabore actuellement.
Développement d'un pseudo-substrat relaxé à base d'InGaN porosifié par anodisation électrochimique
Dans le cadre du projet Carnot PIRLE débutant début 2021, nous recherchons un(e) candidat(e) pour un poste de post-doctorat d’une durée de 24 mois (12 mois renouvelable) avec une spécialité en matériaux. Le projet consiste à développer un pseudo-substrat relaxé à base de matériaux III-N pour les applications µLEDs, notamment pour l’émission dans le rouge. Le travail consistera principalement à développer un procédé MOCVD de reprise d’épitaxie à base d’InGaN sur un substrat innovant à base de matériaux anodisés et relaxé. Il devra à la fois caractériser le niveau de relaxation de la couche ré-épitaxiée mais aussi sa qualité cristalline. Ces deux points favoriseront la reprise d’épitaxie d’une LED rouge efficace. Le(la) candidat(e) fera partie de l’équipe projet et sera associé aux travaux de l’équipe épitaxie sur le procédé de croissance de la LED rouge et aux caractérisations optiques et électro-optiques associées.
Formalisation du domaine de responsabilité des acteurs du marché de l’électricité
Le CEA développe actuellement un outil de simulation qui modélise les échanges d’énergie entre les acteurs du marché de l’électricité mais qui modélise, en plus, les échanges d’information entre ces mêmes acteurs. Les premiers résultats de ce travail de modélisation montrent que, pour certains schémas d’échange d’énergie prévus récemment dans la règlementation, des interactions ‘indirectes’ entre acteurs peuvent apparaître et potentiellement leur causer des préjudices financiers (par exemple, la défaillance d’une source de production de l’un peut impacter les revenus d’un autre). Ainsi, les frontières qui délimitaient nettement jusqu’alors les domaines de responsabilité de chacun des acteurs pourraient être amenées à s’estomper et leurs domaines de responsabilité pourraient se ‘recouvrir’. Le candidat aura pour missions de :
- Définir formellement le domaine de responsabilité d’un acteur du marché de l’électricité,
- Modéliser les interactions, y compris ‘indirectes’, qui peuvent apparaître entre ces acteurs,
- Appliquer des techniques de preuves formelles (de type ‘model-checking’) pour détecter les recouvrements des domaines de responsabilité,
- Définir les conditions d’échange entre les acteurs qui garantiraient le non-recouvrement des domaines de responsabilité.
Conception de mémoire magnétique asynchrone non-volatile
Dans le contexte applicatif de l’internet des objets (IoT) et des systèmes CyberPhysiques, (CPS), les systèmes « Normally off » sont principalement dans un état de veille et attendent des événements déclencheurs tels que des réveils sur compte à rebours, des dépassements de seuil, des réveils électromagnétiques ou encore des variations dans leurs environnements énergétiques pour se mettre en marche. Afin de réduire leur consommation ou par manque d’énergie, le système coupe l’alimentation de la plupart de ses composants durant cette veille. Afin de conserver les informations présentes en mémoire, nous proposons de développer une mémoire non-volatile embarquée. Les technologies de stockage magnétiques sont prometteuses afin d’atteindre tant une faible consommation qu’une rapidité d’accès aux données. De plus, à cause du comportement transitoire de ces systèmes qui passent souvent de la veille à la marche et vice versa, la logique asynchrone est naturellement envisagée pour implémenter la logique numérique. Ce sujet vise ainsi la conception d’une mémoire SRAM magnétique asynchrone dans un procédé de fabrication 28nm. Le composant mémoire devrait être développé jusqu’au dessin des masques, afin d’être caractérisé en consommation et temps d’accès, et de pouvoir être intégré efficacement avec un processeur asynchrone. Repousser les limites de l’état de l’art en proposer un tel composant permettra d’envisager des avancées considérables dans le monde des systèmes autonomes.
Modélisation des effets de piégeages et des fuites verticales dans les substrats épitaxiés GaN sur Si
Etat de l’art : La compréhension et la modélisation des fuites verticales et des effets de piégeages dans les substrats GaN sur Si font partie des sujets cruciaux d’études visant à améliorer les propriétés des composants de puissance sur GaN : réduction du courant de collapse et des effets d’instabilités de Vth, réduction du courant de fuite à l’état OFF.
De nombreuses universités [Longobardi et al. ISPSD 2017 / Uren et al. IEEE TED 2018 / Lu et al. IEEE TED 2018] et industriels [Moens et al. ISPSD 2017] tentent de modéliser les fuites verticales mais jusqu’à l’heure aucun mécanisme clair n’émerge de ces travaux pour les modéliser correctement sur toute la gamme de tension et températures visées. De plus la modélisation des effets de piégeages dans l’épitaxie est nécessaire à l’établissement d’un modèle TCAD de dispositif robuste et prédictif.
Pour le LETI, l’intérêt stratégique d’un tel sujet est double : 1) Comprendre et réduire les effets de piégeages dans l’épitaxie impactant le fonctionnement des dispositifs GaN sur Si (current collapse, instabilités de Vth…) 2) Atteindre les spécifications de fuites @ 650V nécessaires aux applications industrielles.
Le candidat devra prendre en charge en parallèle les caractérisations électriques et les développements de modèles TCAD :
A) Caractérisations électriques avancées (I(V), I(t), substrate ramping, C(V)) en fonction de la température et de l’illumination sur des substrats épitaxiés ou directement sur des composants finis (HEMT, Diodes, TLM)
B) Etablissement d’un modèle TCAD robuste intégrant les différentes couches de l’épitaxie afin de comprendre les effets d’instabilités des dispositifs (Vth dynamique, Ron dynamique, BTI)
C) Modélisation de la conduction verticale dans l’épitaxie dans l’optique de réduire les courants de fuites à 650V
Enfin, le candidat devra être force de proposition pour améliorer les différentes parties du substrat
Mesure de nématiques cellulaires actifs par microscopie sans lentille
Au CEA-Leti, nous avons validé une plateforme de vidéo-microscopie sans lentille vidéo en enregistrant des milliers d’heures de cultures cellulaires. Et nous avons développé différents algorithmes pour étudier les fonctions cellulaires majeures, à savoir l’adhésion, la motilité, la division cellulaire et la mort cellulaire.
Le projet de recherche du post-doc est d’étendre l’analyse des ensembles de données produites par la microscopie vidéo sans lentille. Le post-doc assistera notre partenaire dans la conduite des expérimentations et développera les algorithmes nécessaires pour reconstruire les images de la culture cellulaire dans différentes conditions. En particulier, les algorithmes de reconstruction holographique devront être à même de quantifier sur des échantillons cellulaires la différence de chemin optique (c’est-à-dire l’indice de réfraction multiplié par l’épaisseur). Les algorithmes existants permettent de quantifier les cellules isolées. Ils seront développés et évalués pour quantifier la formation de l’empilement cellulaire dans les trois dimensions. Ces algorithmes n’auront aucune capacité de sectionnement en Z comme par exemple la microscopie confocale, seule l’épaisseur du chemin optique sera mesurée
Nous recherchons des personnes ayant obtenu un doctorat en traitement d’images et / ou en deep learning avec des compétences dans le domaine de la microscopie appliquée à la biologie.