Développement d’une analyse automatique des spectres gamma à l’aide d’un algorithme hybride machine learning pour la caractérisation radiologique des installations nucléaires en cours de démantèlement.
L’application de la spectrométrie gamma à la caractérisation radiologique dans le cadre du démantèlement des installations nucléaires, nécessite le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse automatique des spectres. En particulier, la classification des déchets en béton, suivant leur niveau de contamination, représente un enjeu crucial pour le contrôle du coût de démantèlement.
Au sein du CEA/List, le LNHB en collaboration avec le CEA/DEDIP, est impliqué depuis quelques années dans le développement d’outils d’analyse automatique des spectres gamma à faible statistique, pouvant notamment être appliqués aux détecteurs scintillateurs (NaI(Tl), plastiques). Dans ce contexte, une approche originale fondée sur un algorithme hybride machine learning/statistique de démélange spectral, a été développée pour l’identification et la quantification de radionucléides en présence de fortes déformations du spectre mesuré, dues notamment aux interactions de l’émission gamma de la source radioactive avec son environnement.
Le sujet proposé fait suite aux travaux de thèse ayant permis le développement l’algorithme hybride dans le but d’étendre cette approche à la caractérisation radiologique des surfaces en béton. Le candidat sera impliqué dans l’évolution de l’algorithme hybride machine learning/statistique pour la caractérisation de béton pour le classement en déchets conventionnels. Le travail comprendra une étude de faisabilité de la modélisation des écarts du modèle appris pour optimiser la robustesse de la prise de décision.
Commande optimisée d’un hub énergétique modulaire à signature CEM minimal
L’intégration des EnRs devient de nos jours un enjeu important pour les convertisseurs de puissance. La multiplication de ces convertisseurs et leur taux d’utilisation moyen permet de repenser la gestion des échanges d’énergie au niveau système. Ceci nous amène au concept de hub énergétique permettant d’interfacer par exemple un panneau photovoltaïque, un véhicule électrique, un réseau et du stockage stationnaire avec les charges.
Le but principal de cette thèse est d’améliorer l’efficacité, la compacité et la modularité du hub énergétique par le contrôle. Pour cela, plusieurs idées émergent, comme le contrôle avancé permettant de minimiser les pertes, la mise en opposition d’entrée alternative (AC) permettant de réduire le filtrage de compatibilité électromagnétique (CEM), la mise en série/parallèle de sortie continue (DC) permettant d’adresser des batteries 400Vdc/800Vdc, l’augmentation de fréquence de découpage permettant de réduire le volume etc…
Cette thèse permettra donc à moyen terme d’avoir un convertisseur optimal aussi bien énergétiquement qu’environnementalement.
Mécanismes d’apprentissage pour la détection de comportements anormaux dans les systèmes embarqués
Les systèmes embarqués sont de plus en plus utilisés dans des infrastructures critiques (e.g. réseau de production d’énergie) et sont donc des cibles d’attaques privilégiées pour des acteurs malicieux. L’utilisation de systèmes de détection d’intrusion (IDS) analysant dynamiquement l’état du système devient nécessaire pour détecter une attaque avant que ses impacts ne deviennent dommageables.
Les IDS qui nous intéresse sont basés sur des méthodes de détection d’anomalie par machine learning et permettent d’apprendre le comportement normal d’un système et de lever une alerte à la moindre déviation. Cependant l’apprentissage du comportement normal par le modèle est fait une seule fois en amont sur un jeu de données statique, alors même que les systèmes embarqués considérés peuvent évoluer dans le temps avec des mises à jour affectant leur comportement nominal ou l’ajout de nouveaux comportements jugés légitimes.
Le sujet de cette thèse porte donc sur l’étude des mécanismes de réapprentissage pour les modèles de détection d’anomalie pour mettre à jour la connaissance du comportement normal par le modèle sans perdre d’information sur sa connaissance antérieure. D’autres paradigmes d’apprentissage, comme l’apprentissage par renforcement ou l’apprentissage fédéré, pourront aussi être étudiés pour améliorer les performances des IDS et permettre l’apprentissage à partir du comportement de plusieurs systèmes.
Amélioration du Reverse-Engineering par Side-Channel
La caractérisation de la sécurité des systèmes embarqués en « boite noire » ou « boite grise » face aux attaques Side-Channel requiert fréquemment une phase préparatoire de Reverse-Engineering, qui peut être particulièrement chronophage, notamment sur un Sytem-on-Chip complexe que l’on peut retrouver sur smartphone ou dans l’automobile. Cette phase peut, par exemple, consister en la détection d’une primitive cryptographique au sein de mesures Side-Channel pour une future attaque par observation, ou d’une routine cible pour une attaque par perturbation. L’objectif de cette thèse est de développer une méthodologie et des outils non-profilés permettant l’automatisation de cette phase de détection, tout en permettant d’exploiter la connaissance a priori d’un potentiel attaquant.
Modélisation électromagnétique des signatures radar et IA pour la reconnaissance d’objets
Cette thèse offre une opportunité unique de travailler à l’interface entre l’électromagnétisme, la simulation numérique et l’intelligence artificielle, afin de contribuer au développement des systèmes intelligents de détection et de reconnaissance de nouvelle génération. Le/la stagiaire intégrera le Laboratoire Antenne et Propagation (LAPCI) du CEA-LETI, à Grenoble (France), un environnement de recherche de rang mondial disposant d’équipements à la pointe de la technologie pour la caractérisation et la modélisation du canal de propagation, tels que des sondeurs de canal, des émulateurs, des chambres anéchoïques et des simulateurs électromagnétiques avancés. Une collaboration avec l’Université de Bologne (Italie) est prévue durant la thèse.
Cette thèse vise à développer des modèles électromagnétiques avancés de rétrodiffusion radar en champ proche, adaptés aux systèmes radar et JCAS opérant aux fréquences mmWave et THz. Les travaux porteront sur la modélisation physique de la signature radar d’objets étendus, en tenant compte des effets de champ proche, des configurations multi-statiques et multi-antennes, ainsi que de l’influence des matériaux et de l’orientation des cibles. Ces modèles seront validés par simulations électromagnétiques et par des campagnes de mesures, puis intégrés dans des outils de simulation de scène et de propagation multi-trajets de type ray-tracing. Les signatures radar ainsi obtenues seront exploitées pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle dédiés à la reconnaissance d’objets, à l’inférence des propriétés des matériaux et à l’imagerie radar. En parallèle, des approches d’IA assistée par la physique seront étudiées afin d’accélérer les simulations électromagnétiques et de réduire leur complexité computationnelle. L’objectif final de la thèse est d’intégrer ces informations issues de la rétrodiffusion radar dans un framework de Semantic Radio SLAM 3D, afin d’améliorer la localisation, la cartographie et la compréhension de l’environnement dans des scénarios complexes ou partiellement masqués.
Nous recherchons un(e) étudiant(e) de niveau école d’ingénieur ou Master 2, avec de solides bases en traitement du signal, électromagnétisme, radar ou télécommunications. Un intérêt pour l’intelligence artificielle, la modélisation physique et la simulation numérique est attendu. Des compétences en programmation (Matlab, Python) seront appréciées, ainsi qu’une capacité à travailler à l’interface entre modèles théoriques, simulations et expérimentations. Curiosité scientifique, autonomie et motivation pour la recherche sont essentielles.
La candidature doit inclure un CV, un relevé de notes et une lettre de motivation.
Etude des modes et des mécanismes de défaillances des commutateurs RF à base de matériaux à changement de phase
Les commutateurs à base de matériaux à changement de phase (Phase Change Material, PCM) démontrent d'excellente performances RF (FOM <10fs) et peuvent être cointégrés dans le BEOL des filières CMOS. Leur fiabilité reste cependant très peu étudiée aujourd'hui. Des modes de défaillances tels qu'une rupture du heater, la ségrégation ou l'apparition de cavités dans le matériau sont montrés lors de tests d'endurance, mais les mécanismes d'apparition de ces défaillances ne sont pas discutés. L'objectif de cette thèse sera donc d'étudier les modes et les mécanismes de défaillances pour différentes conditions opératoires (endurance, maintien, puissance). L'analyse se fera au travers de caractérisations électriques et physiques et des méthodes de vieillissement accéléré seront mise en œuvre.
Capteur quantique-radiofréquence hybridé
A travers l’action exploratoire Carnot SpectroRF, le CEA Leti s’implique dans les systèmes de capteurs radiofréquences à base de spectroscopie optique atomique. L’idée sous-jacente de ce développement repose sur le fait que ces systèmes offrent des performances de détection exceptionnelles. Avec notamment, une sensibilité´ élevée (~nV.cm-1.Hz-0.5), des bandes passantes très larges (MHz- THz), une taille indépendante de la longueur d'onde (~cm) et une absence de couplage avec l'environnement. Ces avantages surpassent les capacités des récepteurs conventionnels a` base d'antennes pour la détection des signaux RF.
L'objectif de cette thèse est d'investiguer une approche hybride pour la réception de signaux radiofréquences, en combinant une mesure de spectroscopie atomique basée sur des atomes de Rydberg avec la conception d'un environnement proche à base de métal et/ou de matériau chargé pour la mise en forme et l'amplification locale du champ, que ce soit par l'utilisation de structures résonantes ou non, ou de structures focalisantes.
Dans le cadre de ces travaux, la question scientifique principale consiste à déterminer les opportunités et limites de ce type d’approche en formulant analytiquement les limites de champs imposables aux atomes de Rydberg, que ce soit en valeur absolue, en fréquence ou dans l’espace, et cela pour une structure donnée. L’approche analytique sera agrémentée de simulations EM pour la conception et la modélisation de la structure associée au banc de spectroscopie optique atomique. La caractérisation finale se fera par mesure dans un environnement électromagnétique contrôlé (chambre anéchoïque).
Les résultats obtenus permettront d'effectuer une comparaison modèle-mesures. Les modélisations analytiques ainsi que les limites théoriques qui en découlent donneront lieu à des publications sur des sujets qui n’ont pas encore fait l'objet d'investigations dans l’état de l’art. Les structures développées dans le cadre de ces travaux de thèse pourront faire l'objet de brevets directement valorisables par le CEA.
Silicium supraconducteur et détection pour l'observation astrophysique en infrarouge lointain
Les technologies silicium occupent aujourd’hui une place centrale dans le domaine du numérique, tant pour la fabrication de composants semiconducteurs que pour la réalisation de capteurs avancés. En 2006, la découverte de la supraconductivité dans le silicium fortement dopé au bore et activé par recuit laser a ouvert un nouveau champ de recherche. Depuis, plusieurs laboratoires, dont le CEA, explorent ses propriétés électroniques et ses potentialités. Ce matériau émergent présente en effet des caractéristiques particulièrement attractives pour des applications opérant à des températures cryogéniques sub-Kelvin, notamment dans les domaines de l’électronique quantique et des détecteurs ultra-sensibles utilisés en physique fondamentale et en astrophysique.
Malgré ces avancées, la compréhension du silicium supraconducteur fortement dopé en Bore reste encore limitée, en particulier concernant ses propriétés thermiques, mécaniques et optiques à l’échelle micronique. La thèse proposée vise à combler ces lacunes en combinant modélisation, conception, fabrication technologique et caractérisation cryogénique de dispositifs prototypes, dans le cadre d’une collaboration étroite entre le CEA-Léti et le CEA-Irfu. L’objectif principal sera de développer une nouvelle génération de détecteurs fondés sur ce matériau supraconducteur et d’en démontrer la pertinence pour la détection du rayonnement électromagnétique dans les gammes térahertz et infrarouge lointain.
Métrologie quasi in situ de couches fines et d’interfaces par photoémission X multi-énergies
Les dispositifs de nanoélectronique avancée et les technologies quantiques reposent sur des oxydes ultraminces et des interfaces spécifiques dont la composition chimique, la stœchiométrie et l’épaisseur doivent être maîtrisées avec une grande précision. Dans ce contexte, le LETI a fait l'acquisition du premier équipement de photoémission X (XPS–HAXPES)dédiés à la mesure en ligne de plaquettes 300 mm. Les caractéristiques uniques de cet équipement (analyse multi-énergie et résolu angulairement) ouvrent la voie à une métrologie chimique quasi in situ au plus proche des étapes procédés.
Cette thèse vise à développer des méthodologies XPS/HAXPES quantitatives, multi-énergie et en résolues en angle, appliquées à l’étude d’oxydes et d’oxynitrures ultraminces. Les travaux porteront sur la validation de la précision métrologique, la quantification des paramètres structuraux et chimiques, ainsi que sur l’élaboration de protocoles robustes permettant le transfert quasi in situ de couches sensibles entre équipements précédés (dépôt, gravure, …) et de caractérisation.
Les méthodologies développées seront appliquées à des cas d’intérêt industriel et scientifique majeur, notamment les empilements CMOS avancés et les jonctions Josephson pour dispositifs quantiques, où des barrières AlOx d’épaisseur inférieure à 2 nm jouent un rôle déterminant dans les performances des composants.
Ce projet de doctorat contribue directement au développement des technologies quantiques de nouvelle génération, de la photonique avancée et de la microélectronique à faible consommation énergétique, en améliorant la fiabilité, la stabilité et la maîtrise des matériaux à l’échelle nanométrique. La thèse sera réalisée dans un environnement scientifique de haut niveau, au sein d’un cadre collaboratif multi-partenaires.
Développement d'une méthode de dosimétrie 3D par gel destinée au contrôle qualité des plans de traitement de radiothérapie utilisant des faisceaux de particules chargées à ultra haut débit de dose (FLASH)
La radiothérapie FLASH à ultra haut débit de dose est l'une des innovations les plus prometteuses de la dernière décennie en radio-oncologie. Elle a non seulement le potentiel d'éradiquer les tumeurs radio-résistantes, mais en plus de réduire les effets secondaires indésirables, contribuant ainsi à la capacité d'augmenter le taux de guérison et une amélioration de la qualité de vie des patients. Toutefois, l'infrastructure dosimétrique est en retard avec cette avancée clinique et technologique, avec les dosimètres actuels qui ne sont plus adaptés et aucun de ceux en cours de développement ne faisant consensus.
Le gel dosimétrique à lecture optique développé au LNHB-MD (CEA Paris-Saclay) pourrait s’avérer un candidat prometteur car les mesures en faisceau de photons ont montré une réponse linéaire sur une large gamme de dose (0,25 - 10 Gy) ainsi qu’une indépendance en énergie (6 - 20 MV) et en débit de dose (1 - 6 Gy/min). De plus, ce dosimètre équivalent-eau à une capacité unique à fournir des mesures en trois dimensions à haute résolution spatiale (< 1 mm) avec une incertitude combinée associée d’environ 2% (k = 1). Cette méthode dosimétrique a été validée pour le contrôle qualité de plans de traitement de radiothérapie conventionnelle mais n’a jamais été testée en faisceaux FLASH.
Ce projet doctoral vise à mettre au point une méthode de dosimétrie 3D par gel adaptée pour la radiothérapie FLASH délivrée par faisceaux de particules chargées : (1) électrons à énergie conventionnelle (= 10 MeV), (2) électrons à très haute énergie (VHEE = 50 MeV), et (3) protons (= 100 MeV). Pour chacun de ces types de faisceaux, disponibles à l’Institut Curie à Orsay mais également à Gustave Roussy à Villejuif, la validation de la distribution de dose mesurée par gel sera réalisée par comparaison à des mesures avec d’autres dosimètres (e.g. diamant, alanine) et des simulations Monte Carlo.
Cette étude apportera une contribution significative à l’amélioration de la sécurité des patients, à l’optimisation de l’efficacité des traitements et à la future intégration de la radiothérapie FLASH en pratique clinique.