Simulation des phénomènes d’interaction entre ondes ultrasonores et microstructure métalliques pour l’imagerie et la caractérisation
L’interaction des ondes avec la matière dépend fortement de la fréquence de ces ondes et de l’échelle de leurs longueurs d’onde au regard des propriétés du milieu considéré. Dans le cadre des applications d’imagerie ultrasonore qui nous importent, les échelles considérées pour les métaux sont généralement de l’ordre du millimètre (du dixième à plusieurs dizaines de millimètres). Or, selon les procédés de fabrication utilisés, les milieux métalliques qui sont souvent anisotropes peuvent également présenter une microstructure dont les hétérogénéités ont des dimensions caractéristiques du même ordre. Ainsi, les ondes ultrasonores se propageant à travers des métaux peuvent, dans certaines circonstances, être fortement affectées par les microstructures de ces derniers. Cela peut représenter une gêne pour certaines techniques ultrasonores (atténuation, bruit de structure) ou, au contraire, une opportunité pour estimer des propriétés locales du métal inspecté.
L’objectif général de la thèse proposée vise à approfondir la compréhension du lien entre microstructure et comportement des ondes ultrasonores pour de grandes classes de matériau en bénéficiant des savoirs combinés du LEM3 pour la génération de microstructure virtuelle et du CEA pour la simulation de la propagation d’ondes ultrasonores.
Le travail proposé combinera l’acquisition et l’analyse de données expérimentales (matériau et ultrasons), l’utilisation d’outils de simulation, et le traitement statistique de données. Cela permettra une analyse les comportements selon les classes de matériaux, voire la mise en place de procédures d’inversion permettant de caractériser une microstructure à partir d’un jeu de données ultrasonores. La combinaison de ces méthodes permettra une approche holistique contribuant à des avancées significatives dans le domaine.
Modélisation automatique de variations du langage pour des agents conversationnels socialement interactifs
Les agents conversationnels, de plus en plus présents autour de nous grâce aux avancées en traitement automatique du langage naturel et en intelligence artificielle, suscitent un intérêt croissant. Toutefois, leur capacité à comprendre la communication humaine dans toute sa complexité reste un défi. Cette thèse vise à modéliser les variations linguistiques pour développer des agents capables d’interactions socialement adaptées, prenant en compte le profil socio-démographique et l’état émotionnel des interlocuteurs. Elle s'intéresse également à l’évaluation de différents indices linguistiques, à l’exploitation des formes orales et écrites du langage, et à la généralisation des modèles à partir de données multilingues et multi-situationnelles afin de mieux modéliser les interactions avec les agents conversationnels.
Généralisation compositionnelle des modèles de langage multimodaux
L’avènement des modèles de fondation a permis d’améliorer les performances dans plusieurs domaines de l’IA, en particulier en vision par ordinateur et traitement du langage naturel. Cependant, malgré l’énorme quantité de données utilisées pour les entrainer, ces modèles sont encore limités dans leur capacité à généraliser, en particulier dans un domaine spécifique, mal représenté sur le Web. Une modélisation de ce problème est la généralisation compositionnelle, c’est-à-dire la capacité d’apprendre à démêler les concepts pendant l’entrainement et à les recombiner dans une composition inédite lors de la phase de production/test. La thèse abordera cette
question, en visant à proposer des représentations visuelles qui permettent aux grands modèles génériques de langage visuel de généraliser la composition dans des domaines spécifiques. Elle étudiera des stratégies visant à réduire l’apprentissage de "raccourcis" artificiels, en favorisant une compréhension plus profonde des structures de composition dans les données multimodales. Elle abordera également le problème de la généralisation de la composition au-delà des simples paires attribut-objet, en saisissant une sémantique plus subtile et plus complexe. La thèse proposée vise des avancées à un niveau assez amont, mais présente de nombreux intérêts pratiques potentiels dans les domaines de la santé, de l’administration et des services, de la sécurité et de la défense, de l’industrie manufacturière et de l’agriculture.
Intelligence Artificielle pour la conception électronique intégrée
Avec l'évolution des technologies de fabrication micro-électronique vers des dimensions minimales de l'ordre du nanomètre, il est de plus en plus complexe de conserver les gains en intégration et en performance prédits par la loi de Moore. Pour palier cette difficulté, les nouveaux procédés technologiques proposent des options permettant d'accentuer certaines métriques des composants pour des applications dédiées. En outre, de plus en plus de variétés de composants élémentaires, tels que les portes logiques, sont proposés pour optimiser l'implémentation des fonctions électroniques. Le développement des plateformes de conception, qui permettent aux concepteurs de construire des circuits numériques complexes, devient une tâche manuelle immense. En parallèle, l'Intelligence Artificielle démontre sa capacité à aider aux prises de décision et à l'optimisation, se présentant comme un candidat prometteur pour automatiser le développement des flots de conception. Dans ces travaux, vous travaillerez sur un LLM spécialisé dans la compréhension des systèmes électroniques. L'objectif ultime est de développer un moteur de génération pour les composants électroniques.
A travers ces travaux de thèse, l'étudiant développera un panel de compétences large autour de la conception électronique, des procédés de fabrication à l'implémentation des fonctions électroniques, et de l'IA, des architectures de réseaux de neurones aux LLMs.
Développement de stratégies de reconstruction à grandissement variable pour la tomographie X robotisée
Le Département Instrumentation Numérique regroupe des compétences très variées à travers plusieurs plateformes expérimentales et logicielles. Dans le Service Monitoring, Contrôle et Diagnostic, une des thématiques de recherche est l’inspection par méthodes RX. Dans ce cadre, une cellule d’inspection robotisée est en service depuis plusieurs années et sert comme plateforme d’expérimentation pour des développements algorithmiques et sur le plan de l’instrumentation. Un enjeu important des configurations de scan robotisées est la possibilité d’inspecter des pièces de grandes dimensions. Pour la plupart des cas d’application, des zones d’intérêt sont définies, pour lesquelles une résolution spatiale plus élevée est souhaitée. Dans ce contexte, un programme comportant plusieurs axes de développement est proposé avec l’objectif principal de faciliter la mise en œuvre et l’utilisation pour des cas d’application industriels.
Un premier volet du travail consistera à développer des algorithmes de reconstruction tomographique pour une stratégie à grandissement variable, via une approche analytique comme proposé par Dennerlein [1] et ensuite d’adapter des algorithmes itératifs de type SART.
Un deuxième volet concernera l’adaptation des algorithmes pour permettre une représentation multi-échelle des volumes reconstruits, par des décompositions de type de type octree ou ondelettes. Une approche de corrélation entre les données expérimentales et le modèle de la pièce inspectée permettra une meilleure adaptation pour améliorer la méthodologie de tomographie VOI (volume d’intérêt).
Un troisième volet visera la phase de validation expérimentale et aussi le développement d’un système de vérification du positionnement des éléments de la scène à l’aide de capteurs de distance. Une mesure simultanée de la distance source – surface de la pièce avec la prise d’image radiographique permettra de corriger les erreurs de positionnement pour chaque acquisition et de les intégrer à terme directement dans le processus de reconstruction.
Capteur multi-physique à la convergergence entre l’optomécanique et la photonique
Les capteurs optomécaniques représentent une classe de dispositifs MEMS de pointe, offrant une sensibilité exceptionnelle, une large bande passante, et permettant une co-intégration avec les dispositif usuels réalisés sur les plateformes de photonique sur silicium. Ces capteurs ouvrent la voie à de nombreuses applications, notamment pour des accélérometres, comme spectrométres de masse ou encore pour la détection de gaz. Par ailleurs, les capteurs optiques basés sur des circuits photoniques intégrés (désignés sous l'acronyme PIC pour "Photonic Integrated Circuits") ont également démontré un fort potentiel pour la détection de gaz.
Ce doctorat a pour objectif le développement d’un capteur multi-physique hybride, intégrant à la fois des composants optomécaniques et photoniques, afin d’améliorer significativement les performances de détection. En combinant ces deux technologies, le capteur offrira une capacité de détection multi-dimensionnelle inédite.
Le doctorant travaillera au CEA-Leti, un institut de recherche de renommée internationale, et bénéficiera d’un accès à des équipements de pointe ainsi qu’à une expertise reconnue en fabrication MEMS, photonique intégrée et intégration de capteurs.
Les travaux porteront sur :
-Conception du capteur : approche analytique et simulation numérique par éléments finis pour optimiser l’architecture du dispositif
-Fabrication en salle blanche : collaboration avec les équipes spécialisées du CEA pour réaliser le capteur en silicium
-Caractérisation expérimentale : réalisation de mesures optomécaniques et photoniques
-Intégration et évaluation du système : validation des performances et intégration avec les interfaces optiques, électroniques et fluidiques.
Cette thèse offre une opportunité unique d’explorer la convergence entre MEMS et photonique sur silicium dans un environnement de recherche de très haut niveau. Les applications visées incluent la santé, la surveillance de l’environnement et l’industrie.
Le CEA-Leti recherche un(e) candidat(e) motivé(e), passionné(e) par les MEMS, la photonique et les capteurs, prêt(e) à s'investir dans ce sujet passionnant!
Vers un contact de base haute performance pour le transistor HBT InP pour l’application 6G
Rejoignez le CEA LETI pour un voyage technologique passionnant ! Plongez dans le monde des transistors à base de III V
intégrés sur des circuits CMOS compatibles pour les communications 6 G du futur. Cette thèse offre l'opportunité de travailler sur un projet ambitieux,si vous êtes curieux, innovant et avide de défis, cette opportunité est parfaite pour vous !
Alors que la consommation de contenu numérique continue de croître, les systèmes de communication 6 G devront trouver plus de capacité pour supporter l'augmentation du trafic. Les nouveaux systèmes basés sur des fréquences inférieures à THZ offrent une énorme possibilité d'augmenter le débit de données, mais ils sont très difficiles à construire et à mettre au point. La construction et la maturation de l'amplificateur de puissance nécessaire à la transmission d'un signal constituent un défi de taille.
L'amplificateur de puissance nécessaire pour transmettre un signal devra offrir une puissance et une efficacité énergétique suffisantes, ce qui n'est pas possible avec la technologie actuelle sur silicium. Les HBT (transistors bipolaires à hétérojonction) à base d'InP développés sur des plateformes silicium ont l'avantage de pouvoir être utilisés dans les systèmes à base de silicium sur ded substrats silicium de grande taille ont le potentiel de répondre aux exigences et d'être intégrés aussi près que possible de la technologie CMOS afin de minimiser les pertes de système/interconnexion.
Les semi-conducteurs à base de Sb pour les transistors HBT GaAsSb apparaissent comme des matériaux très prometteurs,
pour ses propriétés électriques afin d'intégrer la couche de base du transistor Il est donc nécessaire de produire des contacts électriques de haute performance sur ce type de semi-conducteur, tout en restant compatible avec la fabrication de la couche de base du transistor, tout en restant compatible avec les processus de fabrication des plates-formes technologiques Si Fab et les plates-formes technologiques Si Fab
Cette thèse vous permettra d'acquérir un large éventail de connaissances, de bénéficier de l'environnement technologique riche de la salle blanche de 300 et 200 mm et de la caractérisation nanométrique. Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour développer une compréhension approfondie des contacts ohmiques et analyser les mesures effectuées.
Plusieurs aspects du couple métal-semi-conducteur, Ni ou Ti sur p GaAs), ou Ni ou Ti p GaAsSb seront étudiés:
-Identifier les solutions humides et plasma permettant l'élimination de l'oxyde natif GaAsSb sans endommager la surface.
-Caractériser le niveau de dopage de l'épitaxie GaAs et GaAsSb (effet Hall, SIMS, TEM).
-Comprendre la séquence de phases pendant le recuit entre le semi-conducteur et le métal avec XRD et Tof SIMS.
Gérer la formation des alliages intermétalliques pour ne pas détériorer l'interface de contact (observations TEM).
-Évaluer les propriétés électriques du contact à l'aide de structures TLM, de la résistivité spécifique du contact, la résistance de couche du semi-conducteur et de la longueur de transfert. L'étudiant sera une force motrice pour effectuer des tests électriques sur les équipements de mesure.
Architecture pour système embarquée de Cartographie Automatisée et Fiabilisée d’installations indoor
Les travaux de recherche proposés s’intéressent à la localisation en 3D des données issues de mesures à l’intérieur de bâtiments, où les systèmes de localisation satellitaires, tels que le GPS, ne sont pas opérationnels. Différentes solutions existent dans la littérature, elles s’appuient notamment sur l’utilisation d’algorithmes de type SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), mais la reconstruction 3D est généralement effectuée a posteriori. Afin de pouvoir proposer ce type d’approche pour des systèmes embarqués, une première thèse a été menée et a conduit au choix des algorithmes à embarquer et à une ébauche de l’architecture électronique. Une première preuve de concept a également été mise en œuvre. Dans la continuité de ces travaux, la thèse devra proposer une méthode permettant au dispositif de localisation d’être facilement embarqué sur une large gamme d’équipements de mesure nucléaire (radiamètre, contaminamètre, spectrométrie portable…). Les travaux ne se limitent pas à une simple phase d’intégration, ils nécessitent en effet une exploration architecturale qui reposera sur des approches d’Adéquation Algorithme Architecture (AAA). Ces approches permettront de respecter différents critères, tel que poids et encombrement faible pour ne pas compromettre l’ergonomie pour les opérateurs réalisant les cartographies et qualité de la reconstruction pour assurer la fiabilité des données d’entrée pour les modèles du Jumeau Numérique.
Caractérisation des mémoires émergentes en régime cryogénique pour application aérospatiales et quantiques
Le calcul à basse température est une nouvelle proposition visant à repousser les limites des performances technologiques, notamment dans les domaines de l’aérospatial, des serveurs haute performance, du calcul quantique et des centres de données.
Différentes technologies émergentes ont montré des caractéristiques prometteuses au niveau du composant individuel au cours de cette thèse en cours : la programmabilité des mémoires OxRAM a été démontrée jusqu’à 4 K, et des efforts ont été consacrés à la compréhension des interactions entre le sélecteur et la résistance composant la cellule mémoire. Les FeRAM présentent une meilleure efficacité de programmation et une meilleure stabilité à basse température, probablement en raison d’un changement cristallographique induit par l’opération de programmation — une hypothèse qui reste à vérifier. Les PCM ont également montré une programmabilité jusqu’à 12 K et pourraient être incluses dans l’analyse.
Le comportement statistique de ces puces R&D à basse température constituera le thème central de cette proposition, sachant que très peu de publications existent sur le sujet, ce qui laisse un large champ d’exploration et de compréhension.
Tout au long de cette thèse, vous acquerrez un large spectre de connaissances, couvrant la cryogénie, la fiabilité en microélectronique et la physique des dispositifs. Différentes technologies développées au LETI seront étudiées statistiquement dans ce contexte innovant. Une modélisation des phénomènes de conduction pourrait également être envisagée. Vous ferez partie d’une équipe de 7 à 8 personnes (chercheurs permanents et étudiants) avec laquelle vous serez encouragé à partager vos avancées.
Réseaux de neurones bayésiens avec transistors à effet de champ à mémoire ferroélectrique (FeMFETs)
De plus en plus de systèmes critiques pour la sécurité reposent sur des fonctions d’intelligence artificielle (IA) qui exigent des capacités de calcul robustes et économe en énergie, souvent dans des environnements marqués par une rareté des données et une forte incertitude. Cependant, les approches traditionnelles de l’IA peinent à quantifier la confiance associée à leurs prédictions, ce qui les rend vulnérables à des décisions peu fiables, voire dangereuses.
Cette thèse s’inscrit dans le domaine émergent de l’électronique bayésienne, qui exploite l’aléa intrinsèque de nanodispositifs innovants pour effectuer des calculs bayésiens directement au niveau du matériel. En encodant les distributions de probabilité au sein même du hardware, ces dispositifs permettent une estimation naturelle de l’incertitude, tout en réduisant la complexité computationnelle par rapport aux architectures déterministes classiques.
Des travaux antérieurs ont déjà démontré le potentiel des memristors pour l’inférence bayésienne. Cependant, leur endurance limitée et leur consommation énergétique élevée lors de la programmation représentent des obstacles majeurs à l’apprentissage embarqué sur puce.
Dans cette thèse, il est proposé d’exploiter des composants mémoires emergents ferroelectric memory field-effect transistors (FeMFETs) pour l’implémentation de réseau de neurones bayésiens.