Développement de sources de photons multiplexées pour les technologies quantiques
Les technologies de l’information quantique offrent de nombreuses promesses notamment dans le domaine du calcul et des communications sécurisées. Parmi la diversité de technologies possibles, les qubits photoniques, du fait de leur excellente robustesse à la décohérence sont particulièrement intéressants pour les communications quantiques, y compris à température ambiante. Ils offrent également une alternative à d’autres technologies de qubits dans le cadre du calcul quantique. Afin de déployer à grande échelle ces applications, il est nécessaire de disposer de dispositifs compacts, bon marché, en grand nombre. La photonique sur silicium est une plate-forme attractive pour parvenir à cet objectif, en implémentant différents composants clé de génération, manipulation et détection de qubits photoniques.
La génération de photons à l’état solide peut se faire par différents processus physiques. Parmi ceux-là, la génération non-linéaire de paires de photons présente différents attraits tels que le fonctionnement à température ambiante, la possibilité d’utiliser la paire de photons comme source de photons uniques annoncés, sources de paires de photons intriqués…
Votre rôle consistera à travailler au développement, au suivi de fabrication et à la caractérisation en laboratoire de sources de photons paramétriques multiplexée dans des matériaux à base de silicium afin de surpasser les limites inhérentes au processus physique de génération de paires de photons. Dans l’objectif d’une intégration complète sur une unique puce, il est notamment essentiel de pouvoir filtrer efficacement la lumière indésirable, afin de ne garder que les photons d’intérêt. C’est pourquoi un accent particulier sera également mis sur ces filtres.
Optimisations matérielles pour une IA générative efficace avec les réseaux Mamba
L'IA générative a le potentiel de transformer diverses industries. Cependant, les modèles actuels de pointe comme les transformers rencontrent des défis significatifs en termes d'efficacité computationnelle et de mémoire, notamment lorsqu'ils sont déployés sur des matériels à ressources limitées. Cette recherche de doctorat vise à résoudre ces problèmes en optimisant les réseaux Mamba pour des applications matérielles. Les réseaux Mamba offrent une alternative prometteuse en réduisant la complexité quadratique des mécanismes d'attention par des choix architecturaux innovants. En utilisant des techniques comme les motifs d'attention éparses et le partage efficace des paramètres, les réseaux Mamba peuvent générer des données de haute qualité avec des besoins en ressources beaucoup plus faibles. La recherche se concentrera sur la mise en œuvre d'optimisations matérielles pour améliorer l'efficacité des réseaux Mamba, les rendant adaptés aux applications en temps réel et aux dispositifs embarqués. Cela inclut l'optimisation des temps de formation et d'inférence, ainsi que l'exploration des accélérations matérielles potentielles. L'objectif est d'avancer le déploiement pratique de l'IA générative dans des domaines à ressources limitées, contribuant ainsi à son adoption plus large et à son impact.
Exploration d’approches non supervisés pour modéliser l’environnement à partir de données RADAR
Les technologies RADAR ont gagné en intérêt ces dernières années, notamment avec l'émergence des radars MIMO et des "Imaging Radars 4D". Cette nouvelle génération RADAR offre des opportunités mais aussi des défis pour le développement d'algorithmes de perception. Les algorithmes traditionnels comme la FFT, le CFAR et le DOA sont efficaces pour la détection de cibles en mouvement, mais les nuages de points générés sont encore trop épars pour une modélisation d'environnement précise. C’est une problématique cruciale pour les véhicules autonomes et la robotique.
Cette thèse propose d'explorer des techniques de Machine Learning non-supervisé pour améliorer la modélisation d'environnement à partir de données RADAR. L'objectif est de produire un modèle d'environnement plus riche, avec une meilleure densité et description de la scène, tout en maîtrisant le coût calculatoire pour une exploitation en temps réel. La thèse abordera les questions du type de données RADAR sont les plus adaptés en entrée des algorithmes ainsi que pour représenter l’environnement. Le candidat devra explorer des solutions algorithmiques non-supervisées et rechercher les optimisations de calcul pouvoir rendre ces solutions compatibles avec le temps réel.
Ces solutions devront à terme être conçues pour être embarquées au plus proche du capteur, afin d'être exécutées sur des cibles contraintes.
Croissance MOCVD de films 2D ferroélectriques In2Se3 pour mémoires non-volatiles haute densité et basse consommation
Les matériaux ferroélectriques à température ambiante sont l’élément clé des mémoires non-volatiles haute densité et basse consommation. Cependant, avec la miniaturisation accrue des dispositifs électroniques, les ferroélectriques conventionnels sont limités à une épaisseur critique en dessous de laquelle la ferroélectricité est instable. Les matériaux bidimensionnels (2D) grâce à leur chimie de surface saturée et leurs faibles interactions inter-couches présentent l’avantage d’être stables à la limite de la monocouche atomique et sont donc prometteurs pour explorer la ferroélectricité dans des épaisseurs nanométriques et sub-nanométriques. Jusqu’à présent, les preuves de concept démontrant la ferroélectricité 2D ont principalement utilisé des cristaux de quelques µm2 exfoliés mécaniquement à partir d’un cristal massif. En particulier, les phases ? et ? du semiconducteur lamellaire In2Se3 préservent un caractère ferroélectrique à la limite de la monocouche atomique.
Compte tenu de l’impératif des applications « wafer-scale » de la microélectronique, il y a aujourd’hui un besoin urgent de croissance de matériaux 2D de haute qualité cristalline sur des substrats de grande dimension. L’objectif de la thèse est de développer la croissance du matériau lamellaire In2Se3 dans ses phases non centro-symmétriques ? ou ? par épitaxie en phase vapeur par procédé chimique (MOCVD) sur des substrats de silicium de grande dimension (200 mm). A notre connaissance, seulement trois articles de la littérature démontrent la croissance MOCVD du composé In2Se3. Un seul met en évidence l’obtention de la phase ? (article de 2024). Le défi est donc difficile mais possible. La preuve de concept d’une cellule mémoire ferroélectrique sera réalisée si possible in fine en déposant directement une électrode métallique en surface du matériau ferroélectrique 2D sans endommager ce-dernier
Caractérisation chimique 3D de dispositifs ePCM par tomographie STEM-EDX et intelligence artificielle
Cette thèse s'inscrit dans le contexte du progrès récent de la technologie des mémoires à changement de phase dans les applications embarquées (ePCM). La miniaturisation des ePCM pour des nœuds inférieurs à 18nm pose de nombreux défis non seulement dans la fabrication, mais aussi dans la caractérisation physico-chimique de ces dispositifs. L'objectif du projet est d'étudier les phénomènes de ségrégation chimique et de cristallisation en 3D dans les nouveaux alliages PCM intégrés dans des dispositifs ePCM planaires et verticaux, en utilisant la tomographie électronique en mode STEM-EDX (et 4D-STEM). Compte tenu de l'extrême miniaturisation et de la géométrie complexe des dispositifs, l'accent sera mis sur l'optimisation des conditions expérimentales et sur l'application de techniques de machine learning et d'apprentissage profond pour améliorer la qualité et la fiabilité des résultats 3D obtenus. Une corrélation avec le comportement électrique du dispositif sera effectuée pour mieux comprendre les phénomènes à l'origine des défaillances après endurance et après perte de données à haute température.
Un TEM NeoARM Cold-FEG corrigé par sonde (60kV-200kV) sera utilisé pour l'acquisition des données tomographiques. Il est équipé de deux détecteurs SSD à grand angle solide (JEOL Centurio), d'un filtre en énergie CEOS (CEFID) et d'une caméra à détection directe (Timepix3). Le candidat aura également accès aux codes Python développés en interne ainsi qu'aux ressources informatiques nécessaires pour effectuer l'analyse des données spectrales et tomographiques.
CORTEX: Orchestration de Conteneurs pour les applications Temps-Réel, Embarqués/edge, à criticité miXte
Cette proposition de thèse de doctorat vise à développer un schéma d'orchestration de conteneurs pour les applications en temps réel, déployées sur un continuum de ressources de calcul hétérogènes dans l'espace embarqué-edge-cloud, avec un focus particulier sur les applications nécessitant des garanties en temps réel.
Les applications, allant des véhicules autonomes, à la surveillance de l'environnement ou à l'automatisation industrielle, exigent traditionnellement une grande prédictibilité avec des garanties en temps réel, mais elles demandent de plus en plus de flexibilité à l'exécution ainsi qu'une minimisation de leur empreinte environnementale globale.
Pour ces applications, une stratégie adaptative innovante est nécessaire pour optimiser dynamiquement (à l'exécution) le déploiement des charges logicielles sur les nœuds matériels, avec un objectif mixte-critique combinant des garanties en temps réel et la minimisation de l'empreinte environnementale.
Emission TeraHertz dans des puits quantiques topologiques HgTe/CdTe
Les sources de lumières cohérentes dans le domaine TeraHertz sont aujourd’hui inexistantes. Le graphène a été proposé pour réaliser de telles sources en utilisant les transitions entre niveaux de Landau sous champ magnétique mais l’équidistance énergétique entre ces niveaux ne permet pas d’écarter les recombinaisons non-radiatives de type Auger. Une nouvelle classe de matériaux, les isolants topologiques, permet de contourner ce problème en modifiant la répartition de ces niveaux de Landau par ouverture d’un gap, tout en conservant un système électronique de Dirac. HgTe/CdTe fait partie de ces isolants topologiques avec des mises en évidence expérimentales très claires de ces effets et des propriétés de transport électronique uniques. Nous proposons de réaliser des puits quantiques HgTe/CdTe en se plaçant au voisinage de la transition topologique. Nous avons récemment démontré expérimentalement l’émission Terahertz à partir de transitions de Landau avec un simple puits quantique. La problématique de la thèse consiste à optimiser l’épitaxie de ce système HgTe/CdTe et réaliser des empilements à multiples puits de façon à augmenter le gain. Ces multipuits devront être placés dans une cavité optique adaptée, à base de miroirs métalliques. Les électrons de Dirac devront également être polarisés par effet de grille pour ajuster les positions énergétiques des niveaux de Landau et contrôler leur population. Les procédés micro-électroniques seront employés pour y parvenir. Enfin, les propriétés d’émission TeraHertz seront déterminées précisément par spectroscopie magnéto-optique.
L’ensemble du travail de thèse conduira à préciser le potentiel de ce nouveau type de matériau pour des applications aux lasers TeraHertz et si possible à en faire une première démonstration.
Sécurisation contre les attaques par canal auxiliaire par la combinaison de contre-mesures logicielles à faibles impacts en performance
Les attaques par canal auxiliaire, comme l'analyse de la consommation électrique ou des émissions électromagnétiques d'un processeur, permettent de récupérer des informations sensibles, telles que des clés cryptographiques. Ces attaques sont particulièrement efficaces et représentent une menace sérieuse pour la sécurité des systèmes embarqués.
Cette thèse se concentre sur la combinaison de contre-mesures logicielles à faible impact sur les performances pour renforcer la sécurité contre les attaques par canal auxiliaire, une voie qui a été peu abordée dans l'état de l'art.
L'objectif est d'identifier les synergies et les incompatibilités entre ces contre-mesures pour créer des solutions plus efficaces et légères. En particulier, les contre-mesures de masquage à faible entropie seront considérées.
Ces idées pourront être appliquées à la fois à la cryptographie symétrique et asymétrique, et en particulier sur les algorithmes de cryptographie post-quantiques.
La thèse aboutira à de nouvelles manières de sécuriser un logiciel, avec de meilleurs compromis entre sécurité et performance que les approches existantes.
Transmetteur hybride large bande pour les futurs systèmes sans fil
Cette offre de thèse s’inscrit dans une démarche de réduction de la consommation d’énergie ainsi que de l’empreinte carbone des futurs systèmes sans fil par l’investigation d’architectures innovantes de transmetteurs (TX) possédant une forte efficacité énergétique. L’objectif de cette thèse est d’élaborer une nouvelle architecture de TX pour les standards 5G et 6G. Différentes techniques telle que la modulation de charge ou d’alimentation ont démontré une augmentation de l’efficacité des TX par le passé, mais l’augmentation de la bande instantanée requise par les nouveaux standards de communication limite le bénéfice de ces techniques. Au cours de cette thèse, le candidat développera une nouvelle architecture de TX hybride qui associera à la fois la modulation de charge ainsi que la modulation d’alimentation. Plus précisément, le candidat développera une méthode dédiée de co-design entre l’amplificateur de puissance et le modulateur d’alimentation qui permettra d’adresser les bandes 6G-FR3 (10GHz+) avec un fort PAPR (>10dB) et des signaux large bande (>200MHz).
Le candidat rejoindra le laboratoire d’architecture intégré radiofréquence (LAIR) où de nombreuses compétences (étude system, IC design and layout ...) et domaines d’expertise sont représentés (RF power, Low power RF, RF sensors, High-speed mmW). Au cours de sa thèse, le candidat analysera et modélisera de nouvelles architectures de TX, réalisera le design ainsi que le layout du circuit intégré afin de réaliser et valider un démonstrateur.
Lien :
- http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/Plateforme-Conception.aspx
- https://www.youtube.com/watch?v=da3x89qxCHM
Profil recherché :
• Diplômé d’une école d’ingénieurs ou d’un master en électronique ou microélectronique
• Connaissance en technologie transistor (CMOS, Bipolar, GaN…) et en conception analogue/RF
• Expérience sur les logiciels ADS et/ou Cadence
• Compétences de bases en programmation (Python, Matlab…)
• Une première expérience en conception de circuit intégré serait appréciée
Contacts : Guillaume.robe@cea.fr, Pascal.reynier@cea.fr
Mots clés : Amplificateur de puissance, Modulation de charge, Modulation d’alimentation, module radiofréquence
Nouvel outil de diagnostic rapide pour la septicémie : biopuce microfluidique pour la détection multicible par amplification isotherme
Le sepsis est l’une des principales causes de mortalité dans le monde qui résulte généralement d’une infection bactérienne mais peut être aussi causé par des virus, des champignons ou des parasites. Un diagnostic rapide est essentiel pour une prise en charge efficace et augmenter les chances de survie du patient. Il existe des solutions commerciales de détection d’acides nucléiques par qPCR capable de détecter plusieurs cibles. Cependant ces techniques sont limitées par le nombre de canaux de fluorescence disponible sur l’instrument ou par le nombre de chambre de lecture. Ces techniques d’amorces LAMP (amplification isotherme en temps réel) spécifiques sur un support solide tel que le COC ou le verre.
Les résultats attendus sont l’élaboration d’une biopuce permettant de détecter en temps réel et en quelques minutes fragmentent l’échantillon pour pouvoir être multiplexe, ce qui conduit à une perte de sensibilité.
Pour répondre à la question : comment détecter plusieurs cibles sans perdre en sensibilité ? Le doctorant devra réaliser dans une unique chambre réactionnelle, une détection multiplexe par régionalisation plusieurs ADN cibles, comprenant : le design et le choix des amorces, l’immobilisation des amorces par fonctionnalisation de surface, l’intégration en carte micro fluidique et le traitement des données pour la détection par fluorescence de sondes spécifiques des cibles.
Cette innovation technologique, permettra au doctorant d’acquérir de solides compétences dans divers domaines tels que la biologie moléculaire, la fonctionnalisation de surface, la modélisation et la simulation tout en s’inscrivant dans une équipe pluridisciplinaire.