Développement d’algorithmes et d’outils de modélisation pour des mesures de CD-SAXS à basse énergie
Le CEA–LETI est un des acteurs Européen principaux de l’industrie des semi-conducteurs. Avec sa plateforme de nano-caractérisation (PFNC) à Grenoble, il dispose d'un environnement de pointe avec un vaste éventail d'équipements à l'état de l'art. Nos équipes ont pour vocation d’accompagner le développement de nouveaux outils de caractérisation pour anticiper les besoins industriels (notamment autour des futurs nœuds technologiques). Ainsi, des travaux pionniers ont été réalisés autour du CD-SAXS sur la PFNC ces dernières années. Cette technique de diffusion/diffraction des rayons X permet de mesurer avec une précision sub-nanométrique les dimensions des nano-structures gravées dans les salles blanches du LETI. Dans le cadre de ce projet, nous proposons d’étendre l’approche CD-SAXS en utilisant les récents développements autour des sources basse-énergie de laboratoire (A. Lhuillier et al. 1988, prix Nobel 2023) appelées High Harmonics Generation (HHG) sources. Votre rôle sera de mettre en place les outils d'analyse spécifiques au développement de l’approche CD-SAXS à basse énergie. La première preuve de concept a été réalisée en Novembre 2023.
Mission:
Afin de prendre en compte dans la réduction de données les spécificités de cette nouvelle approche (multi longueur d'onde, basse énergie…), votre mission se concentrera sur plusieurs tâches:
- Développer différents outils numériques pour le traitement de données :
o Simulations éléments finis avec solver Maxwell
o Transformée de Fourier analytique (similaire au CD-SAXS)vs théorie dynamique
o Comparaison des différentes approches de simulations
- Construire et tester des modèles dédiés aux problématiques en lithographie(CD, overlay, rugosité)
- Définir les limitations de la technique par des simulations (notamment la résolution spatiale, les incertitudes de mesures);
Ce travail viendra compléter le développement expérimental de mesures de CD-SAXS avec une source de laboratoire HHG réalisée en parallèle par un postdoctorant.
Accélération de simulations thermo-mécaniques par Réseaux de Neurones --- Applications à la fabrication additive et la mise en forme des métaux
Dans un certain nombre d'industries telle que la mise en forme des métaux ou la fabrication additive, l'écart entre la forme désirée et la forme effectivement obtenue est important, ce qui freine le développement de ces méthodes de fabrication. Cela est dû en bonne partie à la complexité des processus thermiques et mécaniques en jeu, difficiles à simuler à des fins d’optimisation du fait du temps de calcul important de la simulation des phénomènes en jeu.
La thèse vise à réduire significativement cet écart grâce à l'accélération des simulations thermo-mécaniques par éléments finis, notamment via le design d'une architecture de réseau de neurones adaptée, en s'appuyant sur les connaissances physiques théoriques.
Pour mener à bien ce sujet, la thèse bénéficiera d'un écosystème favorable aussi bien au LMS de l'École polytechnique qu'au CEA List : architecture PlastiNN développée en interne (brevet en cours de dépôt), bases de données mécanique existantes, supercalculateur FactoryIA et DGX, machine d'impression 3D. Il s'agira dans un premier temps de générer des bases de données à partir de simulations éléments finis thermo-mécaniques, puis d'adapter PlastiNN à apprendre de telles simulations, avant de mettre en œuvre des procédures d'optimisation s'appuyant sur ces réseaux de neurones.
L'objectif final de la thèse est d'illustrer l'accélération de simulations éléments finis ainsi obtenue sur des cas réels : d'une part par l'instauration d'une rétroaction durant l'impression métallique via la mesure du champ de température pour réduire l'écart entre géométrie désirée et géométrie fabriquée, d'autre part par la mise en place d'un outil de commande de forge qui permet d'arriver à une géométrie désirée à partir d'une géométrie initiale. Les deux applications s'appuieront sur une procédure d'optimisation rendue réalisable par l'accélération des simulations thermo-mécaniques.
Physique des matériaux pérovskites pour la radiographie médicale : étude expérimentale du gain de photoconduction
La radiographie est la modalité d’imagerie médicale la plus utilisée. Elle sert à établir des diagnostiques, à suivre l’évolution de pathologies et à guider certaines interventions chirurgicales.
L’objectif de cette thèse est d’étudier un matériau semi-conducteur de la famille des pérovskites pour la conversion directe des rayons X en signal électrique. L’intégration de ce matériau dans des dispositifs imageurs permettra d’améliorer la résolution spatiale des radiographies et d’augmenter le signal, donc de mieux traiter les patients. Les prototypes d’imageurs X fabriqués au CEA permettent déjà d’obtenir des images radiographiques mais leur performances sont limités par l’instabilité temporelle du courant dans le matériau détecteur.
Votre travail consistera à étudier théoriquement et expérimentalement les mécanismes responsables du gain de photoconduction et de la dérive du photocourant dans des couches pérovskites épaisses. Pour cela vous devrez adapter les bancs de caractérisations electro-optiques de notre laboratoire et analyser les données collectées. Vous aurez également l’opportunité de réaliser des caractérisations avancées dans le cadre de collaborations avec des laboratoires spécialisés en France et à l’étranger. Les résultats de cette thèse permettront d’avancer dans la compréhension du matériau et de guider son élaboration pour réaliser des imageurs X performants.
Etude thermomécanique des hétérostructures en fonction des conditions de collage
Pour de nombreuses applications industrielles, l'assemblage de plusieurs structures est l'une des étapes clés du processus de fabrication. Cependant, ces étapes sont généralement difficiles à réaliser, car elles conduisent à des augmentations significatives des déformations. La maîtrise des contraintes générées par les hétérostructures est donc impérative. Nous proposons d'aborder ce sujet en utilisant à la fois des méthodes expérimentale et des outils de simulation afin de prédire et d'anticiper les problèmes dus aux fortes déformations
Développement d’un flow de data préparation de lithographique 3D pour le dessin du masque freeform
Avec l’avancement des technologies optoélectroniques, notamment des imageurs et AR/VR, des géométries 3D de dimensions sub-micrométriques sont plus en plus demandées par les clients industriels. Pour fabriquer ces structures 3D, la lithographie « grayscale » avec UV profond (248nm ou 193nm) est une technologie prometteuse compatible avec la production industrielle. Par contre, la maîtrise de cette technologie est complexe et nécessite un modèle de lithographie (optique + résine) avancée pour prédire le dessin du masque optique utilisé. La thèse permettra d’améliorer notre compréhension de nos model lithographie grayscale et ses limite, ayant pour d’améliorer et d’optimiser la model et la flow de data préparation ou masque design pour diminuer l’ecart entre simulation et pattern fabriquée. Masque freeform poussera les limites de lithographie grayscale pour attendre de pitch plus agressive souhaiter pour l’application optique et optoélectronique.
Conception et fabrication de circuits neuromorphiques basés sur des dispositifs ioniques
Les réseaux de neurones (NN) sont inspirés des processus de calcul et de communication du cerveau afin de résoudre efficacement des tâches telles que l'analyse de données, le traitement adaptatif de signaux en temps réel, et la modélisation de systèmes biologiques. Cependant, les limitations matérielles constituent actuellement le principal obstacle à une adoption à grande échelle. Pour y remédier, un nouveau type d'architecture de circuit appelé "circuit neuromorphique" est en train d’émerger. Ces circuits imitent le comportement des neurones en intégrant un haut degré de parallélisme, une connectivité adaptable et un calcul en mémoire. Les transistors à base d'ions ont été récemment étudiés pour leur potentiel à fonctionner comme neurones et synapses artificiels. Bien que ces dispositifs émergents présentent d’excellentes propriétés en raison de leur très faible consommation d'énergie et de leurs capacités de commutation analogique, ils nécessitent encore une validation à l’échelle de systèmes plus larges.
Dans l'un des laboratoires du CEA-Leti, nous développons de nouveaux transistors à base de lithium en tant que brique de base pour déployer des réseaux de neurones artificiels à faible consommation d'énergie. Ces dispositifs doivent désormais être intégrés dans un système réel pour évaluer leur performance et leur potentiel. En particulier, des circuits bio-inspirés et des architectures en barre croisée pour le calcul accéléré seront ciblés.
Au cours de cette thèse, votre objectif principal sera de concevoir, implémenter et tester des réseaux de neurones basés sur des matrices de transistors à base de lithium (~20x20) et des circuits neuromorphiques, ainsi que la logique CMOS de lecture et d’écriture pour les contrôler. Les réseaux pourront être implémentés en utilisant différents algorithmes et architectures, y compris les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones impulsionnels et les réseaux de neurones récurrents, qui seront testés pour résoudre des problèmes de reconnaissance de motifs spatiaux et/ou temporels et pour reproduire des fonctions biologiques telles que le conditionnement pavlovien.
Blockchain locale embarquée sur dispositifs physiques sécurisés
La blockchain repose sur un protocole de consensus qui a pour objectif de partager et répliquer des données ordonnancées entre les pairs d’un réseau distribué. La pile protocolaire, embarquée dans les dispositifs pairs du réseau, s’appuie sur un mécanisme de preuve qui atteste l’horodatage et permet une certaine équité au sein du réseau.
Les protocoles de consensus utilisés dans les blockchains déployées aujourd’hui ne sont pas adaptés pour l’embarqué, car ils requièrent trop de ressources de communication et/ou de calcul pour la preuve. Quelques travaux de recherche, comme IOTA ou HashGraph, traitent de ce sujet et pourront être analysés dans l’état de l’art.
La problématique de la thèse est de construire un protocole de consensus, frugal en communications et en ressources de calcul, dont la pile protocolaire sera implémentée dans un dispositif embarqué sécurisé. Ce protocole devra s’appuyer sur une preuve de temps écoulée issue de travaux de notre laboratoire, également frugale, appelée Proof-of-Hardware-Time (PoHT) et satisfaire les propriétés de finalité et d’équité. L’architecture complète d’un nœud pair du réseau sera conçue et embarquée sur une carte électronique de type microprocesseur intégrant plusieurs composants de sécurité matérielle, de telle sorte que la ressource de preuve ne soit pas parallélisable. La communication entre les pairs sera établie de façon distribuée.
Etudes avancées de la Représentation Sémantique, de l'Alignement et du Raisonnement dans les Systèmes de Communication Multi-Agents pour les Réseaux 6G
Les communications sémantiques représentent un domaine de recherche émergent et transformateur, où l'objectif se déplace de la transmission de simples données brutes à celle d'informations significatives. Bien que les premiers modèles et solutions de conception aient établi des principes fondamentaux, ils reposent souvent sur des hypothèses fortes concernant l'extraction, la représentation et l'interprétation du contenu sémantique. L'arrivée des réseaux 6G introduit de nouveaux défis, en particulier avec le besoin croissant de systèmes multi-agents où plusieurs agents pilotés par l'intelligence artificielle (IA) interagissent de manière fluide.
Dans ce contexte, le défi de l'alignement sémantique devient crucial. La littérature existante sur les communications sémantiques multi-agents suppose fréquemment que tous les agents partagent un cadre d'interprétation et de compréhension commun, ce qui est rarement le cas dans des scénarios pratiques. Des représentations mal alignées peuvent entraîner des inefficacités de communication, une perte d'informations critiques et des malentendus.
Cette recherche doctorale vise à faire progresser l'état de l'art en explorant les principes de représentation sémantique, d'alignement et de raisonnement dans des environnements multi-agents IA au sein des réseaux de communication 6G. L'étude examinera comment les agents peuvent aligner dynamiquement leurs modèles sémantiques, garantissant une interprétation cohérente des messages tout en tenant compte des différences de contexte, d'objectifs et de connaissances préalables. En s'appuyant sur des techniques issues de l'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage automatique, l'alignement d'ontologies et le raisonnement multi-agents, l'objectif est de proposer des cadres novateurs qui améliorent l'efficacité et l'efficience des communications dans des environnements multi-agents. Ce travail contribuera à des systèmes de communication plus adaptatifs, intelligents et sensibles au contexte, essentiels à l'évolution des réseaux 6G.
Approches logicielles et matérielles pour l'accéleration du traitement des matrices éparses de grande taille
La physique computationnelle, l'intelligence artificielle ou l'analyse de graphes sont autant de domaines reposant sur le traitement de matrices creuses de grande taille. Ce sujet s'inscrit au cœur des enjeux liés au traitement efficace de telles matrices, en explorant une approche systémique, à la fois matérielle et logicielle.
Bien que le traitement des matrices creuses a été étudié d'un point de vue purement logiciel pendant des décennies, ces dernières années, de nombreux accélérateurs matériels dédiés et très spécifiques, ont été proposés pour les données éparses. Ce qui manque, c'est une vision globale de comment exploiter ces accélérateurs, ainsi que le matériel standard tel que les GPUs, pour résoudre efficacement un problème complet. Avant de résoudre un problème matriciel, il est courant d'effectuer un prétraitement de la matrice. Il peut s'agir de techniques visant à améliorer la stabilité numérique, à ajuster la forme de la matrice et à la diviser en sous-matrices plus petites (tuilage) qui peuvent être distribuées aux cœurs de traitement. Dans le passé, ce prétraitement supposait des cœurs de calcul homogènes. De nouvelles approches sont nécessaires pour tirer parti des cœurs hétérogènes, qui peuvent inclure des accélérateurs dédiés et des GPUs. Par exemple, il peut être judicieux de répartir les régions les moins denses sur des accélérateurs spécialisés et d'utiliser des GPUs pour les régions plus denses, bien que cela reste à démontrer. L'objectif de cette thèse est de proposer une vue d'ensemble du traitement des matrices éparses et d'analyser les techniques logicielles nécessaires pour exploiter les accélérateurs. Le candidat s'appuiera sur une plateforme multicœur existante basée sur des cœurs RISC-V et un GPU open-source pour développer un cadre complet et étudiera quelles stratégies sont capables d'exploiter au mieux le matériel disponible.
Amélioration de la sécurité des communications grâce à la conception d'émetteurs-récepteurs plus rapides que Nyquist
Face à la demande croissante en capacité de transmission des réseaux de communication, il est essentiel d'explorer des techniques innovantes qui augmentent l'efficacité spectrale tout en maintenant la fiabilité et la sécurité des liens de transmission. Ce projet propose une modélisation théorique approfondie des systèmes Faster-Than-Nyquist (FTN) accompagnée de simulations et d'analyses numériques afin d’évaluer leurs performances dans différents scénarios de communication. L'étude s'efforcera d'identifier les compromis nécessaires pour maximiser le débit de transmission, tout en tenant compte des contraintes liées à la complexité de mise en œuvre et à la sécurité des transmissions, un enjeu crucial dans un environnement de plus en plus vulnérable aux cybermenaces. Ce travail permettra d’identifier les opportunités d'augmentation de capacité, tout en mettant en évidence les défis technologiques et les ajustements indispensables à une adoption généralisée de ces systèmes pour des liaisons critiques et sécurisées.