Miroirs plasmas pour des sources de lumière à des intensités extrêmes et pour des accélérateurs compactes d'électrons
Objectifs de la recherche :
Étendre les capacités du code WarpX Partice-In-Cell pour réduire le coût de convergence en utilisant le raffinement du maillage.
Concevoir un injecteur de haute qualité à haute charge pour les accélérateurs laser-plasma.
Déterminer la faisabilité du schéma proposé sur un système laser de classe 100-TW.
Le chercheur bénéficiera d'une grande variété de formations disponibles au CEA sur le calcul intensif et la programmation informatique, ainsi que de formations chez nos partenaires industriels (ARM, Eviden) et à l'Université Paris Saclay.
Couplages réducteurs électrocatalysés d’olefines et de carbonyles pour la synthèse de molécules durables.
Le LCMCE vise à développer une méthode durable pour la fonctionnalisation réductrice de dérivés carbonylés avec des oléfines via l'électrochimie. Les processus redox traditionnels en synthèse organique reposent souvent sur des méthodes thermochimiques à partir d'oxydants ou de réducteurs stœchiométriques et produisent des déchets. L’électrification de ces processus permettra d’en améliorer l'économie d'atomes et d'énergie. La nouveauté de ce projet repose sur la génération des espèces catalytiques « métal–hydrure » par la réduction cathodique de complexes organométalliques en présence de protons et non par l’ajout de réducteurs chimiques comme cela est décrit dans la littérature. L’insertion d’une fonction alcène dans la liaison métal-hydrure conduira à la formation d’intermédiaire réactifs pour le couplage avec des carbonyles électrophiles. Les substrats de ce projet ont été sélectionnés de manière à apporter des preuves de concept rapides dans un premier temps puis de permettre l’étude de réactivités plus ambitieuses pour aller jusqu’à des réactions de carboxylation pour lequel CO2 est l’électrophile. Une attention particulière sera portée à la conception des catalyseurs homogènes, et à leur synergie avec les conditions électrochimiques afin de conduire à des espèces actives et sélectives. Le projet s’intéressera également à la compréhension des mécanismes mis en jeu lors de ces réactions.
Nanostructures à base de porphyrines
Le but de ce projet est de synthétiser de nouvelles molécules à base de porphyrines pour la fabrication de nanostructures mono- et bidimensionnelles. Les porphyrines sont des macrocycles tetrapyrroliques aromatiques ; les dérivés de porphyrines sont des briques essentielles du vivant, notamment pour le transport d’oxygène, pour les réactions d’oxydation et également pour la photosynthèse. Au-delà de cette importance dans le domaine du vivant, les propriétés optiques et électroniques des porphyrines en font un des matériaux les plus étudiés pour la conversion d’énergie, la catalyse, l’optique/optoélectronique et la médecine.
Dans le cadre de ce projet, les porphyrines synthétisées seront étudiées en collaboration avec plusieurs groupes de physiciens dans le but de réaliser sur surface par voie "bottom-up" des réseaux covalents (1D ou 2D) et d’étudier leur propriétés optiques et électroniques.
Conception théorique de systèmes quasi-atomiques dans la bande interdite de semi-conducteurs/isolants pour des applications quantiques
La multiplication d’applications à température ambiante comme l’émission de photons uniques du centre NV (lacune-azote) chargé négativement dans le diamant a renouvelé l’intérêt pour la recherche de matériaux ayant un système quasi-atomique (QAS, quasi-atomique système) analogue à celui du centre NV, principalement caractérisé par la présence de niveaux de défauts bien localisés dans la bande interdite et occupés par des électrons conduisant à des état de spin élevés. Dans ce travail de doctorat, des méthodes théoriques seront utilisées pour concevoir de nouveaux QASs analogues au centre de NV ainsi que, dans des QAS sélectionnés, pour prédire les états de charge et explorer l’effet de la proximité de la surface sur la stabilité thermodynamique et sur la structure de l’état de spins. Les objectifs sont de concevoir de nouveaux QAS; prédire les états de charge des QAS sélectionnés dans le matériau en volume; étudier les changements dans l’état de charge apportés par la proximité de la surface; étendre le modèle de Hubbard utilisé pour calculer les états excités et tenir compte de l’interaction électron-réseau dans le calcul des états excités; Étudier l’effet de la présence d’états de niveaux profonds dans la bande interdite sur le transport des électrons et des phonons. La méthodologie développée au LSI pour concevoir de nouveaux QASs avec des états de spin élevés sera exploitée et de nouveaux systèmes analogues au centre NV seront recherchées. La théorie de la densité fonctionnelle (DFT) et un modèle de Hubbard développé au LSI seront les principaux outils de ce doctorat.
Interfaces dans les électrolytes aqueux superconcentrés : simulations par apprentissage automatique à l’ère exascale
L’un des enjeux actuels dans le domaine des batteries, pour gagner en efficacité, sécurité, et économie, est l’amélioration de la performance des électrolytes liquides. Des avancées récentes concernent notamment des milieux superconcentrés tels que les solutions WIS
(“Water-In-Salts”). Leurs propriétés dépendent de manière cruciale de la chimie et de la physique des interfaces entre l’eau et les ions (Li+ pour les batteries lithium-ion mais aussi Na+, K+, Zn2+), à distance mais aussi à proximité des électrodes.
La modélisation à l'échelle atomique de ces électrolytes liquides superconcentrés impose d’étudier des structures nanoscopiques et des phénomènes se déroulant sur des temps longs. Une solution pertinente consiste à construire des potentiels par apprentissage automatique (machine learning) basés sur des trajectoires de dynamique moléculaire ab initio (AIMD). En effet, cette méthode combine à la fois une description précise des interactions entre ions et molécules d'eau, incluant aussi les ruptures et formations de liaisons chimiques, et une vitesse de calcul rapide. En particulier, le kit DeePMD a été récemment porté avec succès sur des architectures GPUs, ouvrant la voie aux calculs sur des superordinateurs exaflopiques (dont la puissance dépasse 10^18 opérations en virgule flottante par seconde).
Cette étude théorique s’appuiera sur une contrepartie expérimentale, grâce à une collaboration directe avec une équipe de l’unité spécialisée en électrochimie.
Spectrométrie et Intelligence Artificielle : développement de modèles IA explicables, sobres et fiables pour l'analyse de matériaux
La découverte de nouveaux matériaux est cruciale pour répondre à de nombreux défis sociétaux actuels. Un des piliers de cette capacité de découverte et de disposer de moyens de caractérisation de ces matériaux qui soient rapides, fiables et dont les incertitudes de mesure soient qualifiées, voire quantifiées.
Ce projet de thèse s’inscrit dans cette démarche et vise à l'exploitation optimale des différentes techniques de spectrométrie induite par faisceaux d'ions (IBA) en utilisant des méthodes d'intelligence artificielle (IA) avancées. Ce projet se donne pour cadre le développement de modèles IA explicables, sobres et fiables pour l'analyse de matériaux.
Le sujet de thèse proposé ici se donne trois objectifs principaux :
- Développer un modèle d'incertitude utilisant des techniques d’apprentissage automatique sur des bases probabilistes pour quantifier les incertitudes associées à une prédiction.
- Du fait du très grand nombre de configurations qu'il est possible de générer par analyse combinatoire, Il convient de bien comprendre la dimensionnalité intrinsèque du problème. Nous souhaitons mettre en place des moyens de réduction massive de dimensionnalité, notamment des méthodes non linéaires telles que les autoencodeurs, ainsi que des concepts de PIML (Physics Informed Machine Learning).
- Évaluer la possibilité de généralisation de cette méthodologie à d’autres techniques spectroscopiques.
Diffusion des rayons X assistée par Intelligence Artificielle : le problème de la représentativité des bases de données synthétiques et de l’indiscernabilité des prédictions.
L’avènement de l’intelligence artificielle rend envisageable l’accélération et la démocratisation du traitement de données de diffusion des rayons X aux petits angles (SAXS), une technique experte de caractérisation de nanomatériaux qui permet de déterminer la surface spécifique, la fraction volumique et les tailles caractéristiques de structures entre 0.5 à 200 nm.
Or, il y a une double problématique autour du SAXS assisté par Intelligence artificielle : 1) la rareté des données impose d’entraîner les modèles sur des données synthétiques, ce qui pose le problème de leur représentativité des données réelles, et 2) les lois de la physique stipulent qu’à une mesure de SAXS peuvent correspondre plusieurs nanostructures candidates, ce qui pose le problème de l’indiscernabilité des prédictions. Cette thèse vise donc à bâtir un modèle d’intelligence artificielle adapté au SAXS entraîné sur des données synthétiques validées expérimentalement, et sur la réponse experte qui pondère la catégorisation des prédictions par leur indiscernabilité.
Photocommutation de fluorescence pour une porte excitonique
Le transfert d'énergie par résonance de type Förster (FRET) permet la diffusion d'excitons entre molécules sur une distance caractéristique de 1 à 10 nm. L'association de plusieurs fluorophores est une solution pour faciliter la diffusion des excitons sur une plus grande distance, en mettant à profit les phénomènes d'homo-FRET et d'hétéro-FRET. La FRET est un aspect fondamental pour le développement de dispositifs à luminescence photocommutable. Au niveau moléculaire, ces systèmes reposent sur l'association de deux composés : une entité luminescente et un composé photochrome. La formation de nano-objets avec des molécules similaires permet de tirer parti des transferts d'énergie multiples qui impactent photochromisme et luminescence. Cependant, ces systèmes sont peu utilisés en logique moléculaire, et commutent entre un état lumineux à un état sombre. Le remplacement de l’état sombre par un autre état émissif permettrait la diffusion de l'exciton sur de plus longues distances et sa détection.
L'objectif du projet FLUOGATE est la préparation et la caractérisation de nanostructures moléculaires luminescentes photocommutables qui se comportent comme une porte excitonique. L'étape initiale est la préparation et l'étude de monocouches 2D photocommutables avec une organisation contrôlée. La combinaison de mesures optiques et par sonde locale permettra la caractérisation de la photocommutation de fluorescence suite au changement structurel à l'échelle de la molécule unique et la détermination du rayon d'inhibition. Ensuite, la préparation et l'étude d'architectures 3D seront réalisées. Des couches du fluorophore donneur seront déposées juste au-dessus du substrat, suivies de couches du composé photochrome et enfin de couches du fluorophore accepteur. Le but ultime consistera à remplacer la couche photochrome par des nanoparticules photochromes dispersées dans une une matrice polymère.
Recyclage chimique de déchets plastiques oxygénés et azotés par des voies de réduction catalytique
Depuis les années 1950, le recours aux plastiques pétrosourcés a créé un monde moderne consumériste basé sur l’utilisation de produits jetables. La production mondiale considérable de déchets plastiques a presque doublé en 20 ans, atteignant aujourd’hui les 468 millions de tonnes par an. Ces déchets plastiques, non biodégradables, engendrent de nombreuses pollutions environnementales (perturbations de la faune et de la flore, pollutions des eaux et des sols, etc.).. A peine 9% de ces déchets ont été recyclés, le reste étant brulé ou stocké en décharges. Les problèmes sanitaires, climatiques et sociétaux inhérents à cette économie linéaire imposent de créer une circularité de ces matières en développant des voies de recyclages efficaces et robustes. Alors que les voies actuelles de recyclage reposent en majorité sur des procédés mécaniques et se restreignent à des gisements particuliers de déchets (e.g. les bouteilles d’eau plastiques), le développement de méthodes chimiques de recyclage semble prometteur pour traiter des déchets dont les filières de recyclage sont inexistantes. De tels procédés chimiques permettent de récupérer la matière carbonée des plastiques pour en régénérer de nouveaux.
Dans cet objectif de circularité de la matière, le projet doctoral vise à développer de nouvelles voies de recyclage chimique de déchets plastiques mixtes oxygénés/azotés tels que les polyuréthanes (mousses d’isolement, matelas, etc.) et les polyamides (fibres textiles, boîtiers disjoncteurs, etc.), dont les filières de recyclage sont quasi inexistantes. Ce projet repose sur une stratégie de dépolymérisation catalytique de ces plastiques, par coupures sélectives des liaisons carbone-oxygène et/ou carbone-azote, pour former les monomères ou leurs dérivés correspondants. Pour ce faire, des systèmes catalytiques mettant en jeu des catalyseurs métalliques couplés à des réducteurs abondants et peu coûteux, comme les alcools et l’acide formique seront développés. L’utilisation du dihydrogène, réducteur industriel, sera également considérée. Dans le but d’optimiser ces systèmes catalytiques, nous chercherons à comprendre leur mode de fonctionnement et les mécanismes impliqués.
Diagnostic précoce du sepsis à l’aide d’une biopuce à base de capteurs GMR
Le sepsis, réponse immunitaire extrême et dérégulée face à une infection qui se propage alors dans le sang, peut entraîner un dysfonctionnement d’organes pouvant conduire à la mort du patient (11 millions de morts dans le monde chaque année). La biopuce brevetée à base de capteurs GMR (Giant MagnetoResistance) que nous avons développée présente un réel potentiel pour une détection précoce des agents pathogènes impliqués dans le sepsis ou des biomarqueurs de la maladie, présents en très faible quantité dans le sang, sans étape de culture. L’approche innovante que nous proposons est transversale car basée sur l’utilisation de nanoparticules magnétiques (NPM), fonctionnalisées par des anticorps monoclonaux produits au laboratoire LERI, dirigés contre les objets biologiques cibles (cellules bactéries levures etc..) qui sont détectées un à un dynamiquement et de manière simultanée par les capteurs GMR disposés de part et d’autre d’un canal microfluidique dans lequel ils circulent. La preuve de concept de cette biopuce a été obtenue sur un modèle de cellules myélomateuses murines. Nous avons pu atteindre une sensibilité et une spécificité avec ce modèle qui rend notre technique très compétitive par rapport aux tests Point-of-Care existants. Il est cependant nécessaire de valider ces résultats sur des agents pathogènes.
Au cours de la thèse, deux objectifs seront définis. Dans la continuité de la thèse actuelle, Le premier objectif de l’étudiant au LNO sera d’adapter la biopuce (capteurs, microfluidique et traitement des signaux) afin qu’elle soit sensible et rapide pour la détection de bactéries et de levures impliqués dans le sepsis dans des échantillons sanguins. Au LERI, il devra optimiser le marquage magnétique des bactéries et des levures dans cette matrice clinique au moyen de NPM commerciales fonctionnalisées par un ou plusieurs anticorps dirigés contre la cible. Cette étape de la thèse se déroulera en étroite collaboration avec le Service de Bactériologie et Hygiène de l’hôpital Béclère (également membre de l’IHU) qui préconisera et fournira des souches de bactéries et levures pertinentes à détecter, ainsi que des échantillons cliniques. Une des biopuces GMR sera installée à l'Hôpital Béclère pour des mesures en conditions réelles. Le second objectif consistera à essayer de quantifier la diminution de l’expression monocytaire des molécules mHLA-DR qui est un indicateur de l’état d’immunosuppression du sepsis associé à un risque infectieux et une mortalité majorés.