Correction numérique de l’état de santé d’un réseau électrique
Les défauts de câbles sont généralement détectés lorsque la communication est interrompue, ce qui entraîne des coûts et des temps de réparation non négligeables. De plus, l’intégrité des données devient un enjeu majeur en raison des menaces d’attaques et d’intrusions accrues sur les réseaux électriques, qui peuvent perturber la communication. Pouvoir distinguer une perturbation due à la dégradation de la couche physique d’un réseau électrique ou à une attaque en cours sur le réseau énergétique, permettra de guider la prise de décision concernant les opérations de correction, notamment la reconfiguration du réseau et la maintenance prédictive, afin de garantir la résilience du réseau. Le sujet propose d’étudier la relation entre les défauts naissants sur les câbles et leur impact sur l’intégrité des données dans le cadre d’une communication par lignes électriques ou PLC (Power Line Communication). Les travaux se baseront sur le déploiement d’une instrumentation utilisant la réflectométrie électrique, combinant des capteurs distribués et des algorithmes d’IA pour le diagnostic en ligne des défauts naissants sur les réseaux électriques. En présence de certains défauts, des méthodes avancées d’IA seront appliquées afin de corriger numériquement l’état de santé de la couche physique du réseau électrique et garantir ainsi sa fiabilité.
ANALYSES MULTI CRITERES DES TECHNOLOGIES DE PRODUCTION D’HYDROGENE PAR ELECTROLYSE
Le LITEN, fortement impliqué sur les technologies d’électrolyse, souhaite comparer via une analyse multi critères toutes les technologies d’électrolyse aujourd’hui soit disponibles commercialement (AEL, PEMEL), en phase de pré-industrialisation (SOEL), ou en phase de R&D (AEMEL et PCCEL).
Nos études précédentes étaient basées sur des cas d’usage précis (hypothèses figées sur la taille de l’usine, la source d’électricité, la technologie, …).
L’objectif de ces nouveaux travaux est de pouvoir positionner les différentes technologies d’électrolyse selon des paramètres qui seront à définir en début de projet, ces paramètres étant de type contextuel (ex nombre d’heures de fonctionnement, flexibilité attendue), techniques (ex rendement, durée de vie) ou technico économiques (ex CAPEX OPEX) et environnementaux (ex impacts GES, matières). . Il s’agira ici de développer une méthodologie originale qui permette de définir les domaines de pertinence de chacune des technologies d’électrolyse selon ces paramètres, en fonction par exemple du cout de l’hydrogène produit et de son impact environnemental
Simulation du transport thermique à des températures sub-Kelvin
La gestion thermique dans les ordinateurs quantiques est une tâche urgente et cruciale. Alors que le nombre de qubits augmente rapidement, davantage de circuits électriques sont placés près des qubits pour les faire fonctionner. Le chauffage par effet Joule de ces circuits pourrait considérablement réchauffer le dispositif de qubit, dégradant ainsi sa fidélité. Avec une activité intensive dans le domaine de l'informatique quantique à Grenoble, nous (CEA-LETI, Grenoble, France) recherchons un chercheur post-doctorant enthousiaste pour étudier le transport thermique à des températures cryogéniques (sous-Kelvin).
Le post-doctorant appliquera la fonction de Green hors équilibre par éléments finis [1], développée dans le groupe de Natalio Mingo au CEA-Grenoble, pour simuler le transport des phonons dans diverses structures conçues. Le résultat de la simulation favorisera la comparaison avec les expériences en cours et les discussions constructives afin d'optimiser la gestion thermique.
[1] C. A. Polanco, A. van Roekeghem, B. Brisuda, L. Saminadayar, O. Bourgeois, and N. Mingo, Science Advances 9, 7439 (2023).
Méthodes de reconstruction avancées pour la cryo-tomographie électronique appliquée à des échantillons biologiques
La Cryo-tomographie électronique (CET) est une technique puissante pour l'analyse structurelle en 3D d'échantillons biologiques dans leur état quasi naturel. Au cours de la dernière décennie, CET a connu des avancées remarquables en matière d'instrumentation, mais la rétroprojection filtrée (FBP) reste la méthode de reconstruction standard pour CET. En raison des dommages causés par les radiations et de la plage d'inclinaison limitée du microscope, les reconstructions FBP souffrent d'un faible contraste et d'artefacts d'élongation, connus sous le nom d'artefacts de « missing wedge » (MW). Récemment, les approches itératives ont suscité un regain d'intérêt pour améliorer la qualité et donc l'interprétabilité des reconstructions CET.
Dans ce projet, nous proposons d'aller au-delà de l'état de l'art en matière de CET en (1) appliquant des algorithmes de compresse sensing (CS) basés sur les curvelets et les shearlets, et (2) en explorant des approches d'apprentissage profond (DL) dans le but de débruiter et corriger les artefacts liés au MW. Ces approches ont le potentiel d'améliorer la résolution des reconstructions TEC et donc de faciliter les tâches de segmentation.
Le candidat réalisera une étude comparative des algorithmes itératifs utilisés dans les sciences de la vie et des approches CS et DL optimisées dans ce projet pour les structures curvilignes et les contours.
Exploration de solutions microfluidiques dans la fabrication de cibles pour la production d’énergie par fusion
Dans le cadre d’un appel à projet sur les « réacteurs nucléaires innovants », le projet TARANIS consiste à étudier la possibilité de production d’énergie par une centrale à fusion par confinement inertiel initiée par lasers de puissance. Le contexte actuel incitant le développement des énergies décarbonnées et les expériences de fusion conduites par les équipes américaines du NIF rendent très favorable la conduite de recherches de haut niveau visant à produire à terme une source d’énergie économiquement intéressante basée sur la fusion inertielle.
Parmi les nombreux verrous techniques à surmonter, la production de cibles de fusion avec un schéma réactionnel adapté et compatible avec la production d’énergie est un enjeu majeur. Le CEA dispose d’un savoir-faire permettant de produire des lots de capsules contenant les éléments fusibles de la réaction. Toutefois le procédé actuel n’est pas adapté à une production de masse de centaines de milliers de capsules par jour à un coût acceptable.
L’une des voies à fort potentiel repose sur l’usage de dispositifs microfluidiques, pour lesquels le Laboratoire des Systèmes Microfluidique et Bioingénierie (LSMB) du Département Technologies et Innovation pour la Santé (DTIS) de la DRT du CEA dispose d’une expertise reconnue.
Développement d'approches pour l'intelligence artificielle à base de bruit
Les approches actuelles de l'IA sont largement basées sur la multiplication matricielle. Dans le de ce projet postdoccadre toral, nous aimerions poser la question suivante : quelle est la prochaine étape ? Plus précisément, nous aimerions étudier si le bruit (stochastique) pourrait être la primitive computationnelle sur laquelle la nouvelle génération d'IA est construite. Nous répondrons à cette question en deux étapes. Tout d'abord, nous explorerons les théories concernant le rôle computationnel du bruit microscopique et au niveau du système dans les neurosciences, ainsi que la façon dont le bruit est de plus en plus exploité dans l'intelligence artificielle. Nous visons à établir des liens concrets entre ces deux domaines et, en particulier, nous explorerons la relation entre le bruit et la quantification de l'incertitude.
Sur cette base, le chercheur postdoctorant développera ensuite de nouveaux modèles qui exploitent le bruit pour effectuer des tâches cognitives, dont l'incertitude est une composante intrinsèque. Cela ne servira pas seulement comme une approche d'IA, mais aussi comme un outil informatique pour étudier la cognition chez les humains et aussi comme un modèle pour des zones spécifiques du cerveau connues pour participer à divers aspects de la cognition, de la perception à l’apprentissage, la prise de décision et la quantification de l'incertitude.
Les perspectives du projet postdoctoral devraient informer sur la manière dont l'imagerie IRMf et les enregistrements électrophysiologies invasifs et non invasifs peuvent être utilisés pour tester les théories de ce modèle. En outre, le candidat devra interagir avec d'autres activités du CEA liées au développement d'accélérateurs d'IA analogiques basés sur le bruit.
Étude des spécificités des architectures très distribuées pour les besoins de décision et de contrôle
Nos infrastructures électriques ont connu et connaîtront encore de profondes mutations dans les prochaines décennies.
La croissance rapide de la part des énergies renouvelables dans la production d'électricité nécessite de trouver des solutions pour sécuriser les systèmes énergétiques notamment en ce qui concerne les aspects de variabilité, de stabilité et d'équilibrage du système électrique et de protection de l'infrastructure du réseau elle-même.
L'objet de cette étude est d'aider à concevoir de nouvelles méthodes de décision, spécialement adaptées aux architectures de contrôle hautement distribuées pour les réseaux d'énergie. Ces nouvelles méthodes devront être évaluées en terme de performance, de résilience, de robustesse et éprouvées en présence de différents aléas et même de byzantins.
Hybridation de LLMs pour l’ingénierie des exigences
Le développement de systèmes physique ou numériques est un processus complexe mêlant des défis techniques et humains. La première étape consiste à donner corps aux idées en rédigeant des spécifications ou un cahier des charges du système en devenir. Généralement écrits en langage naturel par des analystes fonctionnels (business analysts), ces documents sont des pièces maîtresses qui lient toutes les parties prenantes pendant toute la durée du projet et facilite le partage et la compréhension de ce qu’il faut faire. L’ingénierie des exigences propose diverses techniques (revues, modélisation, formalisation, etc.) pour réguler ce processus et améliorer la qualité (cohérence, complétude, etc.) des exigences produites, dans le but de détecter et corriger les défauts avant même l’implémentation du système.
Dans le domaine de l’ingénierie des exigences, l’arrivée récente des réseaux de neurones à très grands modèles (LLM) a la capacité de « changer la donne » [4]. Nous proposons de soutenir le travail de l’analyste fonctionnel avec un outil qui facilite et fiabilise la rédaction du référentiel d'exigences. L’outil exploitera un agent conversationnel de type transformeur/LLM (tels que ChatGPT ou Lama) combiné à des méthodes rigoureuses d'analyse et de conseil. Il proposera des options de réécriture des exigences dans un format compatible avec les normes INCOSE ou EARS, analysera les résultats produits par le LLM, et fournira un audit de qualité des exigences.
Développement de résonateurs piézoélectriques adaptés à la conversion de puissance
Le CEA-Leti travail à l’amélioration des technologies de conversion d'énergie depuis plus de 10 ans. Notre recherche se concentre sur la conception de convertisseurs plus efficaces et compacts en exploitant les transistors à base de GaN, établissant ainsi de nouvelles normes en termes de commutations ultrarapides et de réduction des pertes d'énergie.
Dans le cadre de cette quête constante d'innovation, nous explorons des voies novatrices, notamment l'intégration de résonateurs mécaniques piézoélectriques. Ces dispositifs émergents, capables de stocker l'énergie sous forme de déformations mécaniques, offrent une perspective prometteuse pour une densité d'énergie accrue, en particulier à des fréquences élevées (>1 MHz). Cependant, la présence de modes de résonance parasites impacte l'efficacité globale du système. Nous avons donc besoin d’une personne ayant des compétences en mécanique, notamment vibratoire pour améliorer ces résonateurs micromécaniques fabriqués en salle blanche.
Vous serez accueilli à Grenoble au sein d’une équipe d'ingénieurs, chercheurs et étudiants (doctorants), dédiée à l’innovation pour l’énergie, qui mixte les compétences de la microélectronique et des systèmes de puissance de deux instituts du CEA, le LETI et le LITEN, au plus près des besoins de l'industrie (http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/electronique-puissance.aspx).
Si vous êtes un esprit scientifique avide de relever des défis complexes, passionné par la recherche de solutions novatrices et prêt à contribuer à la pointe de la technologie, ce poste/projet représente une opportunité unique. Joignez-vous à notre équipe pour nous aider à repousser les frontières de la conversion d'énergie.
Références : http://scholar.google.fr/citations?hl=fr&user=s3xrrcgAAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate
Modélisation du bruit de charge dans les qubits de spin
Grace à de forts partenariats entre plusieurs instituts de recherche, Grenoble est pionnière dans le développement de futurs technologies à base de qubits de spin utilisant des procédés de fabrication identiques à ceux utilisés dans l’industrie de la microélectronique silicium. Le spin d’un qubit est souvent manipulé avec des signaux électriques alternatifs (AC) grâce à divers mécanismes de couplage spin-orbite (SOC) qui le couplent à des champs électriques. Cela le rend également sensible aux fluctuations de l'environnement électrique du qubit, ce qui peut entraîner une grande variabilité de qubit à qubit et du bruit de charge. Le bruit de charge dans les dispositifs à qubits de spin provient potentiellement d'événements de chargement/déchargement au sein des matériaux amorphes et défectueux (SiO2, Si3N4…) et des interfaces des dispositifs. L'objectif de ce postdoc est d'améliorer la compréhension du bruit de charge dans les dispositifs à qubits de spin grâce à des simulations à différentes échelles. Ce travail de recherche se fera à l’aide de méthode de type ab initio et également grâce à l’utilisation du code TB_Sim, développé au sein de l’institut CEA-IRIG. Ce dernier est capable de décrire des structures de qubits très réalistes en utilisant des modèles de liaison forte atomique et multi-bandes k.p.