Modélisation du dispositif d'irradiation MADISON du RJH
Le Réacteur Jules Horowitz (RJH), en cours de construction sur le site du CEA de Cadarache, aura pour objectifs de réaliser les irradiations de matériaux et combustibles en soutien à la filière nucléaire française et internationale et également de produire des radio éléments à usage médical. Pour mener à bien ses missions, le réacteur comportera de nombreux dispositifs expérimentaux. En particulier, le dispositif MADISON, qui est actuellement en cours de conception, permettra d’irradier 2 ou 4 échantillons combustibles en conditions nominales stationnaires ou en transitoires opérationnels. La boucle est représentative des conditions de fonctionnement des réacteurs à eau légère et fonctionne en convection forcée monophasique et diphasique.
L’objectif du Post-Doc consiste à modéliser précisément le dispositif MADISON et l'ensemble des échanges de chaleur associés afin de contribuer à la détermination du bilan thermique d'ensemble au cours de l’essai et d'améliorer ainsi la précision sur la détermination de la puissance linéaire imposée aux échantillons. Dans cet objectif, une modélisation couplée thermique (décrivant les crayons combustibles, les structures du dispositif) / thermohydraulique CFD (décrivant le caloporteur) sera établie à l'aide du code NEPTUNE_CFD/SYRTHES. La validation de la modélisation sera effectuée sur la base des résultats acquis dans le cadre d’une modélisation similaire réalisée sur les dispositifs mono-crayon ISABELLE-1 et ADELINE des réacteurs OSIRIS et RJH. La démarche proposée s'intègre dans la logique de développement de jumeaux numériques des dispositifs expérimentaux du RJH.
Co-Optimisations de Conceptions et Technologies (DTCO) pour les applications RF millimétriques: utilisation de l'intégration homogène et hétérogène puce à plaque par collage hybride
Ces dernières années ont été l'objet de nombreuses avancées technologiques dans les semi-conducteurs à base de silicium; néanmoins les limites en termes de performances fréquentielles et de puissance semblent atteintes et imposent le développement de nouveaux composants type III-V (telles que InP et GaN) plus rapides et plus puissants pour les applications RF millimétriques. Pour des raisons de flexibilité, de performances et de coûts, il est primordial de co-intégrer ces nouveaux composants hautes-performances III-V avec les filières plus classiques silicium : c'est un des objectifs majeurs du sujet proposé. Les deux années de formation par la recherche proposées seront principalement l'objet de conceptions et d’optimisations de circuits RF millimétriques tirant partie de la technologie d'assemblage 3D hétérogène puce à plaque collage hybride. De nombreux véhicules de tests ont été réalisés et caractérisés ces dernières années et ont permis de montrer les avantages et inconvénients de l'assemblage puce à plaque collage hybride pour les applications RF millimétriques. Il s'agit donc de prolonger ces travaux et de focaliser les études et recherches sur des systèmes RF réels de type amplificateur de puissance millimétrique. L'approche DTCO (Design and Technology Co-Optimisations) permettra non seulement de concevoir des circuits 3D-RF efficaces, mais aussi des réaliser des ajustements des différentes règles de conception 3D, et ainsi de rendre la technologie d'assemblage 3D par collage hybride pertinente pour la réalisation de systèmes intégrés 3D RF millimétriques.
Calcul Haute performance exploitant la technologie CMOS Silicium à température cryogénique
Les avancées en matériaux, architectures de transistors et technologies de lithographie ont permis une croissance exponentielle des performances et de l’efficacité énergétique des circuits intégrés. De nouvelles voies, dont le fonctionnement à température cryogénique, pourraient permettre de nouvelles avancées. L’électronique cryogénique, nécessaire pour manipuler des Qubits à très basse température, est en plein essor. Des processeurs à 4.2 K utilisant 1.4 zJ par opération ont été proposés, basés sur l’électronique supraconductrice. Une autre approche consiste à réaliser des processeurs séquentiels très rapides en utilisant des technologies spécifiques et la basse température, réduisant la dissipation énergétique mais nécessitant un refroidissement. À basse température, les performances des transistors CMOS avancés augmentent, permettant de travailler à plus basse tension et d’augmenter les fréquences de fonctionnement. Cela pourrait améliorer l’efficacité séquentielle des calculateurs et simplifier la parallélisation des codes informatiques. Cependant, il faut repenser les matériaux et l’architecture des composants et circuits pour maximiser les avantages des basses températures. Le projet post-doctoral vise à déterminer si la température cryogénique offre un gain de performances suffisant pour le CMOS ou si elle doit être vue comme un catalyseur pour de nouvelles technologies de calcul haute performance. L’objectif est notamment d’évaluer l’augmentation de la vitesse de traitement avec des composants silicium conventionnels à basse température, en intégrant mesures et simulations.
Conception et mise en œuvre d’un réseau de neurones pour la simulation thermo-mécanique en fabrication additive
Le procédé WAAM (Wire Arc Additive Manufacturing) est une méthode de fabrication additive métallique permettant de fabriquer des pièces de grandes dimensions avec un taux de dépôt élevé. Cependant, ce procédé engendre des pièces fortement contraintes et déformées, rendant complexe la prédiction de leurs caractéristiques géométriques et mécaniques. La modélisation thermomécanique est essentielle pour prédire ces déformations, mais elle nécessite d'importantes ressources numériques et des temps de calcul élevés. Le projet NEUROWAAM vise à développer un modèle numérique thermomécanique précis et rapide en utilisant des réseaux de neurones pour prédire les phénomènes physiques du procédé WAAM. Un stage en 2025 fournira une base de données via des simulations thermomécaniques avec le logiciel CAST3M. L'objectif du post-doc est de développer une architecture de réseaux de neurones capable d'apprendre la relation entre la configuration de fabrication et les caractéristiques thermomécaniques des pièces. Des essais de fabrication sur la plateforme PRISMA du CEA seront réalisés pour valider le modèle et préparer une boucle de rétroaction. Le Laboratoire de Simulation Interactive du CEA List apportera son expertise en accélération de simulations par réseaux de neurones et en apprentissage actif pour réduire le temps d'entraînement.
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.