Développement de sondes de force optomécaniques pour l’AFM rapide
Le sujet proposé s’inscrit dans le cadre d’un projet CARNOT ayant pour objectif le développement d’une nouvelle génération de sondes de force basées sur une transduction optomécanique. Ces capteurs de force seront mis en place dans des microscopes AFM ultra rapides pour de l’imagerie et de la spectroscopie de force. Ils permettront notamment d’adresser des applications biologiques et biomédicales sur des échelles de temps sub-microseconde, voire nanoseconde en mode spectroscopie de force.
Des premières sondes de force optomécaniques VLSI sur silicium ont été conçues et fabriquées dans les salles blanches quasi-industrielles du LETI et ont donné lieu à des premières preuves de concept pour l’AFM rapide. Le post doctorant aura pour mission la préparation des sondes de force en vue de l’intégration de celles-ci dans un AFM rapide développé par notre partenaire au CNRS LAAS (Toulouse). Il sera en charge des opérations back end, de la libération des structures, de leur observation (SEM, microscopies), jusqu’au packaging optique avec des férules à base de fibres optiques. Il participera également au développement d’un banc de test des composants avant et après packaging pour sélectionner les composants et valider les sondes avant intégration dans un AFM.
Le post doctorant s’intéressera également au fonctionnement de la sonde en milieu liquide pour permettre ultérieurement des études AFM de phénomènes biologiques : pour cela, le développement d’un actionnement efficace (électrostatique, thermique ou optique) de la structure mécanique pourra être réalisé et appliqué expérimentalement. Un retour sur la modélisation et le design pourra ainsi être proposé à partir des mesures, afin d’assurer la compréhension de tous les phénomènes physiques observés. Enfin, le post-doctorant pourra proposer de nouveaux designs visant les hautes performances attendues. Ces dispositifs seront fabriqués par la salle blanche du Leti, puis seront testés et comparés aux performances attendues.
Fonctionnalisation de bois par CO2 supercritique
Dans l'optique de substituer les matériaux de construction actuels à fort impact environnemental, le CEA poursuit des travaux de recherche consistant à fonctionnaliser chimiquement des bois issus des filières françaises afin de leur apporter des propriétés leur permettant de concurrencer ces matériaux usuels, ou les bois de construction importés.
Dans ce cadre, la chimie sous CO2 supercritique apparait être un moyen de mener des chimies innovantes tout en limitant l'impact des procédés sur les consommations énergétiques et en limitant les émissions de COV.
Ainsi, vous travaillerez sur le développement de nouveaux procédés de modification chimiques d'essences de bois locales sous CO2 supercritique. Vos responsabilités incluront la bonne tenue du projet de recherche (état de l'art, propositions de chimies adaptées, expérimentations, caractérisations) et des délais et livrables associés.
Modélisation multi-échelle de l’environnement électromagnétique de bits quantiques
Dans un futur proche, l’informatique quantique est susceptible de conduire à des percées majeures dans le monde du calcul haute performance et des communications cryptées. Parmi les différentes approches basées sur les semi-conducteurs, l’utilisation de bits quantiques de spin sur silicium (qubit) est une approche prometteuse puisqu’elle présente une forte compacité dotée d’un long temps de cohérence, d'une fidélité élevée et d'une rotation rapide du spin [Maurand2016], [Meunier2019]. Un défi majeur actuel dans le cadre d’une matrice de qubits est d’atteindre un contrôle individualisé.
Une matrice de qubits forme un système ouvert compact où chaque qubit ne peut être considéré comme isolé car dépendant de l’agencement des autres qubits, de leur réseau d’interconnexions et de l’empilement du back-end-of-line. L’objectif principal du post-doc est de développer plusieurs implémentations pour le contrôle de spin dans les matrices 2D de qubits en utilisant des simulations électromagnétiques (EM) allant de l’échelle nanométrique (qubit unitaire) à l’échelle millimétrique (réseau interconnecté).
Le candidat aura pour mission de i) caractériser des structures de test RF (radiofréquence) à température cryogénique en utilisant des équipements de pointe et comparer les résultats obtenus avec des simulations EM spécifiques, ii) évaluer l’efficacité du contrôle du spin et réaliser une optimisation multi-échelle allant du qubit unitaire au réseau de qubits [Niquet2020], iii) intégrer le contrôle RF du spin dans le cadre d’un réseau 2D de qubits utilisant les technologies silicium du CEA-LETI.
Le candidat aura de solides bases en RF et en microélectronique ainsi qu’une expérience de recherche en simulation EM, en caractérisation RF et en conception de structures de test. Ces travaux s’effectueront dans le cadre d’un projet de collaboration tripartite dynamique ente le CEA-LETI, le CEA-IRIG et le CNRS-Institut Néel (ERC “Qucube”).
Ingénieur-chercheur / Post-doctorant (H/F) traitement du signal, IA et logiciel pour une application prédiction et traitement épilepsie en boucle ferme par refroidissement localisée
A ce jour, aucune étude n'a mis en évidence la possibilité d’utiliser la prédiction/prévision des crises d’épilepsie comme déclencheur de thérapeutiques en boucle fermée pour le traitement de l’épilepsie pharmaco-résistante.
Notre solution de prédiction/prévision de crises repose sur des algorithmes développés pour décoder des signaux neurologiques du cortex moteur déjà utilisés en clinique (essai clinique ‘BCI et tétraplégie’, NCT02550522) et qui peuvent être appliqués pour générer des prévisions de survenue des crises. Concernant les algorithmes du BCI moteur, nous avons publié et breveté des algorithmes de décodage en temps réel sur des patients tétraplégiques, contrôlant 8 degrés de liberté. Ils peuvent être adaptées à la prédiction des crises d’épilepsie. Notre hypothèse de travail est que le traitement pendant des périodes de haut risque d’occurrence des crises (et non pendant les crises elles-mêmes) va permettre réduire les doses thérapeutiques à administrer. Cette approche va rendre possible l’utilisation de systèmes implantables autonomes, en aidant à réduire la consommation d’énergie de ces systèmes. Las algorithmes de décodage vont être potentiellement ré-spécifié pour améliorer leur réponse à la tache de prédiction des crises épileptiques. Ils seront comparés à l’état de l’art des approches CNN (convolutional neural networks), ainsi qu’à d’autres solutions existantes. Ils seront évalués en utilisant un modèle de primates non-humains épileptiques développé a Clinatec. Ce modèle permettra également de tester l’efficacité des algorithmes pour prévenir la survenue des crises par un traitement non-pharmacologique basé sur le refroidissement localisé intra-cortical, en développement à Clinatec.
Le système de décodage neuronal est intégré dans un environnement logiciel qui permet le traitement du signal neuronal et peut émettre les commandes de contrôle à des dispositifs externes.
Le Post-Doctorat sera porté par le CEA-LETI-Clinatec en collaboration avec
Circuits hybrides CMOS / spintronique pour le calcul d'optimisation
Le sujet proposé s’inscrit dans le contexte de la recherche d'accélérateurs hardware pour la résolution de problèmes d’optimisation NP-difficiles. De tels problèmes, dont la résolution exacte en temps polynomial est hors de portée des machines de Turing déterministes, trouvent des applications dans divers domaines tels que les opérations logistiques, le design de circuits (e.g. placement-routage), le diagnostic médical, la gestion de réseaux intelligents (e.g. smart grid), la stratégie de management etc.
L'approche considérée s'inspire du modèle d'Ising, et repose sur l'évolution de la configuration des états binaires d'un réseau de neurones artificiels. Dans le but d'améliorer la précision du résultat ainsi que la vitesse de convergence, les éléments du réseau peuvent bénéficier d'une source d'aléas intrinsèque ajustable. Des preuves de concept récentes soulignent l'intérêt de matérialiser de tels neurones via la résistance de jonctions superparamagnétiques.
Les objectifs principaux sont la simulation, le dimensionnement puis la fabrication de réseaux d'éléments hybrides associant la circuiterie CMOS à des jonctions tunnel magnétiques. Les véhicules de test seront ensuite caractérisés en vue de démontrer leur fonctionnalité.
Ces travaux s'effectueront dans le cadre d'une collaboration scientifique entre le CEA-Leti et Spintec.
Dosimètre à base de scintillateur plastique rapide pour la mesure en ligne des faisceaux en radiothérapie FLASH
Les nouvelles modalités de traitement du cancer ont pour but l’amélioration de la dose délivrée à la tumeur tout en épargnant au mieux les tissus sains. Différentes approches sont en cours de développement dont l’optimisation temporelle de la dose délivrée avec l’irradiation à très haut débit de dose (FLASH).
Dans ce cas particulier, des études récentes ont montré que l’irradiation FLASH avec des électrons était aussi efficace que les traitements en faisceaux de photons pour la destruction des tumeurs tout en étant moins nocive pour les tissus sains. Pour ces faisceaux, les doses instantanées sont jusqu’à plusieurs ordres de grandeur supérieures à celles produites par les faisceaux conventionnels. Les dosimètres actifs usuels saturent dans ces conditions d’irradiation à très haut débit de dose par impulsion et, par conséquent, la dosimétrie en ligne du faisceau n’est pas possible.
Nous proposons de développer un dosimètre dédié à la mesure des faisceaux en radiothérapie FLASH, basé sur un scintillateur plastique ultra-rapide couplé à un capteur photomultiplicateur en silicium (SiPM). La nouveauté du projet réside à la fois dans la composition chimique du scintillateur plastique, qui sera choisie pour son temps de réponse et son émission en longueur d’onde pour avoir une réponse adaptée aux caractéristiques impulsionnelles du faisceau, et dans le capteur final, avec la possibilité de coupler le scintillateur plastique à une matrice de SiPM miniaturisée.
Le but final est de pouvoir accéder, avec une méthodologie fiable, à la dosimétrie et à la géométrie en ligne des faisceaux FLASH.
Sûreté et assurance des systèmes basés Intelligence Artificielle
Le poste est lié à l’évaluation de la sûreté et à l’assurance des systèmes basé IA (Intelligence Artificielle). Actuellement, pour un système n’utilisant pas des composants d’apprentissage automatique, la sûreté fonctionnelle est évaluée avant le déploiement du système et les résultats de cette évaluation sont compilés dans un dossier de sécurité qui reste valable pendant toute la durée de vie du système. Pour les nouveaux systèmes intégrant des composants d’IA, en particulier les systèmes auto-apprenants, une telle approche d’ingénierie et d’assurance n’est pas applicable car le système peut présenter un nouveau comportement face à des situations inconnues pendant son fonctionnement.
L’objectif du post-doc sera de définir une approche d’ingénierie pour effectuer une évaluation de la sûreté des systèmes basés IA. Un deuxième objectif est de définir les artefacts du dossier d’assurance (objectifs, preuves, etc.) pour obtenir et préserver une confiance justifiée dans la sûreté du système tout au long de sa durée de vie, en particulier pour les systèmes basés IA à apprentissage opérationnel. L’approche sera mise en œuvre dans un framework open-source qui sera évaluée sur des applications industrielles.
Le titulaire du poste rejoindra une équipe de recherche et développement dans un environnement très stimulant avec des opportunités uniques de développer un solide portefeuille technique et de recherche. Il devra collaborer avec des partenaires académiques et industriels, contribuer et gérer des projets nationaux et européens, préparer et soumettre du matériel scientifique pour publication, fournir des conseils aux doctorants.
Tâches d’assemblages industrielles robotisées de haute précision avec apprentissage par renforcement basé sur le transfert sim2real
La manipulation et l’assemblage robotique de haute précision pour saisir ou construire des objets est un enjeu majeur pour l’industrie. Cependant, la flexibilité et l’agilité des systèmes actuels sont encore trop limitées pour répondre efficacement aux besoins d’adaptation rapide à un nouvel environnement ou à une nouvelle production.
L’objectif de ce post-doc est de lever ce verrou en développant un outil qui permet de réaliser des tâches industrielles d’insertion fine de haute précision en se basant sur un apprentissage par renforcement basé sur le transfert sim2real.
Pour fixer le cadre, nous nous limitons dans cette étude aux tâches d’assemblage de produits industriels à partir de pièces dont on dispose de la CAO. On commencera par le World Robot Challenge avant de proposer une généralisation vers d’autre types de tâches d’assemblage proposées par des industriels automobiles et aéronautiques avec qui le CEA-LIST collabore actuellement.
Développement d'un pseudo-substrat relaxé à base d'InGaN porosifié par anodisation électrochimique
Dans le cadre du projet Carnot PIRLE débutant début 2021, nous recherchons un(e) candidat(e) pour un poste de post-doctorat d’une durée de 24 mois (12 mois renouvelable) avec une spécialité en matériaux. Le projet consiste à développer un pseudo-substrat relaxé à base de matériaux III-N pour les applications µLEDs, notamment pour l’émission dans le rouge. Le travail consistera principalement à développer un procédé MOCVD de reprise d’épitaxie à base d’InGaN sur un substrat innovant à base de matériaux anodisés et relaxé. Il devra à la fois caractériser le niveau de relaxation de la couche ré-épitaxiée mais aussi sa qualité cristalline. Ces deux points favoriseront la reprise d’épitaxie d’une LED rouge efficace. Le(la) candidat(e) fera partie de l’équipe projet et sera associé aux travaux de l’équipe épitaxie sur le procédé de croissance de la LED rouge et aux caractérisations optiques et électro-optiques associées.
Formalisation du domaine de responsabilité des acteurs du marché de l’électricité
Le CEA développe actuellement un outil de simulation qui modélise les échanges d’énergie entre les acteurs du marché de l’électricité mais qui modélise, en plus, les échanges d’information entre ces mêmes acteurs. Les premiers résultats de ce travail de modélisation montrent que, pour certains schémas d’échange d’énergie prévus récemment dans la règlementation, des interactions ‘indirectes’ entre acteurs peuvent apparaître et potentiellement leur causer des préjudices financiers (par exemple, la défaillance d’une source de production de l’un peut impacter les revenus d’un autre). Ainsi, les frontières qui délimitaient nettement jusqu’alors les domaines de responsabilité de chacun des acteurs pourraient être amenées à s’estomper et leurs domaines de responsabilité pourraient se ‘recouvrir’. Le candidat aura pour missions de :
- Définir formellement le domaine de responsabilité d’un acteur du marché de l’électricité,
- Modéliser les interactions, y compris ‘indirectes’, qui peuvent apparaître entre ces acteurs,
- Appliquer des techniques de preuves formelles (de type ‘model-checking’) pour détecter les recouvrements des domaines de responsabilité,
- Définir les conditions d’échange entre les acteurs qui garantiraient le non-recouvrement des domaines de responsabilité.