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.
Conception de mémoire magnétique asynchrone non-volatile
Dans le contexte applicatif de l’internet des objets (IoT) et des systèmes CyberPhysiques, (CPS), les systèmes « Normally off » sont principalement dans un état de veille et attendent des événements déclencheurs tels que des réveils sur compte à rebours, des dépassements de seuil, des réveils électromagnétiques ou encore des variations dans leurs environnements énergétiques pour se mettre en marche. Afin de réduire leur consommation ou par manque d’énergie, le système coupe l’alimentation de la plupart de ses composants durant cette veille. Afin de conserver les informations présentes en mémoire, nous proposons de développer une mémoire non-volatile embarquée. Les technologies de stockage magnétiques sont prometteuses afin d’atteindre tant une faible consommation qu’une rapidité d’accès aux données. De plus, à cause du comportement transitoire de ces systèmes qui passent souvent de la veille à la marche et vice versa, la logique asynchrone est naturellement envisagée pour implémenter la logique numérique. Ce sujet vise ainsi la conception d’une mémoire SRAM magnétique asynchrone dans un procédé de fabrication 28nm. Le composant mémoire devrait être développé jusqu’au dessin des masques, afin d’être caractérisé en consommation et temps d’accès, et de pouvoir être intégré efficacement avec un processeur asynchrone. Repousser les limites de l’état de l’art en proposer un tel composant permettra d’envisager des avancées considérables dans le monde des systèmes autonomes.
Mesure de nématiques cellulaires actifs par microscopie sans lentille
Au CEA-Leti, nous avons validé une plateforme de vidéo-microscopie sans lentille vidéo en enregistrant des milliers d’heures de cultures cellulaires. Et nous avons développé différents algorithmes pour étudier les fonctions cellulaires majeures, à savoir l’adhésion, la motilité, la division cellulaire et la mort cellulaire.
Le projet de recherche du post-doc est d’étendre l’analyse des ensembles de données produites par la microscopie vidéo sans lentille. Le post-doc assistera notre partenaire dans la conduite des expérimentations et développera les algorithmes nécessaires pour reconstruire les images de la culture cellulaire dans différentes conditions. En particulier, les algorithmes de reconstruction holographique devront être à même de quantifier sur des échantillons cellulaires la différence de chemin optique (c’est-à-dire l’indice de réfraction multiplié par l’épaisseur). Les algorithmes existants permettent de quantifier les cellules isolées. Ils seront développés et évalués pour quantifier la formation de l’empilement cellulaire dans les trois dimensions. Ces algorithmes n’auront aucune capacité de sectionnement en Z comme par exemple la microscopie confocale, seule l’épaisseur du chemin optique sera mesurée
Nous recherchons des personnes ayant obtenu un doctorat en traitement d’images et / ou en deep learning avec des compétences dans le domaine de la microscopie appliquée à la biologie.
Conception de circuit digitaux pour le calcul dans les mémoires non-volatiles résistives
Pour répondre à différents enjeux scientifiques et sociétaux, les circuits intégrés de demain doivent gagner en efficacité énergétique. Or, la majorité de leur énergie est aujourd’hui consommée par les transferts de données entre les blocs mémoire et logique dans des architectures circuit de type Von-Neumann. Une solution émergente et disruptive à ce problème consiste à rendre possible des calculs directement dans la mémoire (« In-Memory-Computing »). Les nouvelles technologies de mémoires résistives non-volatiles et de transistors à nanofils de silicium développées au LETI et intégrées en 3D permettraient de proposer pour la première fois une solution technologique performante et viable à un calcul intensif dans la mémoire.
Un projet transverse a commencé sur le sujet au Leti: de l’application à l’implémentation technologique, en passant par le logiciel et le circuit. Le but est de créer des nano-fonctionnalités en mixant à très faible échelle des dispositifs logiques et mémoires à très grande densité et très grosses capacités [ArXiv 2012.00061]. Un accélérateur circuit de In-Memory-Computing sera conçu et fabriqué au Leti, permettant d’améliorer les performances énergétique d’un facteur 20 par rapport à un circuit Von-Neumann de l’état de l’art.
Application d’une approche IDM à la planification basée sur l’IA pour les systèmes robotiques et autonomes
La complexité de la robotique et des systèmes autonomes ne peut être gérée qu’avec des architectures logicielles bien conçues et des chaînes d’outils intégrées qui supportent l’ensemble du processus de développement. L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est une approche qui permet aux développeurs de la robotique et des systèmes autonomes de passer d’un paradigme centré implémentation à un paradigme centré connaissances du domaine ce qui permet d’améliorer l’efficacité, la flexibilité et la séparation des préoccupations des différents acteurs du développement de ce type de système. L’un des principaux objectifs des approches IDM est d’être intégré aux infrastructures de développement disponibles de la communauté robotique et systèmes autonomes, telles que le middleware ROS, ROSPlan pour la planification des tâches robotiques, BehaviorTree.CPP pour leur exécution et suivi et Gazebo pour la simulation.
L’objectif de ce postdoc est d’étudier et de développer des architectures logicielles modulaires, composables et prédictibles ainsi que des outils de conception interopérables basés sur des approches basées sur des modèles, au lieu d’être centrées sur le code. Le travail sera réalisé dans le cadre de projets européens tels que RobMoSys (www.robmosys.eu), ainsi que dans d’autres initiatives pour les systèmes robotiques et autonomes sur la planification des tâches basée sur l’IA et leur exécution. Le principal objectif est de réduire les efforts des ingénieurs et de permettre ainsi le développement de systèmes robotiques autonomes plus avancés et plus complexes à un coût abordable. Pour ce faire, le post-doctorant contribuera à la mise en place et à la consolidation d’un écosystème, d’une chaîne d’outils et d’une communauté dynamique qui offriront un cadre unifié de conception, de planification et simulation, d’évaluation de la sécurité et un environnement formel de validation et de vérification.
Simulation et caractérisation électrique d’un cube logique / mémoire dédié au calcul dans la mémoire
Pour répondre à différents enjeux scientifiques et sociétaux, les circuits intégrés de demain doivent gagner en efficacité énergétique. Or, la majorité de leur énergie est aujourd’hui consommée par les transferts de données entre les blocs mémoire et logique dans des architectures circuit de type Von-Neumann. Une solution émergente et disruptive à ce problème consiste à rendre possible des calculs directement dans la mémoire (« In-Memory-Computing »). Les nouvelles technologies de mémoires résistives non-volatiles et de transistors à nanofils de silicium développées au LETI et intégrées en 3D permettraient de proposer pour la première fois une solution technologique performante et viable à un calcul intensif dans la mémoire.
Un projet transverse au leti a commencé sur le sujet: de l’application à l’implémentation technologique, en passant par le logiciel et le circuit. Le but est de créer des nano-fonctionnalités en mixant à très faible échelle des dispositifs logiques et mémoires à très grande densité et très grosses capacités. Un accélérateur circuit de In-Memory-Computing sera conçu et fabriqué au LETI, permettant d’améliorer les performances énergétique d’un facteur 20 par rapport à un circuit Von-Neumann de l’état de l’art.
Le poste de post-doctorant proposé s’inscrit dans ce projet et vise à simuler et caractériser un CUBE logique/mémoire dédié au "In-Memory-Computing". Le post-doctorant réalisera des caractérisations électriques de transistors et mémoires pour calibrer des modèles et fera des simulations TCAD et spice pour aider au dimensionnement de la technologie et permettre la conception des circuits.
Réalisation des neurones impulsionnels spintroniques
Dans le cadre du projet national ANR SpinSpike, le laboratoire Spintec ouvre un poste de chercheur postdoctoral. Le candidat travaillera en collaboration avec l'UMPhy CNRS-Thales et Thales TRT. L'objectif est la réalisation d'une preuve de concept de neurones artificiels en utilisant des jonctions tunnel magnétiques capables de générer des signaux et de les propager entre des neurones artificiels couplés.
Le candidat doit avoir une solide expérience en nanofabrication et doit être familiarisé avec les techniques courantes de lithographie optique et par faisceau électronique ainsi que les différentes techniques de gravure. Le candidat peut également être impliqué dans la caractérisation électrique des dispositifs.
Le poste devrait commencer le 1er avril 2021 et durer jusqu'à 2 ans conjointement entre l'équipe RF et l’équipe MRAM de Spintec. Le contrat sera géré par le CEA et financé par l'Agence ANR.
Nous offrons un environnement international et compétitif, des équipements de pointe et la possibilité d'effectuer des recherches au plus haut niveau. Nous encourageons le travail d'équipe dans un environnement diversifié et inclusif et accueillons toutes sortes de candidats. Plus d'informations sur le laboratoire Spintec www.spintec.fr.
Simulation des phénomènes de noyage dans les PEMFC
La pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) est aujourd’hui considérée comme une solution pertinente pour une production d’énergie électrique décarbonée, aussi bien pour des applications transport que stationnaire. La gestion des fluides à l’intérieur de ces piles a un impact important sur leur performance et leur durabilité. Les phénomènes de noyage dus à l’accumulation d’eau liquide sont bien connus pour nuire au fonctionnement des piles, provoquant des chutes de performance et des dégradations pouvant être irréversibles. Avec l’utilisation de canaux de plus en plus fins dans des piles toujours plus compactes, ces phénomènes deviennent de plus en plus fréquents. L’objectif de ce post-doc est de progresser dans la compréhension du noyage dans les PEMFC. Les travaux consisteront à analyser le lien entre les conditions de fonctionnement, le design des canaux et les matériaux utilisés dans les cœurs de pile. Ils seront basés sur une approche de modélisation des écoulements diphasiques à différentes échelles, en commençant par une échelle locale au niveau d’une dent et d’un canal, pour parvenir, via une remontée d’échelle, jusqu’au niveau de la cellule complète. L’étude s’appuiera également sur de nombreux résultats expérimentaux obtenus au CEA ou dans la bibliographie.
Conception d’alliages à Haute entropie (thermodynamique prédictive, Machine learning) et fabrication rapide par frittage SPS
Le travail proposé vise à utiliser des méthodes de fouille de données (réseaux de neurones artificiels, Random Forest, processus Gaussiens) combinée avec la thermodynamique prédictive (méthode CALPHAD) pour découvrir de nouveaux alliages HEA dans le domaine à 6 éléments Fe-Al-Ni-Co-Mo-Cr. Des méthodes expérimentales de densification rapide (frittage assisté par courants électromagnétiques pulsés (SPS pour Spark Plasma Sintering)) et de dispense automatisée de poudre seront utilisées pour la fabrication rapide des compositions identifiées. Des méthodes de caractérisation semi-automatisées permettront d’alimenter des bases de données avec des mesures rapides de propriétés physiques (densité, taille de grains, dureté). La prédiction de propriétés d’usage pour deux cas d’application (corrosion par des sels fondus et propriétés mécaniques pour application structurale) sera réalisée et les alliages correspondant élaborés pour validation expérimentale.
Eco-innovation de matériaux isolants par IA, pour la conception d'un futur câble à grande longévité, résilient, bio-sourcé et recyclable
Ce sujet s’inscrit dans un projet plus vaste à venir, pour la création, par IA, d’un nouveau câble électrique pour les futures centrales nucléaires, fiable et résilient ayant des capacités d’auto-réparation, notamment vis-à-vis de son vieillissement. L’objectif est de concevoir des câbles dont la durée de vie sera bien plus longue que les câbles existants dans un démarche d’éco-Innovation. Nous nous focalisons sur l’isolant de câble car c’est l’élément le plus critique pour l’application et le plus sensible au vieillissement. La solution actuelle est basée sur l’ajout d’additifs (antirads et antioxydants) dans cet isolant pour limiter les effets de l’irradiation et retarder au maximum son vieillissement. Mais il existe une autre solution qui n’a jamais encore été testée : les matériaux auto-réparant.
Le projet auquel est rattaché le sujet, a pour objectif la conception et la réalisation de plusieurs éprouvettes modèles d’isolant de câble adossé à des protocoles de caractérisation afin de vérifier le gain en terme de fiabilité et de résilience. Les résultats obtenus commenceront à alimenter une base de données de la future IA autour de la plate-forme Expressif, développée au CEA List, qui nous servira à concevoir le futur câble.