Contribution à la traçabilité métrologique des radiopharmaceutiques émetteurs alpha émergents dans le cadre du projet européen AlphaMet (Metrology for Emerging Targeted Alpha Therapies)
Le Laboratoire national Henri Becquerel (LNE-LNHB) du CEA/Saclay est le laboratoire responsable des références françaises dans le domaine des rayonnements ionisants. Le LNHB est impliqué dans le projet européen EPM AlphaMet (Metrology for Emerging Targeted Alpha Therapies) soumis dans le cadre de l'appel Metrology support for Health (2022) pour apporter un soutien métrologique aux études cliniques et précliniques ; il a débuté en septembre 2023 pour une durée totale de trois ans. Le projet comprend quatre Work Packages (WP) ciblant différentes problématiques, le WP1 étant notamment dédié à la métrologie de l'activité et aux mesures de données nucléaires pour l'imagerie et la dosimétrie. Ce projet vise à améliorer la traçabilité métrologique des nouveaux produits radiopharmaceutiques émetteurs alpha tels que At-211, Pb-212/Bi-212, Ac-225.
Le candidat participera aux différentes tâches définies dans le cadre du projet européen AlphaMet dans lequel le LNHB est impliqué. Des simulations rayonnement-matière seront effectuées pour étudier la réponse des chambres d'ionisation du laboratoire dans différentes situations concernant : (i) l'évolution de la réponse lors de la croissance des descendants de Ac-225 émettant des photons gamma, (ii) la quantification de l'influence de l'impureté At-210 dans le cas de la mesure de At-211, et (iii) la recherche d'un radionucléide de substitution à longue durée de vie du Pb-212 pour le contrôle de la qualité des activimètres. Le candidat sera également impliqué dans la mise en place d'un nouveau dispositif visant à améliorer la linéarité de la mesure de la période radioactive avec une chambre d'ionisation. Pendant le séjour post-doctoral au LNHB, le candidat interagira avec les différents partenaires du projet AlphaMet (laboratoires de métrologie d'activité, hôpitaux, centres d'études cliniques).
La durée initiale du post-doctorat est de 12 mois (renouvelable) au Laboratoire national Henri Be
Developpement de contacts métalliques pour les transistors MOSFET à canal MoS2
Ce travail s’inscrit dans le contexte actuel des recherches prospectives en micro-électronique qui essaye de tirer profit de nouveaux matériaux émergents aux dimensions nanométriques pour continuer la réduction d’échelle des dispositifs MOSFETs. Aujourd’hui, les matériaux 2D, en particulier les dichalcogénures de métaux de transition, présente une alternative intéressante aux technologies Si. En effet, la structure lamellaire des matériaux 2D permet de travailler avec seulement quelques monocouches. En utilisant ces matériaux comme canal du transistor, ils offrent une très bonne immunité aux effets de canal court par rapport aux transistors à effet de champ conventionnels à base de Si.
Cependant, l'introduction de ces nouveaux matériaux semi-conducteurs comme pose un certain nombre de problèmes. Le premier d’entre eux concerne la formation des contacts source et drain. Si de nombreux efforts ont été déployés ces dernières années pour réduire les résistances de contact, pour beaucoup, ces approches ne sont pas compatibles avec une intégration CMOS. L'objectif principal de ce travail est donc de proposer une compréhension approfondie des caractéristiques des contacts électriques (basées sur différents matériaux) pour identifier la résistance de contact la plus faible qu’il est possible d’obtenir. Les processus impliqués, offrant une résistance de contact optimale, doivent être compatibles en vue d’une intégration dans notre plateforme CMOS avancée 200/300mm.
Le Post-Doc étudiera en profondeur les différents mécanismes permettant la formation de faibles résistances de contact entre une couche métallique et une couche de MoS2. Il devra identifier les matériaux les plus prometteurs et développer les procédés de dépôt associés. Enfin, ces études seront couplées à de la caractérisation électrique pour bien qualifier à la fois les matériaux et les interfaces permettant un fonctionnement optimal des transistors MOSFET MoS2.
Développement et application de la technique TERS/TEPL pour la caractérisation avancée des matériaux
Le TERS/TEPL (Tip-Enhanced Raman Spectroscopy and Tip-Enhanced Photoluminescence) est une approche puissante pour la caractérisation des matériaux à l'échelle nanométrique. L'acquisition récente d'un équipement TERS/TEPL unique à la PFNC (Plateforme de Nano-caractérisation) du CEA LETI ouvre de nouveaux horizons pour la caractérisation des matériaux. Cet équipement combine la spectroscopie Raman, la photoluminescence et microscopie en champ proche. Il offre également des capacités multi-longueurs d'onde (de l'UV au proche infrarouge), permettant une large gamme d'applications et offrant des informations inégalées sur la composition, la structure et même les propriétés mécaniques/électriques des matériaux à une résolution nanométrique. Ce projet post-doctorat vise à développer et accélérer la mise en œuvre de cette nouvelle technique à la FPNC afin d'exploiter pleinement son potentiel dans différents projets du CEA (LETI/LITEN/IRIG) et de ses partenaires.
Détection frugale non supervisée d'anomalies de signal
Notre laboratoire, situé à Digiteo au CEA Saclay, recherche un candidat postdoc pour travailler sur la détection d'anomalies dans les processus de manufacturing, pour une durée de 18 mois à partir de février 2022. Ce travail s'inscrit dans le projet HIASCI (Hybridation des IA et de la Simulation pour le Contrôle Industriel), un projet CEA LIST sous forme de collaboration interne qui vise à développer une plateforme de méthodes et outils d'IA pour les applications en manufacturing, du contrôle qualité au monitoring de procédé. La contribution de notre laboratoire dans HIASCI consiste à développer des méthodes efficaces pour la détection d'anomalies dans des signaux acoustiques ou vibratoires, opérant sur peu de données d'apprentissage. Dans ce contexte, la détection des anomalies du signal revient à extraire des données les informations relatives au processus physique de manufacturing, qui est en général trop complexe pour pouvoir être parfaitement compris. En outre, les données réelles d'état anormaux sont relativement rares et souvent coûteuses à collecter. Pour ces raisons, nous privilégions une approche fondée sur les données, dans le cadre d'un apprentissage frugal (few-shot learning).
Recyclage batteries : developpement et compréhension d'un nouveau concept de désactivation des batteries lithium ion domestiques
Le marché des batteries domestiques (équipements électroniques, portatifs, téléphones) connait une croissance exponentielle. D'ici à 2023, ce marché devrait progresser de plus de 30%. Avec l'adoption récente de la nouvelle réglementation européenne sur le recyclage des batteries et l'urgence de développement de nouveaux procédés plus sécuritaires et plus respectueux de l'environnement, il est aujourd'hui nécessaire de développer un nouveau procédé de désactivation des batteries lithium ion domestiques.
Le procédé à développer devra être versatile(adresser les différents types de chimies de batteries), être continu, sécuritaire, contrôlable et économique.
Pour développer ce nouveau concept, une première étape visera à la définition de systèmes chimiques adaptés en utilisant un dispositif laboratoire. Les mécanismes électrochimiques et physico chimiques mis en jeu seront ensuite caractérisés et validés. Enfin quelques tests de validation de la technologie seront réalisés en environnement représentatif sur la plateforme de tests abusifs du CEA.
Architecture numérique de contrôle de Qubits passant à l’échelle pour l’ordinateur quantique
Le passage à l’échelle de l’accélérateur quantique à plusieurs centaines de Qubits impose de revoir l’architecture de contrôle de la matrice en la répartissant entre les parties cryogéniques (sub-K et 4K) et l’extérieur du cryostat à température ambiante. En effet, un certain nombre de contraintes liées à l’utilisation d’un cryostat (thermiques, mécaniques) et aux propriétés des Qubits (nombre, fidélité, topologie) influent sur les choix architecturaux tels que le contrôle des Qubits, le jeu d’instructions, le stockage des mesures, le parallélisme des opérations ou la communication entre les différentes parties de l’accélérateur par exemple. L’objectif de ce post-doctorat est de définir l’architecture hors-cryostat à moyen (100-1000 Qubits) et long terme (plus de 10 000 Qubits) en partant des interfaces logicielles existantes dans les intergiciels de programmation quantique et en prenant en compte les contraintes du réseau de Qubits physiques développé au LETI.
Exploitation des méthodes formelles pour la gestion des interférences au sein des systèmes embarqués H/F
Au sein d’une équipe de recherche technologique pluridisciplinaire d’experts en outils de co-design SW/HW par application de méthodes formelles, vous intervenez dans un projet national de recherche visant à développer un environnement pour identifier, analyser et réduire les interférences engendrées par l’exécution concurrente d’applicatifs sur une plateforme matérielle multi-coeur hétérogène sur étagère (COTS)
Design des différents blocs d'un algorithme de calcul hyperdimensionel au sein de matrices mémoires non-volatiles
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 »). Dans le cadre de ce projet Carnot, nous proposons d’étudier la théorie du calcul hyper-dimensionnel (HDC) qui est aujourd’hui envisagée pour répondre au besoin de l’apprentissage machine dans le domaine de l’intelligence artificielle. Pour tester cette théorie, nous proposons de l’appliquer à la détection et à la classification de signaux physiologiques pour la reconnaissance de gestes. Ce domaine de recherche très prometteur pour les applications liées à l’interaction homme-machine, donne la possibilité a un utilisateur d’interagir directement par son activité musculaire.
Par rapport aux autres méthodes de classification, le calcul HDC présente des atouts importants : il est simple dans le sens où il s’appuie sur des opérations élémentaires, une seule passe est nécessaire pour l’entrainement (donc pas de rétro-propagation avec une mise à jour de poids synaptiques). Le fait qu’une entité soit représentée sur un vecteur de grande dimension (hyper-vecteur) rend cette approche peu sensible aux erreurs et aux bruits, ce qui représente un atout majeur pour travailler avec des signaux physiologiques.
Calibration automatique de boites quantiques assistée par réseaux de neurones et modèle physique
Les ordinateurs quantiques offrent de grandes promesses pour faire progresser la science, la technologie et la société en résolvant des problèmes au-delà des capacités des ordinateurs classiques. L'une des technologies de bits quantiques (qubits) les plus prometteuses est celle des qubits de spin, basés sur des boîtes quantiques (BQ) tirant parti de la grande maturité et de l'évolutivité des technologies des semi-conducteurs. Cependant, l'augmentation du nombre de qubits de spin nécessite de surmonter d'importants défis d'ingénierie, tels que la calibration de charge d'un très grand nombre de BQ. Le processus de calibration des BQ implique de multiples étapes complexes qui sont actuellement effectuées manuellement par les expérimentateurs, ce qui est long et fastidieux. Il est maintenant crucial de résoudre ce problème afin d'accélérer la R&D et de permettre la réalisation d’ordinateurs quantiques à grande échelle.
L'objectif de ce projet de post-doctorat est de développer un logiciel de calibration automatique de BQ combinant un réseau de neurones bayésien (BayNN) et un modèle physique reproduisant le comportement des dispositifs du CEA-Leti. Cette approche innovante tirant parti des estimations d'incertitude des BayNN et l’aspect prédictif du modèle permettra d’obtenir une solution de calibration automatique rapide et robuste aux non-idéalités des BQ.
Etude numérique basée sur la meta-modélisation de la propagation d’ondes ultrasonores dans des tuyauteries comportant des zones de corrosion
Le projet ANR PYRAMID (http://www.agence-nationale-recherche.fr/Projet-ANR-17-CE08-0046), a pour objectif de développer des techniques permettant de détecter et quantifier l’amincissement de paroi dû à la corrosion induite par un flux chargé en débris dans les systèmes de tuyauterie. Dans le cadre de ce projet qui implique des équipes Françaises et Japonaises, le CEA LIST développe des outils de simulation basés sur une approche éléments finis et dédiés à la modélisation de la diffraction d’ondes guidées ultrasonores par une zone de corrosion dans une canalisation coudée. Mises à disposition des partenaires, ces solutions supporteront la conception d’un procédé d’inspection par Transduction ElectroMagnétique-Acoustique (EMAT) au laboratoire vibrations-acoustique (LVA) de l’INSA Lyon. Pour cela, un atout différentiant reposera sur la capacité du CEA LIST à adapter des outils de méta-modélisation a ses modèles physiques pour autoriser une exploitation intensive de la simulation.