Elaboration et caractérisation d'un composite oxyde/oxyde
Les composites fibreux à matrice céramique (CMC) sont une classe de matériaux qui combinent de bonnes propriétés mécaniques spécifiques (propriétés rapportées à leur densité) à une tenue à haute température (> 1000 °C) même sous atmosphère oxydante. Ils sont généralement constitués d’un renfort fibreux carbone ou céramique et d’une matrice céramique (carbure ou oxyde).
L’étude proposée porte sur la mise au point d’un CMC oxyde/oxyde à matrice faible possédant des propriétés diélectriques, thermiques et mécaniques adaptées.
Cette étude se fera en collaboration avec plusieurs laboratoires du CEA Le Ripault
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.
Développements de systèmes optoélectroniques pour les technologies de capteurs quantiques
Le Laboratoire Autonomie et Intégration de Capteurs (LAIC) du CEA LETI a pour principales missions le développement de systèmes de capteurs, et en particulier de capteurs quantiques pour des applications de mesures hautes précisions de champs magnétiques. Les activités de l’équipe sont à l’interface du hardware (électronique, optronique, semi-conducteurs), du software (intelligence artificielle, traitement du signal) et du Système (architecture électronique, mécatronique, modélisations multiphysiques). Le projet Swarm (https://swarm.cnes.fr/fr/) qui a permis de mettre en orbite en 2013 nos capteurs quantiques pour la mesure du champ magnétique terrestre fait partie de nos track records, et un nouveau programme aux objectifs similaires démarre cette année.
Les technologies quantiques sont stratégiques pour le développement de capteurs aux performances inégalées, comme nous avons pu le démontrer en magnétométrie. Notre enjeu est aujourd’hui d’adapter ces développements et ce savoir-faire à de nouvelles physiques.
Afin d'accompagner nos développements autour des capteurs quantiques, nous recherchons un post-doc en opto-électronique pour concevoir de nouveaux capteurs quantiques et développer les bancs optiques associés. Ce post-doc comportera une composante expérimentale significative.
Votre mission principale sera de participer au développement de ces nouveaux capteurs et des bancs de caractérisation associés en interface avec les experts CEA du domaine.
Plus particulièrement votre mission s’articulera autour des actions suivantes :
• Conception et assemblage des capteurs quantiques (fibres optiques, sources RF, photodétecteurs)
• Participation à la modélisation des phénomènes physiques en jeu
• Conception et réalisation du banc de caractérisation optique
• Mise en place de l'électronique de pilotage des capteurs quantiques
• Publication des résultats dans des revues scientifiques
• Présentation des travaux dans des conférences internationales
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.
Modélisation du comportement en corrosion des aciers inoxydables en milieu acide nitrique avec la température
La maîtrise du vieillissement des matériaux des équipements (principalement en acier inoxydable) de l'usine de recyclage du combustible nucléaire usé, fait l'objet d'une attention permanente notamment dans le cadre de la pérennisation de son activité (enjeu industriel majeur). Cette maîtrise passe par une meilleure compréhension des phénomènes de corrosion des aciers par l'acide nitrique (agent oxydant mis en jeu lors des étapes de recyclage), et in-fine par leur modélisation.
Les matériaux d’intérêt sont les aciers inoxydables austénitiques Cr-Ni, à très basse teneur en carbone. Une étude récente sur acier inoxydable riche en Si, qui a été développé dans le but d'améliorer la tenue en corrosion de ces aciers vis-à-vis de milieux très oxydants comme ceux rencontrés en certains endroits de l’usine [1, 2] ; a montré que la corrosion de cet acier était thermiquement activée entre 40 °C et 142 °C avec un comportement différent en-dessous et au-dessus de la température d’ébullition (107 °C) de la solution [3]. En effet, entre 40 °C et 107 °C, l’énergie d’activation est de 77 kJ/mol et au-dessus de l’ébullition, elle est beaucoup plus faible et vaut 20 kJ/mol. Cette différence peut être due à une barrière énergétique plus faible ou à une étape cinétiquement limitante différente.
L’enjeu de ce sujet post doctoral est de disposer d’un modèle de corrosion prédictif en fonction de la température (en deçà et au-delà de l’ébullition). Dans cet objectif, il sera important d’analyser et d’identifier les espèces impliquées dans le processus de corrosion (phase liquide et gaz) en fonction de la température mais aussi de caractériser les régimes d’ébullition. Ce modèle pourra expliquer la différence d’énergies d’activation de cet acier riche en Si en-dessous et au-dessus de la température d’ébullition d’une solution d’acide nitrique concentrée mais aussi permettra d’optimiser les procédés de l’usine où la température et/ou le flux thermique ont un rôle important.
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.
Séparation cryogénique d'un mélange de gaz
L'exploitation d'une installation nucléaire au sein du CEA Valduc nécessite de mettre en oeuvre un procédé cryogénique pour séparer des espèces présentes dans un mélange gazeux. Le point notable est que le procédé doit permettre de séparer des espèces en très faible concentration, et sous différentes formes chimiques. Le procédé fait actuellement l'objet d'étude, et un prototype a été développé par le CEA sur le site de Grenoble. Le sujet de post-doctorat proposé consiste à participer à des essais sur le pilote et aux moyens d'analyses associées, puis de traiter les résultats obtenus. Le candidat s'insérera dans une équipe pluridisciplinaire, sur un sujet mêlant à la fois du génie des procédés, de la thermique / cryogénie et de l'analyse chimique d'éléments à l'état de trace. Les résultats obtenus sur les analyses de gaz à l'état de trace pourront être valorisés par des communications scientifiques.
L'objectif du post-doctorat sera de réaliser des essais de séparation sur le pilote. A ce titre, il sera amené à se rendre régulièrement sur le site du CEA Grenoble (lieu où se trouve le pilote) pour réaliser des campagnes d'essais. Le candidat travaillera également sur une thématique analyse, avec la mesure de composés à l'état de trace dans une matrice gazeuse. Une analyse des résultats sera ensuite réalisée, et suivie de la rédaction de documents scientifiques tels que des rapports et des communications scientifiques. L'ensemble des résultats devra permettre de définir de manière plus précise la faisabilité de la séparation envisagée et l'exploitation de ce procédé dans un environnement nucléaire.
Dans le cadre de ses missions, il est attendu du post-doctorant les qualités suivantes : capacité d'adaptation, travail en équipe, rigueur et capacité à rendre compte.
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.