Application de l’intelligence artificielle à l’identification d’objets dans des images de microscopie électronique en Transmission (TEM)
La caractérisation d’objets de taille nanométrique par microscopie électronique à transmission (MET) est essentielle pour évaluer le comportement mécanique des matériaux de structure des réacteurs nucléaires ou dans le domaine de la nanotechnologie. Ces objets, visibles par contraste de phase (nanobulles) ou contraste de diffraction (boucles de dislocation ou précipités cohérents), sont des candidats de choix à l'automatisation. L'analyse manuelle de ces micrographies est souvent chronophage et non reproductible. Dans ce projet, l'objectif est de développer des outils informatiques en Python basés sur des techniques d'apprentissage automatique pour traiter des images de MET. Pour cela, le travail se décompose en plusieurs tâches:
- Recueil d’une base de données conséquente, indispensable au succès de toute approche de ce type. Dans ce projet, quatre microscopistes sont impliqués et enrichiront en permanence la base de données avec des images contenant des caractéristiques facilement reconnaissables.
- Débruitage des images et recherche des contours des objects (défauts) à la fois grâce à des logiciels en libre accès existants et à des descripteurs développés en interne. Une région d'intérêt (ROI) représentative sera générée sur les images.
- Conception de l'architecture du réseau de neurones de type CNN et apprentissage du modèle: Une identification collective sera effectuée sur l'ensemble des images afin d'identifier certaines régions (ou objets) d’intérêt (ROI). Chaque ROI est ensuite superposé à l’image initiale et est transmise au réseau de neurones pour établir des identifications particulières. Par ailleurs, les avancées récentes en matière de segmentation d'images seront intégrées au processus.
- Appréciation de la performance du modèle
Le processus sera appliqué à des défauts nanométriques formés dans des matériaux nucléaires (alliages à haute entropie sans Co, UO2) ainsi qu’à des précipités dans des matériaux d'intérêt technologique (Cr dans Cu).
Cascade de circulicité en turbulence compressible
Dans le cadre de ce post-doctorat, nous proposons d'étudier les propriétés des petites échelles d'une turbulence homogène compressible forcée, et cela au travers de relations statistiques exactes de type Monin-Yaglom. L'idée, détaillée dans la référence [1], est de comprendre comment s'organise le transfert de circulicité dans la zone inertielle. La circulicité est une grandeur associée au moment angulaire et, par extension, aux mouvements tourbillonnaires. L'analyse de ses propriétés inertielles permet de compléter la description de la cascade d'énergie déjà mise en évidence dans de précédents travaux [2,3].
L'objectif du post-doctorat sera de réaliser et d'exploiter des simulations directes de turbulence compressible homogène avec forçage, de façon à mettre en évidence les propriétés inertielles de la circulicité.
Pour cela, le(la) post-doctorant(e) disposera d'un accès au très grand centre de calcul (TGCC) ainsi que d'un code, Triclade, résolvant les équations de Navier-Stokes compressibles [4]. Ce code ne possède pas de mécanisme de forçage et la première tâche du(de la) post-doctorant(e) consistera donc à ajouter cette fonctionnalité. Une fois cette tâche accomplie, des simulations seront réalisées en faisant varier la nature du forçage et notamment le rapport entre ses composantes solénoïdales et dilatationnelles. Ces simulations seront ensuite exploitées en analysant les termes de transfert de la circulicité.
[1] Soulard and Briard. Submitted to Phys. Rev. Fluids. Preprint at arXviv:2207.03761v1
[2] Aluie. Phys. Rev. Lett. 106(17):174502, 2011.
[3] Eyink and Drivas.Phys. Rev. X 8(1):011022, 2018.
[4] Thornber et al. Phys. Fluids 29:105107, 2017.
Étude et modélisation de récepteurs acoustiques à réseaux de Bragg sur fibre optique
Le CEA List travaille depuis plusieurs années sur le développement de solutions de monitoring avancées exploitant des récepteurs acoustiques sur fibres optiques appelés réseaux de Bragg. Ces capteurs optiques présentent un fort potentiel pour la surveillance des structures à la fois par leur capacité d’intégration au sein des matériaux (béton, composite organique, métal) et leur capacité à être déployés en environnement difficile (embarqué, radiatif, haute température).
Un travail de postdoctorat est proposé afin de mener des travaux de modélisation de ces transducteurs à réseaux de Bragg en vue d’affiner la compréhension de leur sensibilité vis-à-vis des ondes élastiques guidées ultrasonores et d’aider au design d'un système de contrôle associé grâce à un placement intelligent des capteurs. In fine, l’objectif est de pouvoir simuler leur réponse au sein du logiciel de Contrôle Non Destructif Civa développé par le CEA List, et plus particulièrement via son module dédié au Structural Health Monitoring (SHM). Un tel travail contribuerait fortement à l’adoption et l’exploitation de cette technologie pour des applicatifs en Structural Health Monitoring.
Aimants permanents pauvres en terres rares
La transition énergétique va entrainer une très forte croissance de la demande en terres rares (TR) au cours de cette décennie, notamment en ce qui concerne les éléments (Nd, Pr) et (Dy, Tb). Ces TR, classées comme matériaux critiques, sont utilisées de façon quasi exclusive pour produire des aimants permanents de type NdFeB dont ils constituent 30% de la masse.
Plusieurs études récentes, visant à identifier de nouveaux alliages pauvres en TR et présentant des performances comparables à la phase magnétique dense Nd2Fe14B, positionnent les composés ferromagnétiques durs de type TR-Fe12 comme des solutions de substitution crédibles, permettant d'économiser plus de 35% la quantité de TR tout en gardant des propriétés magnétiques intrinsèques proches de celles de la composition Nd2Fe14B. Cependant, les développements industriels de ces alliages ne peuvent pas encore être envisagés du fait de verrous technologiques et scientifiques importants qui restent à lever afin de pouvoir produire des aimants denses de type TR-Fe12 dont la résistance à la désaimantation serait suffisante pour les applications courantes (coercitivité Hc > 800 kA/m)..
Le but du projet post-doctoral proposé est de développer des alliages Nd-Fe12 avec des performances magnétiques intrinsèques optimales et de maitriser le frittage basse températures des poudres nitrurées pour obtenir des aimants denses, avec des coercitivités > 800 kA/m, pour répondre à des applications dans la mobilité électrique.
Deux verrous technologiques et scientifiques ont été identifié:
- la compréhension du rôle des phases secondaires aux joint de grains sur la coercitivité. Ceci permettra d'implémenter le procédé d'ingénierie aux joints de grains, connu pour avoir apporté des améliorations significatives dans la coercitivité pour les aimants NdFeB
- la maitrise de l'étape de frittage des poudres à basses températures, pour éviter la décomposition de la phase magnétique, en utilisant les phases aux joints de grains
Modélisation des défauts sur les réseaux DC basse tension dans les bâtiments, vers des algorithmes de détection de défauts
Le développement de l'usage des énergies renouvelables et du stockage de l'énergie ainsi que les progrès faits par les composants d'électronique de puissance amènent progressivement à repenser les architectures des réseaux électriques de distribution basse tension dans les bâtiments. Ces évolutions permettront un développement des réseaux à courant continu ou mixtes alternatif-continu alimentés par des convertisseurs statiques. Sur ce type de réseau, les défauts deviennent plus difficiles à gérer du fait des sources de puissance utilisées. En effet, les signatures habituelles du court-circuit ou de la surcharge ne sont plus les mêmes et vont varier en fonction des convertisseurs utilisés et de l'architecture du réseau. Pour cela, il convient d'identifier, par la simulation, les topologies de protection les plus adaptées (par les régimes de neutre par exemple) et d'identifier les signatures types des défauts. In fine, ces signatures permettront de disposer de dispositifs de détection optimums.
Soudage laser de matériaux hautement réfléchissants à l'échelle sub-millimétrique
Dans le cadre du programme "Simulation", le CEA réalise des expériences sur lasers de puissance mettant en œuvre des objets à forte valeur ajoutée. Ces objets, les microcibles, sont des assemblages complexes d'éléments variés, dont la fabrication requiert des procédés sophistiqués, à la limite de la rupture technologique. Parmi ces technologies, le CEA souhaite développer ses capacités de soudage par laser, à l'échelle sub-millimétrique. Un défi majeur réside dans le soudage de matériaux hautement réfléchissants (aluminium, cuivre, or,...), pour accéder à de nouvelles fonctionnalités (jonction métallurgique, étanchéité,....).
L'objectif de ce post-doctorat est de développer des solutions technologiques pour la réalisation d'assemblages soudés, et de comprendre l'interaction laser/matière associée. L'intérêt, mais aussi la difficulté, de l'étude réside dans les différents critères que doivent respecter les procédés : 1) être compatibles de matériaux hautement réfléchissants et de très faibles épaisseurs (< 0,2 mm) , 2) induire des effets collatéraux (thermiques notamment) extrêmement localisés, 3) fonctionnaliser le joint soudé (étanchéité par exemple).
Le postdoctorant(e) exploitera la dernière génération de source laser émettant dans des longueurs d'onde visibles (vert, bleu). Il/elle participera à la conception et aux tests de qualification de la station laser associée à cette nouvelle source. Après validation, il/elle réalisera l'étude de la soudabilité opératoire et métallurgique des sous-éléments. Il/elle comparera ses résultats avec l'utilisation d'un laser infrarouge impulsionnel. Il/elle expertisera les joints obtenus à l'aide de différentes approches et optimisera la conception des joints soudés. Son étude expérimentale ira jusqu'à la réalisation de tests fonctionnels sur prototypes. Des collaborations externes seront mises en place afin de confronter les résultats obtenus à des simulations afin d'en déduire un modèle phénoménologique.
Développement d'algorithmes d'intelligence artificielle pour la localisation bande étroite
Les signaux bande étroite sont largement utilisés dans le contexte des réseaux de télécommunication faible consommation, qui sont l’un des composants clé de l’internet des objets (IoT). Cependant, ces signaux ne disposant que d’une bande de fréquence limitée, ils sont peu adaptés à de la localisation de précision, en particulier dans des environnements complexes tels que centre-ville ou des canyons urbains qui perturbent fortement le trajet de l’onde. Une approche permettant de surmonter ces difficultés consiste à s’appuyer sur un modèle 3D de la ville et de ses bâtiments afin d’améliorer la modélisation de la propagation cependant les algorithmes classiques (lancés de rayons par ex.) ont montré leurs limites pour répondre à un problème aussi complexe. Afin de dépasser les limitations actuelles, le laboratoire LCOI souhaite explorer les approches à base d’intelligence artificielle (IA) qui semblent très pertinentes pour ce type de problèmes. Le laboratoire LCOI a déployé un réseau bande étroite dans la ville de Grenoble et démarré une large collecte de mesure afin de supporter ces études.
En s’appuyant sur l’analyse de la littérature existante ainsi que sur les connaissances acquises au sein du laboratoire, le candidat devra
- Superviser et contribuer à la campagne de mesures
- Exploiter les données collectées afin de mieux comprendre les caractéristiques de propagation des signaux bande étroite dans différents environnements
- Développer une chaine de simulation de la propagation des signaux
- Affiner les calculs de borne de performance d’une localisation bande étroite
- Développer des algorithmes de localisation utilisant l’intelligence artificielle ainsi que la topologie 3D, et les comparer à ceux de l’état de l’art
- Contribuer des projets au travers de son travail de recherche
- Publier son travail dans des conférences et des journaux de qualité
Conception et réalisation du contrôle magnétique de matrices de 1 000 qubits
L’ordinateur quantique est aujourd’hui un axe fort de recherche au CEA-LETI et dans de nombreux instituts et entreprises à travers le monde. En particulier, des champs magnétiques hautes fréquences localisés permettent de contrôler l’état de spin des qubits. Le passage à grande échelle (plus de 1 000 qubits) de cette technique de manipulation représente un véritable challenge technologique.
L’analyse bibliographique et les études déjà réalisées permettront de faire ressortir les avantages et les inconvénients des différentes techniques de contrôle. En collaboration avec les équipes d’intégration technologique, de simulation et de conception, de nouveaux développements technologiques et différents designs pourront être proposés pour mettre à profit les procédés disponibles (assemblages 3D, matériaux supraconducteurs…) et aboutir à la réalisation d’une preuve de concept pour le contrôle de qubits.
Synthèse par fabrication additive de membrane de géopolymères fonctionnalisés à porosité hiérarchisée pour le traitement d’effluents radioactifs complexes
Dans le cadre du traitement de déchets liquides sur des supports solides, le développement et la mise en forme par impression 3D de nouveaux matériaux composites sous forme de filtre membranaire à porosité multiéchelle (du nm au micron) revêt une importance toute particulière pour la décontamination de ces effluents aqueux.
L’objectif de ce travail est de développer un module membranaire permettant de produire, à partir d’un effluent comportant des traces de matière en suspension (MES de taille supérieure au micron) et d’espèces ioniques, un effluent clarifié et compatible avec une filière de rejet ou un exutoire. L’enjeu est ainsi d’étudier la mise en forme d’un matériau sous la forme d’une membrane de filtration qui permettra de piéger en une seule étape des traces de matières en suspension (MES) et des espèces ioniques. Afin de permettre cette double fonction, des matériaux céramiques composites tels que les géopolymères fonctionnalisés avec des adsorbants sélectifs et possédant plusieurs échelles de porosité devront être mis en forme grâce à la fabrication additive. Le candidat, basé essentiellement au CEA/ISEC à Marcoule, devra dans un premier temps de formuler une pâte de géopolymère fonctionnalisée dont les propriétés rhéologiques sont compatibles avec les contraintes de fabrication additive. Une membrane de filtration tangentielle à macroporosité contrôlée sera alors imprimée en optimisant la géométrie du maillage. Enfin, des essais de filtration tangentielle et de sorption seront réalisés sur des effluents modèles, en présence de particules solides de taille adaptée et en présence d’ions d’intérêt tels que le césium et le strontium. La pertinence de l’architecture membranaire imprimée sera donc évaluée vis-à-vis des MES et des radioéléments à piéger.
La candidat devra présenter des compétences en rhéologie, en procédés et en modélisation.
Décodeur neuronal auto-adaptatif pour une interface cerveau-moelle épinière clinique
Le CEA/LETI/CLINATEC lance un appel à candidatures pour un poste postdoctoral pour travailler sur le projet HORIZON-EIC. L'objectif du projet est d'explorer de nouvelles solutions de réhabilitation et de suppléance fonctionnelle pour les personnes en situation de handicap moteurs graves en utilisant une interface cerveau-machine (ICM) auto-adaptative. Les neuroprothèses enregistrent et décodent le signal neuronal cérébral pour activer des effecteurs (exosquelette, stimulateur de moelle épinière implantable, etc.) directement sans passage de commande de contrôle physiologique interrompu par une lésion de la moelle épinière. Un ensemble d'algorithmes pour décoder l'activité neuronale enregistrée au niveau du cortex cérébral (Electrocorticogram) a été développé à CLINATEC et testé dans le cadre de 2 protocoles de recherche clinique chez des tétraplégiques à Grenoble et chez des paraplégiques à Lausanne. Le postdoctorant contribuera aux prochaines avancées scientifiques ambitieuses répondant aux besoins médicaux des patients. L'amélioration cruciale de la convivialité peut être obtenue en atténuant le besoin d'un recalibrage constant du décodeur ICM en introduisant un cadre auto-adaptatif pour l’apprentissage du décodeur de manière incrémentale pendant l'utilisation des neuroprothèses autonome. L'ICM auto-adaptative (A-ICM) ajoute une boucle supplémentaire évaluant le niveau de cohérence entre les mouvements prévus de l'utilisateur et les actions effectuées à partir des données neuronales. Cette boucle peut fournir l’information sur les tâches ICM (labels) aux données enregistrées lors de l'utilisation autonome de la neuroprothèse. Les données labélisées peuvent être utilisées ensuite pour la mise à jour du décodeur en temps réel. Le décodeur neuronal innovant sera exploré et testé hors ligne et en temps réel dans le cadre d'essais cliniques en cours.