Localisation et Cartographie Coopératives via des Méthodes d’Apprentissage Exploitant les Multi-trajets Radio
Dans le cadre de cette thèse, on se propose d'explorer le potentiel des méthodes d'apprentissage machine (ML) pour assurer des fonctions simultanées de localisation et de cartographie (SLAM), en s’appuyant sur des signaux multi-trajets transmis entre plusieurs dispositifs radio coopératifs. L'idée consiste à identifier certaines caractéristiques des canaux de propagation observés conjointement sur plusieurs liens radio, afin de déterminer les positions relatives des dispositifs radio mobiles, ainsi que celles d’objets passifs présents dans leur voisinage. Ces caractéristiques radio reposent typiquement sur les temps d'arrivée d‘échos multiples des signaux transmis. L'approche envisagée doit alors bénéficier de la corrélation de ces trajets multiples au gré du déplacement des dispositifs radio, ainsi que de la diversité spatiale et de la redondance d’information autorisées par la coopération entre ces mêmes dispositifs. Les solutions développées seront évaluées sur la base de mesures indoor collectées à partir des dispositifs ultra large bande intégrés, ainsi que de données synthétiques générées à l'aide d'un simulateur de type « tracer de rayons ». Des applications possibles concernent la navigation de groupe au sein d’environnements complexes et/ou inconnus (ex. flottes de drones ou de robots, pompiers...).
Rôle de l'eau à l'interface d'un collage direct hydrophile
L'industrie microélectronique utilise de plus en plus la technologie du collage direct hydrophile pour réaliser des substrats et des composants innovants. Les équipes du CEA LETI sont leaders dans ce domaine depuis plus de 20 ans et proposent des études scientifiques et technologiques sur le sujet.
Le rôle clé de l'eau à l'interface de collage peut être mieux compris grâce à une nouvelle technique de caractérisation développée au CEA LETI. L'objectif de cette thèse est de confirmer ou d'infirmer les mécanismes physico-chimiques en jeu à l'interface de collage, en fonction des préparations de surface et des matériaux en contact.
Une grande partie de ce travail sera réalisée sur nos outils en salle blanche. La caractérisation de l'hydratation des surfaces par cette technique originale sera complétée par des caractérisations classiques telles que les mesures d'énergie d'adhésion et d'adhérence, les analyses FTIR-MIR et SIMS, et la réflectivité des rayons X à l'ESRF.
Contrats HW/SW pour l’analyse de robustesse aux fautes de processeurs open-source
Cette thèse se concentre sur la cybersécurité des systèmes embarqués, en particulier sur la vulnérabilité des processeurs et des programmes face aux attaques par injection de fautes. Ces attaques perturbent le fonctionnement normal des systèmes, permettant aux attaquants d'exploiter des failles pour accéder à des informations sensibles. Bien que des méthodes formelles aient été développées pour analyser la robustesse des systèmes, elles se limitent souvent à des analyses séparées du matériel et des logiciels, négligeant l'interaction entre les deux.
Le travail proposé vise à formaliser des contrats entre le matériel et le logiciel (HW/SW) spécifiquement pour l'analyse de sécurité contre les injections de fautes. En s'appuyant sur une approche de partitionnement matériel, cette recherche cherche à atténuer les problèmes de scalabilité liés à la complexité des modèles de microarchitecture. Les résultats attendus incluent le développement de techniques et d'outils permettant une vérification efficace de la sécurité des systèmes embarqués, ainsi que la création de contrats qui faciliteront l'évaluation de la conformité des implémentations matérielles et logicielles. Cette approche pourrait également réduire le temps de mise sur le marché des systèmes sécurisés.
Architecture évolutive de clusters programmables basée sur un réseau sur puce (NoC) pour les applications d'IA futures
Contexte technique et scientifique
L'intelligence artificielle (IA) s'impose aujourd'hui comme un domaine majeur, touchant des secteurs variés tels que la santé, l'automobile, la robotique, et bien d'autres encore. Les architectures matérielles doivent désormais faire face à des exigences toujours plus élevées en matière de puissance de calcul, de faible latence et de flexibilité. Le réseau sur puce (NoC, Network-on-Chip) est une technologie clé pour répondre à ces défis, offrant une interconnexion efficace et scalable au sein de systèmes multiprocesseurs. Cependant, malgré ses avantages, la conception de NoC pose des défis importants, notamment en termes d'optimisation de la latence, de la consommation d’énergie et de l’évolutivité.
Les architectures de clusters programmables s'avèrent particulièrement prometteuses pour l'IA, car elles permettent d’adapter les ressources en fonction des besoins spécifiques des algorithmes d'apprentissage profond et d'autres applications d'IA intensives. En combinant la modularité des clusters avec les avantages des NoC, il est possible de concevoir des systèmes capables de traiter des charges de travail d'IA toujours plus importantes, tout en assurant une efficacité énergétique et une flexibilité maximales.
Description du Sujet
Le sujet de thèse propose la conception d'une architecture de cluster programmable, scalable, basée sur un réseau sur puce, dédiée aux futures applications d'IA. L'objectif principal sera de concevoir et d'optimiser une architecture NoC qui permettra de répondre aux besoins des applications d'IA en termes de calcul intensif et de transmission de données efficace entre les clusters de traitement.
Les travaux de recherche se concentreront sur les aspects suivants :
1. Conception de l'architecture NoC : Développer un réseau sur puce évolutif et programmable qui permette de connecter de manière efficace les différents clusters de traitement de l’IA.
2. Optimisation des performances et de l'efficacité énergétique : Définir des mécanismes pour optimiser la latence et la consommation d'énergie du système, en fonction de la nature des charges de travail d'IA.
3. Flexibilité et programmabilité des clusters : Proposer une architecture modulaire et programmable permettant d’allouer les ressources de manière dynamique selon les besoins spécifiques de chaque application d'IA.
4. Évaluation expérimentale : Implémenter et tester des prototypes de l'architecture proposée pour valider ses performances sur des cas d’utilisation concrets, tels que la classification d'images, la détection d'objets ou le traitement de données en temps réel.
Les résultats de cette recherche pourront contribuer à l’élaboration de systèmes embarqués et de solutions d’IA de pointe, optimisés pour les nouvelles générations d'applications et d’algorithmes d'intelligence artificielle.
Les travaux seront valorisés à travers la rédaction de publications scientifiques dans des conférences et des journaux, ainsi que potentiellement des brevets.
Transmetteur hybride large bande pour les futurs systèmes sans fil
Cette offre de thèse s’inscrit dans une démarche de réduction de la consommation d’énergie ainsi que de l’empreinte carbone des futurs systèmes sans fil par l’investigation d’architectures innovantes de transmetteurs (TX) possédant une forte efficacité énergétique. L’objectif de cette thèse est d’élaborer une nouvelle architecture de TX pour les standards 5G et 6G. Différentes techniques telle que la modulation de charge ou d’alimentation ont démontré une augmentation de l’efficacité des TX par le passé, mais l’augmentation de la bande instantanée requise par les nouveaux standards de communication limite le bénéfice de ces techniques. Au cours de cette thèse, le candidat développera une nouvelle architecture de TX hybride qui associera à la fois la modulation de charge ainsi que la modulation d’alimentation. Plus précisément, le candidat développera une méthode dédiée de co-design entre l’amplificateur de puissance et le modulateur d’alimentation qui permettra d’adresser les bandes 6G-FR3 (10GHz+) avec un fort PAPR (>10dB) et des signaux large bande (>200MHz).
Le candidat rejoindra le laboratoire d’architecture intégré radiofréquence (LAIR) où de nombreuses compétences (étude system, IC design and layout ...) et domaines d’expertise sont représentés (RF power, Low power RF, RF sensors, High-speed mmW). Au cours de sa thèse, le candidat analysera et modélisera de nouvelles architectures de TX, réalisera le design ainsi que le layout du circuit intégré afin de réaliser et valider un démonstrateur.
Lien :
- http://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/plateformes/Plateforme-Conception.aspx
- https://www.youtube.com/watch?v=da3x89qxCHM
Profil recherché :
• Diplômé d’une école d’ingénieurs ou d’un master en électronique ou microélectronique
• Connaissance en technologie transistor (CMOS, Bipolar, GaN…) et en conception analogue/RF
• Expérience sur les logiciels ADS et/ou Cadence
• Compétences de bases en programmation (Python, Matlab…)
• Une première expérience en conception de circuit intégré serait appréciée
Contacts : Guillaume.robe@cea.fr, Pascal.reynier@cea.fr
Mots clés : Amplificateur de puissance, Modulation de charge, Modulation d’alimentation, module radiofréquence
Conception et optimisation d'un concept innovant de couverture tritigène pour réacteur à fusion nucléaire compact à haut flux de chaleur
Compétences :
Techniques : thermique, mécanique des structures, hydraulique, matériaux, simulation numérique
Non technique : rédaction, relationnel, anglais
Prérequis :
Cette thèse sera précédée d’un stage de 6 mois. Contacter l’encadrant pour découvrir le sujet.
Contexte :
Cette thèse porte sur la conception et l'optimisation d'une couverture tritigène innovante pour les réacteurs de fusion nucléaire compacts. La fusion nucléaire offre une solution prometteuse pour produire une énergie propre et durable. Cependant, elle nécessite la production continue de tritium, un isotope rare, à partir de couvertures tritigènes entourant le plasma. Ces couvertures doivent également extraire la chaleur générée. Dans les réacteurs compacts, les contraintes techniques sont accrues par des flux de chaleur et des sollicitations thermiques et neutroniques très élevés.
La thèse se déroulera au sein du Bureau de Conceptions, Calculs et Réalisations du CEA Saclay, un acteur reconnu concernant le développement de couvertures tritigènes à l’échelle européenne. Ce bureau a conçu plusieurs concepts, tels que le HCLL (Helium Cooled Lithium Lead) et le BCMS (Breeder and Coolant Molten Salt), deux types de couvertures basées sur des systèmes de refroidissement à l'hélium ou aux sels fondus.
Description de la thèse :
Le programme de recherche se déroulera sur trois ans. La première année sera dédiée à l'étude des couvertures existantes, à l'identification des contraintes des réacteurs compacts, à la sélection de matériaux et fluides caloporteurs adaptés, et à la conception préliminaire du modèle. Les années suivantes seront consacrées à la modélisation multiphysique (thermique, mécanique, neutronique), suivie de l'optimisation itérative du concept pour améliorer ses performances.
Perspectives :
Les résultats de cette thèse auront un impact significatif sur le développement des réacteurs de fusion compacts, en garantissant la production de tritium et l’intégrité des structures. Ce travail pourrait également ouvrir des perspectives pour des recherches futures sur des couvertures tritigènes encore plus avancées, contribuant à l'essor d'une énergie de fusion durable et commercialement viable.
Analyse en ligne de simulants d'actinides en solution par LIBS et IA pour les procédés de retraitement du combustible
La construction de nouveaux réacteurs nucléaires dans les années à venir implique une augmentation des capacités de retraitement du combustible. Cette évolution requiert des développements scientifiques et technologiques pour mettre à jour notamment les équipements de surveillance du procédé. L’un des paramètres à suivre en continu est la teneur en actinides en solution, donnée essentielle au pilotage du procédé, actuellement mesurée par des technologies obsolètes. On se propose donc de développer la LIBS (laser-induced breakdown spectroscopy) pour cette application, une technique bien adaptée à l’analyse élémentaire quantitative en ligne. Les spectres des actinides étant particulièrement complexes, on souhaite recourir à des approches multivariées de traitement des données, comme certaines techniques d’intelligence artificielle (IA), pour extraire l’information quantitative des données LIBS et caractériser l’incertitude de mesure.
L’objectif de la thèse est donc d’évaluer les performances de l’analyse en ligne d’actinides en solution par LIBS et IA. On visera en particulier à améliorer la caractérisation des incertitudes à travers des méthodes de machine learning, et à les minimiser fortement pour répondre aux besoins de surveillance de l’usine de retraitement du futur.
Le travail expérimental sera réalisé sur des simulants non radioactifs des actinides, et au moyen d’un équipement LIBS commercial. Les données spectroscopiques alimenteront le volet de la thèse sur le traitement des données, et sur la détermination de l’incertitude obtenue par différents modèles de quantification.
Les résultats obtenus permettront de publier au moins 2 à 3 articles dans des revues à comité de lecture, voire de déposer des brevets. Les perspectives de la thèse sont la montée en maturité de la méthode et de l’instrumentation, pour aller progressivement vers une mise en œuvre sur une installation représentative d’un procédé de retraitement.
Compréhension et modélisation des mécanismes de découpe laser pour le démantèlement
Depuis plus de 30 ans, le Laboratoire des Technologies d'Assemblage (LTA) du CEA Saclay mène des recherches pour développer des outils innovants pour le démantèlement des installations nucléaires, en mettant au point des procédés de découpe laser adaptés à des environnements hostiles. Cette technologie permet de découper des matériaux épais, en air ou sous l’eau, et s’est révélée particulièrement efficace pour le démantèlement grâce à sa précision et à sa capacité à limiter la génération d’aérosols. Aujourd’hui, cette technologie est considérée comme sûre et éprouvée, notamment grâce au projet européen "LD-SAFE".
Cependant, des verrous techniques persistent, notamment la gestion de l’énergie laser résiduelle qui, en se propageant au-delà de la pièce découpée, peut endommager les structures environnantes. Des premiers travaux, parmi lesquels une thèse, ont permis de développer des modèles numériques pour prédire et maîtriser cette énergie, apportant des avancées significatives. En revanche, des défis technologiques demeurent, comme la gestion des fortes épaisseurs (>10 mm), la découpe de multi-plaques ou encore la prise en compte de l’ajout d’oxygène pour améliorer l'efficacité de la découpe.
L'objectif de la thèse sera de faire face à ces défis afin de mieux comprendre le procédé de découpe laser et la propagation de l'énergie laser résiduelle. Le doctorant perfectionnera un modèle numérique pour prédire son impact sur les structures en arrière-plan, notamment pour des matériaux épais et des configurations multi-plaques. Le travail inclura le développement d'un modèle multiphysique, validé par des expériences, avec un focus particulier sur l'effet de l'oxygène, la création de modèles simples et l'adaptation pour une utilisation par des opérateurs externes.
La thèse sera réalisée en collaboration entre le Laboratoire des Technologies d’Assemblage (LTA) du CEA Saclay et l’Institut de Recherche Dupuy de Lôme (IRDL - UMR CNRS 6027) de l’Université de Bretagne-Sud (Lorient).
Apport de l’IA sur les calculs neutroniques déterministes de réacteurs SMR-REP pilotés en eau claire
Face aux enjeux climatiques, la recherche d'énergies propres et fiables se concentre sur le développement de petits réacteurs modulaires à eau sous pression (SMR de type REP), d’une puissance de 50 à 1000 MWth, qui visent à décarboner la production d'électricité et de chaleur dans la prochaine décennie. En comparaison des réacteurs en exploitation, leur taille réduite peut permettre de simplifier leur conception en n'utilisant pas de bore soluble dans l’eau du circuit primaire. Le pilotage repose alors principalement sur le niveau d’insertion des barres absorbantes, qui perturbent la distribution spatiale de puissance lorsqu’elles sont fortement insérées, ce qui provoque des pics de puissance plus prononcés que dans un cœur géré au bore soluble, et complique la gestion de la réactivité. Estimer correctement ces paramètres pose alors des défis en matière de modélisation neutronique, en particulier les effets de l’historique d’insertion des absorbants sur l’évolution isotopique du combustible. Une thèse achevée en 2022 a exploré ces effets à l’aide d’un modèle neutronique analytique, mais des difficultés subsistent car les mouvements d’absorbants neutroniques ne sont pas les seuls phénomènes à influer sur le spectre neutronique. La thèse proposée cherche à développer une méthode alternative qui permette de gagner en robustesse, tout en cherchant à réduire encore les biais de calculs. Une analyse de sensibilité sera réalisée pour identifier les paramètres clés, permettant de créer un méta-modèle utilisant l'intelligence artificielle pour corriger les biais des modèles existants. Ce projet, en collaboration avec l'IRSN et le CEA, permettra d'acquérir une expertise en physique des réacteurs, en simulations numériques et en machine learning.
Etude thermodynamique du ternaire K2CO3-CO2-H2O pour le développement de procédés NET (Negative Emission technologie) et SAF (Sustainable Air Fuel)
Cette thèse s'inscrit dans le cadre de la thématique accélérée Inter-conversion énergétique : de l’atome et du photon à l’hydrogène et aux molécules durables.
La bioénergie avec captage et stockage du carbone (BECCS) utilise l'énergie de la biomasse tout en captant le dioxyde de carbone libéré par le processus, ce qui se traduit par des émissions négatives dans l'atmosphère (Negative Emission Technologie). Le procédé de référence en Europe utilise le carbonate de potassium [1] mais désorbe le CO2 à pression atmosphérique, alors que sa séquestration ou son hydrogenation en molécules durables, notamment les SAF (Sustainable AirFuel) nécessite de fortes pressions.
La thèse consiste en l’acquisition de nouvelles données thermodynamiques et thermo-chimiques à haute température/pression nécessaires à l'optimisation énergétique d’un tel procédé [2] et à leur intégration dans une modélisation thermodynamique.
On fera par la suite un remontage du procédé global afin de pouvoir quantifier le gain énergétique et environnemental attendu.
La thèse se déroulera au sein du Laboratoire de modélisation thermodynamique et thermochimie (LM2T) en collaboration avec le LC2R (DRMP/SPC) pour la partie expérimentale.
Références :
[1]K. Gustafsson, R. Sadegh-Vaziri, S. Grönkvist, F. Levihn et C. Sundberg, «BECCS with combined heat and power: assessing the energy penalty,» Int. J. Greenhouse Gas Control, vol. 110, p. 103434, 2021.
[2] S. Zhang, X. Ye et Y. Lu, «Development of a Potassium Carbonate-based Absorption Process with Crystallization-enabled High-pressure Stripping for CO2 Capture: Vapor–liquid Equilibrium Behavior and CO2 Stripping Performance of Carbonate/Bicarbonate,» Energy Procedia, 2014