Calcul quantique avec des spins nucléaires
Les spins nucléaires dans les solides font partie des systèmes quantiques ayant les temps de cohérence les plus longs, jusqu'à des minutes, voire des heures, et sont donc des candidats attrayants pour les qubits ; cependant, le contrôle et la lecture des spins nucléaires individuels sont très difficiles. Dans notre laboratoire, nous avons mis au point une nouvelle méthode pour y parvenir. Les qubits de spin nucléaire sont interfacés par un ancilla de spin électronique, auquel ils sont couplés par l'interaction hyperfine. Le spin électronique est ensuite mesuré par comptage de photons à micro-ondes à des températures de l'ordre du millikelvin [1,2]. La lecture d'un seul cliché de spin nucléaire est effectuée par le biais du spin électronique [3], et le contrôle cohérent est obtenu par l'utilisation de transitions Raman micro-ondes [4]. Les spins électroniques sont des ions Er3+ dans un cristal CaWO4, et les spins nucléaires sont des atomes 183W dans la matrice, qui ont un spin 1/2.
[1] E. Albertinale et al., Nature 600, 434 (2021)
[2] Z. Wang et al., Nature 619, 276 (2023)
[3] J. Travesedo et al., arxiv (2024)
[4] J. O'Sullivan et al., arxiv (2024)
Disques Magnétiques comme Transducteurs de Moment Angulaire
Le sujet proposé est un projet collaboratif visant à exploiter les disques magnétiques suspendus en tant que nouveaux transducteurs micro-ondes du moment angulaire orbital. Notre objectif est de développer des modulateurs opto-mécaniques ultra-fidèles fonctionnant à des fréquences de l'ordre du GHz en intégrant des matériaux magnétiques dans des composants optiques. Ce concept innovant découle des progrès récents dans l'étude des lois de conservation du moment angulaire des modes magnétiques dans les cavités axi-symétriques. La conception que nous proposons permet de réaliser une interconversion cohérente entre la gamme de fréquences des micro-ondes dans laquelle fonctionnent les réseaux sans fil ou les ordinateurs quantiques et celle des réseaux optiques, qui constitue la gamme de fréquences optimale pour les communications à longue distance. À cet égard, notre proposition ne se contente pas d’introduire de nouvelles applications de la magnonique dans le domaine de l'optique qui n'avaient pas été envisagées auparavant, mais elle jette également un pont entre la communauté spintronique et ceux des communautés électronique et quantique.
Les déformations élastiques sont générées ici par la dynamique de l'aimantation à travers le tenseur magnéto-élastique et son couplage sans contact à un circuit micro-ondes. Notre étude se concentrera sur des structures microniques en grenat magnétique monocristallin intégrées dans des guides d'ondes ou des cavités photoniques en GaAs. En outre, nous proposons la fabrication de structures suspendues afin de minimiser les pertes d'énergie (élastiques ou optiques) à travers le substrat.
Le premier défi est de produire des hétérostructures hybrides intégrant des films de grenat de haute qualité avec des semi-conducteurs. Nous proposons une approche nouvelle basée sur l’élaboration de films de grenat magnétique d'épaisseur micronique, obtenus par épitaxie en phase liquide (LPE) sur un substrat de gadolinium-gallium-grenat (GGG). L'originalité consiste à coller le film retourné sur une tranche de semi-conducteur, puis à polir mécaniquement le substrat de GGG. La multicouche obtenue sera ultérieurement gravée par des techniques de lithographie standard.
Le deuxième défi est d'aller au-delà de l'excitation des modes uniformes et de cibler les modes avec un moment angulaire orbital en tant qu'encodeurs de quanta arbitrairement grands de nJ? pour des communication multiplexés multi-canaux ou pour définir des registres d'états quantiques multi-niveaux. On tirera parti des avancées récentes dans le couplage spin-orbite entre les ondes de spin azimutales ainsi que dans la diffusion élastique des magnons sur les tenseurs magnéto-cristallins anisotropes. Dans ce projet, nous voulons également aller au-delà de l'état uniformément aimanté et exploiter la capacité de modifier de façon continue la texture magnétique d'équilibre dans la direction azimutale comme moyen d'ingénierie des règles de sélection et donc accéder de manière cohérente à des symétries de modes qui seraient autrement cachées.
Saumures pour le recyclage des métaux
Les métaux critiques sont essentiels pour différentes technologies indispensables pour réduire nos émissions de dioxyde de carbone. Cependant, le recyclage des métaux contenus dans les déchets électroniques est inférieur à 20 % au niveau mondial, ce gisement de métaux est donc encore sous-exploité. Il est de plus urgent de développer des procédés efficaces pour recycler des déchets comme les panneaux solaires, dont le volume de déchets générés va devenir très important dans les années à venir. Actuellement, les méthodes hydrométallurgiques classiques utilisent des solutions aqueuses souvent toxiques pour dissoudre les métaux, ce qui pose des défis environnementaux conséquents.
Ce projet propose une alternative innovante en utilisant des saumures concentrées (solutions aqueuses de sels), pour oxyder et dissoudre les métaux. Dans ce sujet de thèse, les propriétés fondamentales des saumures et leur capacité à dissoudre des métaux seront étudiées avec différentes méthodes, notamment électrochimiques. Les méthodes d'intelligence artificielle développées au laboratoire seront utilisées pour cribler de nombreuses saumures capables d'améliorer la dissolution de métaux. Dans un second temps, des procédés de recyclage basés sur les saumures seront développés pour recycler les métaux contenus dans les circuits imprimés et les panneaux solaires. Enfin, la séparation des métaux et le traitement des saumures usées sera étudié avec des procédés membranaires et électrochimiques.
Modélisation du transfert de spin dans les qubits silicium et germanium
Les qubits de spin en silicium et en germanium ont fait des progrès remarquables ces dernières années. Dans ces dispositifs, l'information élémentaire est stockée sous forme d'une superposition cohérente des états de spin d'un électron ou d'un trou confiné dans une boîte quantique intégrée dans une hétérostructure Si/SiO2 ou SiGe. Ces spins peuvent être manipulés électriquement et sont intriqués par des interactions d'échange, permettant de réaliser les opérations à un ou deux qubits nécessaires au calcul et à la simulation quantique. Grenoble promeut des plateformes de qubits originales basées sur Si et Ge, et détient divers records de durée de vie de spin et d'interactions spin-photon. Au CEA/IRIG, nous accompagnons le développement de ces technologies quantiques avec de la modélisation avancée, en particulier grâce au code TB_Sim capable de décrire des qubits très réalistes jusqu'à l'échelle atomique si nécessaire.
Un porteur de charge et son spin peuvent en être déplacés de manière cohérente entre différentes boîtes quantiques, ce qui permet le transfert d'information quantique et le couplage entre spins distants. La dynamique du transport de spin est cependant complexe en raison des interactions spin-orbite qui couplent le mouvement du porteur à son spin. Le contrôle de ce transport nécessite donc une compréhension complète de ces interactions et de leurs effets sur l'évolution et la cohérence du spin. L'objectif de cette thèse est de modéliser le transport entre qubits de spin Si/Ge en utilisant une combinaison de techniques analytiques et numériques (TB_Sim). Le projet étudiera notamment la manipulation, le transport et l'intrication du spin dans des réseaux de qubits, ainsi que la réponse au bruit et au désordre (décohérence). Le doctorant aura l'opportunité d'interagir avec une communauté dynamique d'expérimentateurs travaillant sur les qubits de spin au CEA et au CNRS.
Compréhension des mécanismes de l’hydrogénation par voie directe du CO2 par des catalyseurs (Na,K)FeOx via un couplage théorique-expérimental
Face au dérèglement climatique, la sobriété énergétique pour réduire nos émissions de CO2 s'impose. Une autre solution au problème existe : la capture, le stockage et l'utilisation du CO2, et ce afin de tendre vers une économie circulaire du carbone, et à terme la défossilisation. Dans cette optique, l'hydrogénation par voie directe du CO2 permet de le transformer en molécules d'intérêts tels que les hydrocarbures, via le couplage de la réaction reverse water gas shift (RWGS) et de la synthèse Fischer-Tropsch (FTS).
La catalyse computationnelle operando a récemment émergé comme étant une alternative raisonnée au développement de nouveaux catalyseurs grâce à une approche multi-échelle de l’atome jusqu’à la particule active, afin de modéliser la sélectivité et l’activité du catalyseur. Les nouveaux outils combinant les simulations ab initio (DFT) et la dynamique moléculaire (MD) via des algorithmes de machine learning permettent de faire le lien entre la précision des calculs DFT et la puissance des simulations atomistiques. Les catalyseurs actuels bifonctionnels (car actifs pour la RWGS et la FTS) pour l’hydrogénation par voie directe du CO2 sont à base d’oxydes de fer dopés (promoteurs métalliques).
Ce projet a pour objectif l’étude théorique de catalyseurs de type Na-FeOx et K-FeOx dopés avec du Cu, Mn, Zn et Co, et ce en 4 étapes : les simulations DFT (énergies d’adsorption, densités d’états, barrières d’énergies, états de transition), la modélisation microcinétique (constantes de réaction, TOF), la construction de potentiels interatomiques par couplage DFT/machine learning, la simulation de particules entières (sélectivité, activité, grandeurs microscopiques).
Cette étude théorique ira de pair avec la synthèse et des mesures expérimentales des catalyseurs étudiés, et des catalyseurs optimisés émergeants des résultats computationnels. Toutes les données accumulées (DFT, MD, propriétés catalytiques) pourront alimenter une base de données, qui pourra être exploitée à terme pour faire émerger des descripteurs d’intérêt pour l’hydrogénation du CO2.
Contrôle magnéto-ionique de jonctions tunnel magnétiques pour des applications neuromorphiques
La magnéto-ionique est un domaine émergent qui offre un grand potentiel de réduction de la consommation d'énergie dans les applications de mémoire spintronique grâce au contrôle non-volatile des propriétés magnétiques par l'intermédiaire de tension de grille. En combinant le concept de mouvement ionique contrôlé par tension des technologies memristor, typiquement utilisées dans les applications neuromorphiques, avec la spintronique, ce domaine offre une opportunité unique de créer une nouvelle génération de fonctionnalités neuromorphiques basées sur des dispositifs spintroniques.
Le doctorat sera un projet de recherche expérimentale axé sur la mise en œuvre du contrôle par tension de grille d’effets magnéto-ioniques dans les dispositifs spintroniques à jonction tunnel magnétique. Le but ultime du projet est d'obtenir un contrôle fiable et non volatile de la commutation de l'aimantation dans les jonctions tunnel magnétiques à trois terminaux.
Un défi majeur reste à relever pour l'utilisation de la magnéto-ionique dans des applications pratiques, à savoir son intégration dans les jonctions tunnel magnétiques (MTJ), qui sont les éléments constitutifs des architectures de mémoire magnétique. Cela permettra non seulement de débloquer le contrôle dynamique des champs/courants de commutation dans les jonctions tunnel magnétiques afin de réduire la consommation d'énergie, mais aussi de contrôler la stochasticité, ce qui a des implications importantes dans l'informatique probabiliste.
Vers une meilleure compréhension des protéines membranaires grâce à l’IA
Malgré les avancées spectaculaires de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec des outils tels qu’AlphaFold, la prédiction des structures des protéines membranaires demeure un défi majeur en biologie structurale. Ces protéines, qui représentent 30% du protéome et 60% des cibles thérapeutiques, sont encore largement sous-représentées dans la Protein Data Bank (PDB), avec seulement 3% de structures résolues. Cette rareté s’explique par la difficulté à maintenir leur état natif dans un environnement amphiphile, ce qui complique leur étude, notamment avec les techniques structurales classiques.
Ce projet de thèse a pour objectif de lever ces obstacles en combinant les capacités prédictives d'AlphaFold avec des données expérimentales de diffusion aux petits angles (SAXS/SANS), obtenues en condition physiologique. L’étude se concentrera sur la protéine translocatrice TSPO, un marqueur clé en neuro-imagerie de plusieurs pathologies graves (cancers, maladies neurodégénératives) en raison de sa forte affinité pour divers ligands pharmacologiques.
Ce travail s’articulera autour de la prédiction de la structure de TSPO en présence et en absence de ligands, de l’acquisition de données SAXS/SANS du complexe TSPO/amphiphiles et de l’affinement des modèles grâce à des outils de modélisation avancée (MolPlay, Chai-1) et des simulations de dynamique moléculaire. En approfondissant la compréhension de la structure et de la fonction de TSPO, ce projet pourrait conduire à la conception de nouveaux ligands pour le diagnostic et la thérapie.
Conception et fabrication de circuits neuromorphiques basés sur des dispositifs ioniques
Les réseaux de neurones (NN) sont inspirés des processus de calcul et de communication du cerveau afin de résoudre efficacement des tâches telles que l'analyse de données, le traitement adaptatif de signaux en temps réel, et la modélisation de systèmes biologiques. Cependant, les limitations matérielles constituent actuellement le principal obstacle à une adoption à grande échelle. Pour y remédier, un nouveau type d'architecture de circuit appelé "circuit neuromorphique" est en train d’émerger. Ces circuits imitent le comportement des neurones en intégrant un haut degré de parallélisme, une connectivité adaptable et un calcul en mémoire. Les transistors à base d'ions ont été récemment étudiés pour leur potentiel à fonctionner comme neurones et synapses artificiels. Bien que ces dispositifs émergents présentent d’excellentes propriétés en raison de leur très faible consommation d'énergie et de leurs capacités de commutation analogique, ils nécessitent encore une validation à l’échelle de systèmes plus larges.
Dans l'un des laboratoires du CEA-Leti, nous développons de nouveaux transistors à base de lithium en tant que brique de base pour déployer des réseaux de neurones artificiels à faible consommation d'énergie. Ces dispositifs doivent désormais être intégrés dans un système réel pour évaluer leur performance et leur potentiel. En particulier, des circuits bio-inspirés et des architectures en barre croisée pour le calcul accéléré seront ciblés.
Au cours de cette thèse, votre objectif principal sera de concevoir, implémenter et tester des réseaux de neurones basés sur des matrices de transistors à base de lithium (~20x20) et des circuits neuromorphiques, ainsi que la logique CMOS de lecture et d’écriture pour les contrôler. Les réseaux pourront être implémentés en utilisant différents algorithmes et architectures, y compris les réseaux de neurones artificiels, les réseaux de neurones impulsionnels et les réseaux de neurones récurrents, qui seront testés pour résoudre des problèmes de reconnaissance de motifs spatiaux et/ou temporels et pour reproduire des fonctions biologiques telles que le conditionnement pavlovien.
Blockchain locale embarquée sur dispositifs physiques sécurisés
La blockchain repose sur un protocole de consensus qui a pour objectif de partager et répliquer des données ordonnancées entre les pairs d’un réseau distribué. La pile protocolaire, embarquée dans les dispositifs pairs du réseau, s’appuie sur un mécanisme de preuve qui atteste l’horodatage et permet une certaine équité au sein du réseau.
Les protocoles de consensus utilisés dans les blockchains déployées aujourd’hui ne sont pas adaptés pour l’embarqué, car ils requièrent trop de ressources de communication et/ou de calcul pour la preuve. Quelques travaux de recherche, comme IOTA ou HashGraph, traitent de ce sujet et pourront être analysés dans l’état de l’art.
La problématique de la thèse est de construire un protocole de consensus, frugal en communications et en ressources de calcul, dont la pile protocolaire sera implémentée dans un dispositif embarqué sécurisé. Ce protocole devra s’appuyer sur une preuve de temps écoulée issue de travaux de notre laboratoire, également frugale, appelée Proof-of-Hardware-Time (PoHT) et satisfaire les propriétés de finalité et d’équité. L’architecture complète d’un nœud pair du réseau sera conçue et embarquée sur une carte électronique de type microprocesseur intégrant plusieurs composants de sécurité matérielle, de telle sorte que la ressource de preuve ne soit pas parallélisable. La communication entre les pairs sera établie de façon distribuée.
Etudes avancées de la Représentation Sémantique, de l'Alignement et du Raisonnement dans les Systèmes de Communication Multi-Agents pour les Réseaux 6G
Les communications sémantiques représentent un domaine de recherche émergent et transformateur, où l'objectif se déplace de la transmission de simples données brutes à celle d'informations significatives. Bien que les premiers modèles et solutions de conception aient établi des principes fondamentaux, ils reposent souvent sur des hypothèses fortes concernant l'extraction, la représentation et l'interprétation du contenu sémantique. L'arrivée des réseaux 6G introduit de nouveaux défis, en particulier avec le besoin croissant de systèmes multi-agents où plusieurs agents pilotés par l'intelligence artificielle (IA) interagissent de manière fluide.
Dans ce contexte, le défi de l'alignement sémantique devient crucial. La littérature existante sur les communications sémantiques multi-agents suppose fréquemment que tous les agents partagent un cadre d'interprétation et de compréhension commun, ce qui est rarement le cas dans des scénarios pratiques. Des représentations mal alignées peuvent entraîner des inefficacités de communication, une perte d'informations critiques et des malentendus.
Cette recherche doctorale vise à faire progresser l'état de l'art en explorant les principes de représentation sémantique, d'alignement et de raisonnement dans des environnements multi-agents IA au sein des réseaux de communication 6G. L'étude examinera comment les agents peuvent aligner dynamiquement leurs modèles sémantiques, garantissant une interprétation cohérente des messages tout en tenant compte des différences de contexte, d'objectifs et de connaissances préalables. En s'appuyant sur des techniques issues de l'intelligence artificielle, telles que l'apprentissage automatique, l'alignement d'ontologies et le raisonnement multi-agents, l'objectif est de proposer des cadres novateurs qui améliorent l'efficacité et l'efficience des communications dans des environnements multi-agents. Ce travail contribuera à des systèmes de communication plus adaptatifs, intelligents et sensibles au contexte, essentiels à l'évolution des réseaux 6G.