Développement de microcalorimètres magnétiques ultra haute résolution pour l’analyse isotopique d’actinides par spectrométrie de photons X et gamma
Le sujet de thèse porte sur le développement de microcalorimètres magnétiques (CMM) ultra haute résolution pour améliorer l’analyse isotopique d’actinides (uranium, plutonium) par spectrométrie X et gamma autour de 100 keV. Cette analyse, essentielle dans le cycle du combustible nucléaire et la lutte contre la prolifération, repose traditionnellement sur des détecteurs HPGe, dont la résolution limite la précision. Pour surmonter ces limites, le projet vise à utiliser des détecteurs cryogéniques de type CMM fonctionnant à des températures inférieures à 100 mK et capables d’atteindre une résolution énergétique dix fois meilleure que celle des HPGe. Les détecteurs CMM seront microfabriqués au CNRS/C2N avec des composants supraconducteurs et paramagnétiques, puis testés au LNHB. Une fois étalonnés, ils serviront à mesurer avec précision les spectres de photons des actinides afin de déterminer avec précision les paramètres fondamentaux atomiques et nucléaires des isotopes étudiés. Les résultats obtenus enrichiront les bases de données nucléaires et atomiques utilisées dans les codes de déconvolution permettant une analyse isotopique d'actinides plus fiable et précise.
Évaluation des revêtements de surface nanométriques sur les électrodes positives à haute densité énergétique pour batteries lithium-ion.
Les oxydes lamellaires riches en nickel LiNi1-x-yMnxCoyO2 (NMC) et LiNi1-x-yCoyAlzO2 (NCA) sont des matériaux exceptionnels pour l’électrode positive des batteries au lithium grâce à leur grande capacité de stockage réversible. Toutefois, dans les conditions réelles d’utilisation, des réactions indésirables peuvent entraîner la dissolution des métaux de transition et la fracturation des électrodes, affectant ainsi leurs propriétés électrochimiques. Ces phénomènes sont associés à la présence d’acide fluorhydrique (HF) dans l’électrolyte, principalement due à la dégradation du sel LiPF6. Pour résoudre ces problèmes, des traitements de surface sont nécessaires pour protéger le matériau actif et améliorer les performances. Le projet EVEREST propose une méthode innovante, flexible et abordable pour créer des revêtements nanométriques inorganiques. Cette méthode repose sur une technique récente, l’électrofilage coaxial, qui permet de produire des nanofibres possédant une structure cœur-gaine bien définie. Nous proposons d'évaluer l'impact des paramètres de mise en forme des nanofibres sur la morphologie, les performances électrochimiques et le mécanisme sous-jacent. Les performances électrochimiques des matériaux revêtus et vierges seront comparées dans une demi-cellule avec Li métal comme contre électrode. Les processus redox, les mécanismes de transfert de charges et les modifications structurelles seront étudiés en mode operando grâce au faisceau synchrotron.
Simulation quantique des noyaux atomiques
Les noyaux atomiques forment des systèmes quantiques à N corps fortement corrélés régis par l'interaction forte de la QCD. Le modèle en couches nucléaire, qui diagonalise le hamiltonien dans une base dont la dimension croît exponentiellement avec le nombre de nucléons, constitue une approche bien établie pour décrire leur structure. Cependant, cette explosion combinatoire limite les calculs classiques haute performance à une fraction restreinte de la carte des noyaux.
Les calculateurs quantiques offrent une alternative prometteuse grâce à leur capacité naturelle à manipuler des espaces de Hilbert exponentiellement grands. Bien que nous demeurions dans l'ère NISQ avec ses qubits bruités, ils pourraient révolutionner les applications du modèle en couches.
Cette thèse vise à développer une approche complète pour la simulation quantique des systèmes nucléaires complexes. Un premier jalon crucial consiste à créer une interface logicielle intégrant les données de structure nucléaire (orbitales nucléoniques, interactions nucléaires) aux plateformes de calcul quantique, facilitant ainsi les applications futures en physique nucléaire.
Le projet explore deux classes d'algorithmes : les approches variationnelles et non-variationnelles. Pour les premières, l'expressivité des ansätze quantiques sera analysée systématiquement, notamment dans le contexte de la brisure et de la restauration de symétries. Les solveurs quantiques variationnels (VQE), particulièrement prometteurs pour les systèmes hamiltoniens, seront implémentés avec un accent sur la technique ADAPT-VQE adaptée au problème à N corps nucléaire.
Un défi majeur réside dans l'accès aux états excités, aussi cruciaux que l'état fondamental en structure nucléaire, alors que les VQE se concentrent principalement sur ce dernier. La thèse développera donc des algorithmes quantiques dédiés aux états excités, en testant diverses méthodes : expansion de l'espace de Hilbert (Quantum Krylov), techniques de fonctions de réponse (équations du mouvement quantiques), et méthodes basées sur l'estimation de phase. L'objectif final est d'identifier les approches les plus adaptées en termes de passage à l'échelle et de résistance au bruit, pour des applications avec des hamiltoniens nucléaires réalistes.
Modélisation et prédiction des émissions électromagnétiques des convertisseurs de puissance par deep learning
Ces dernières années, la compatibilité électromagnétique (CEM) dans les convertisseurs de puissance à semi-conducteurs à 'wide bandgap' (WBG) a suscité un intérêt croissant, en raison des vitesses de commutation élevées et des fréquences accrues qu’ils permettent. Si ces dispositifs améliorent la densité et l’efficacité des systèmes, ils engendrent également des émissions conduites et rayonnées plus complexes à maîtriser. Dans ce contexte, cette thèse porte sur la prédiction, la modélisation et la caractérisation des interférences électromagnétiques (EMI)(> 30 MHz), tant conduites que rayonnées, dans des systèmes électroniques de puissance opérant à haute fréquence. Elle s’appuie sur une méthode de découpage multi-sous-systèmes et une co-simulation itérative, combinée à une caractérisation in situ pour capturer les phénomènes non idéaux et non linéaires. En complément, des techniques deep learning sont utilisées pour modéliser le comportement EMI à partir de données mesurées et simulées. Generative AI est également exploitée pour générer automatiquement des configurations représentatives et variées que l’on peut rencontrer en électronique de puissance, permettant ainsi d’explorer efficacement un large spectre de scénarios EMI. Cette approche vise à renforcer la précision des analyses tout en accélérant les phases de simulation et de conception.
Etude in situ de l’impact du champ électrique sur les propriétés des matériaux chalcogénures
Les matériaux chalcogénures (PCM, OTS, NL, TE, FESO …) sont à la base des concepts les plus innovants en micro—électronique allant des mémoires PCM aux nouveaux dispositifs neuromorphiques et spinorbitroniques (FESO, SOT-RAM, etc …). Une partie de leur fonctionnement repose sur une physique hors-équilibre induite par l’excitation électronique résultant de l’application d’un champ électrique intense. La thèse vise à mesurer expérimentalement sur des couches minces de chalcogénures les effets induits par le champ électrique intense sur la structure atomique et les propriétés électroniques du matériau avec une résolution temporelle femtoseconde (fs). Les conditions « in-operando » des dispositifs seront reproduites en utilisant une impulsion THz fs permettant de générer des champs électriques de l'ordre de quelques MV/cm. Les modifications induites seront alors sondées via différents méthodes de diagnostique in situ (spectroscopie optique ou diffraction x et/ou ARPES). Les résultats seront comparés à des simulations ab initio suivant une méthode à l’état de l’art développée avec l’Université de Liège. Au final la possibilité de prévoir la réponse des différents alliages chalcogénures aux échelles de temps fs sous champ extrême permettra d’optimiser la composition et les performances des matériaux (effet de switch e-, électromigration des espèces sous champ, etc …) tout en apportant une compréhension des mécanismes fondamentaux sous-jacents liant excitation électronique, évolution des propriétés sous champ et structure atomique de ces alliages.
Réduction de la complexité du parc de bâtiments en France pour mieux anticiper la flexibilité de la demande énergétique et l'intégration de la ressource solaire
Ce travail propose de répondre aux enjeux actuels de transition énergétique dans le secteur du bâtiment, premier consommateur d’énergie en France. Les politiques publiques françaises proposent aujourd’hui des solutions de grande ampleur comme des aides à la rénovation énergétique des logements ou des incitations à l’installation de systèmes de production d’énergies renouvelables. A grande échelle, ceci engendre des changements structurants à la fois pour les gestionnaires de bâtiments mais aussi pour les gestionnaires de réseaux énergétiques. De ce fait, les acteurs du secteur doivent revoir leurs prévisions de consommation énergétique et d’impact carbone en intégrant des solutions de flexibilité adaptées au référentiel français. Pour répondre aux enjeux énergétiques et de diminution des émissions de gaz à effet de serre, quelques leviers de flexibilité sont déjà en place mais certains autres doivent être anticipés en tenant compte des scénarios long terme de rénovation énergétique et de déploiement du gisement renouvelable notamment photovoltaïque à l'échelle du parc français. La problématique de la massification est donc sous-jacente. C'est pourquoi cette thèse propose d’implémenter une méthodologie de réduction de la dimension du parc français sur des critères préalablement définis. En particulier, l’objectif sera de définir un nombre restreint de bâtiments de référence statistiquement représentatifs des comportements résultant de l’application de stratégies de flexibilité répondant aux enjeux énergétiques et de limitation des émissions de gaz à effet de serre. Pour ce faire, le CSTB (Centre Scientifique et Technique du Bâtiment) développe et met à disposition une base de données des bâtiments du parc français (BDNB : Base de Données Nationale des Bâtiments) renfermant notamment des informations sur la morphologie, les usages, les principes constructifs ou encore les consommations et performances énergétiques.
Modèles de fondation multimodaux à grain fin et ancrés spatio-temporellement.
Ce projet de thèse porte sur l'amélioration des modèles multimodaux de grande taille (LMMs) par l’intégration d’informations fines et spatio-temporelles dans les ensembles de données d'entraînement. Bien que les modèles actuels tels que CLIP et Flamingo présentent de bonnes performances, ils s'appuient sur des paires image-texte bruitées et peu structurées, sans ancrage spatial ou temporel explicite. La thèse vise à développer des pipelines automatiques permettant d’enrichir les jeux de données avec des métadonnées géographiques et temporelles, à affiner les légendes par l’introduction de descripteurs sémantiques plus précis, et à réguler la diversité et la compacité des données par un contrôle du nombre d'exemples par classe.
Les stratégies d'entraînement exploiteront des hiérarchies de classes et adapteront les protocoles afin d'améliorer l’alignement entre les éléments des légendes et les régions d’image correspondantes. Le travail portera également sur des régimes d’entraînement conjoints intégrant simultanément les dimensions fine, spatiale et temporelle, ainsi que sur une phase d’inférence orientée vers la génération de contenus diversifiés en mode "ensemble". Le projet abordera également des enjeux liés à la qualité des métadonnées, à l’adaptation efficace des modèles, et à la conception de benchmarks adaptés à l’évaluation multi-dimensionnelle.
Les applications ciblées incluent la génération de données synthétiques pour la conduite autonome, l’annotation enrichie d’archives médiatiques via des légendes contextualisées, et une meilleure compréhension visuelle dans les environnements industriels simulés.
Caractérisation électrique et matériau approfondie d'espaceurs à faible constante diélectrique
Dans le cadre de l'European Chip Act, le CEA-Leti s'engage à façonner l'avenir de l'électronique en développant une nouvelle génération de transistors grâce à l'architecture FDSOI. Nous recherchons un(e) thésard(e) motivé(e) pour nous aider à relever des défis passionnants liés aux performances avancées de ces transistors. Vous aurez l'opportunité de participer à un projet de pointe axé sur le développement de matériaux innovants, avec l'ambition de créer une technologie de premier plan en matière d'efficacité énergétique.
Alors que nous repoussons les limites des transistors planaires à 10 nm et 7 nm, nous faisons face à d'importants défis physiques, en particulier la réduction des éléments parasites tels que la capacitance et la résistance d'accès, qui sont essentiels pour minimiser les pertes d'énergie et optimiser les performances. Le matériau isolant utilisé pour les espaceurs jouent ici un rôle clé sur ces performances et de nombreux candidats ont été proposés pour remplacer les solutions conventionnelles avec de plus faibles permittivités (SiN, SiCO, SiCON, SiCBN). Néanmoins leur intégration introduit également des défauts inhérents entrainant la capture de charges ou la présence d'états d'interface indésirables qui nuisent à la performance finale des transistors.
L'objectif de cette thèse est de mener une enquête approfondie et une caractérisation électrique (CV, IV, BTI, HCI, etc.) du matériaux d’espaceur (interface, volume), en fournissant une analyse détaillée des performances du transistor et de ses mécanismes sous-jacents. Une caractérisation innovante par mesure de stress CV ultra-rapide sur des échantillons diélectriques sera également réalisée et la corrélation entre la performance de piégeage et les paramètres de dépôt utilisés dans leur fabrication sera établie. De plus, le candidat collaborera étroitement avec des experts pour contribuer au développement du dépôt couches minces et à la caractérisation de nouveaux matériaux par analyse de surface et caractérisation des films minces (ellipsométrie, FTIR, XRR, XPS, etc.).
Tout au long de la thèse, vous acquerrez un large éventail de connaissances, couvrant les matériaux et processus de la microélectronique, la conception intégrée analogique, tout en relevant le défi unique de la technologie FDSOI avancée à 7-10 nm. Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour développer une compréhension approfondie des dispositifs FDSOI et analyserez les mesures existantes. Vous ferez également partie d'un laboratoire multidisciplinaire, travaillant aux côtés d'une équipe composée de plusieurs chercheurs permanents, explorant un large éventail d'applications de recherche.
Ce thèse offre l'opportunité unique de participer à un des projet phare et ambitieux du CEA-LETI. Si vous êtes curieux et avide de relever des défis, cette opportunité est faite pour vous !
Microfluidique pour la détection biomimétique de pathogènes dans l’air
L’air représente une voie de contamination difficile à contrôler par laquelle de nombreux agents biologiques, biochimiques ou chimiques peuvent affecter les populations et le personnel soignant. Les approches de détection usuelles, qu’il s’agisse de qPCR, de tests antigéniques ou de tests ELISA, reposent toutes sur l’emploi de réactifs spécifiques aux agents recherchés. Ces approches sont par conséquent inadaptées pour détecter un pathogène inconnu dont pourrait résulter une nouvelle pandémie. Face à de tels agents inconnus, de nouveaux capteurs liés au vivant seront nécessaires pour distinguer ce qui peut être pathogène de ce qui ne devrait pas l’être. Et ceux-ci devront être miniatures pour être déployés.
La thèse proposée vise à explorer, au moyen d’un nouveau système microfluidique, des approches originales pour mener une telle détection sans a priori. En s’appuyant sur l’expérience et les développements du laboratoire, il s’agira notamment de :
- mettre au point de nouveaux matériaux et designs permettant d’optimiser et enchaîner les prélèvements de bioaérosols ;
- développer une biopuce biomimétique et optimiser les rencontres moléculaires au moyen de micro-écoulements pilotés à micro/milli échelles.
Vous concevrez ainsi une carte microfluidique intégrant de nouvelles stratégies de détection puis étudierez expérimentalement celles-ci en vous appuyant sur les prototypes développés au laboratoire.
Simulation des phénomènes d’interaction entre ondes ultrasonores et microstructure métalliques pour l’imagerie et la caractérisation
L’interaction des ondes avec la matière dépend fortement de la fréquence de ces ondes et de l’échelle de leurs longueurs d’onde au regard des propriétés du milieu considéré. Dans le cadre des applications d’imagerie ultrasonore qui nous importent, les échelles considérées pour les métaux sont généralement de l’ordre du millimètre (du dixième à plusieurs dizaines de millimètres). Or, selon les procédés de fabrication utilisés, les milieux métalliques qui sont souvent anisotropes peuvent également présenter une microstructure dont les hétérogénéités ont des dimensions caractéristiques du même ordre. Ainsi, les ondes ultrasonores se propageant à travers des métaux peuvent, dans certaines circonstances, être fortement affectées par les microstructures de ces derniers. Cela peut représenter une gêne pour certaines techniques ultrasonores (atténuation, bruit de structure) ou, au contraire, une opportunité pour estimer des propriétés locales du métal inspecté.
L’objectif général de la thèse proposée vise à approfondir la compréhension du lien entre microstructure et comportement des ondes ultrasonores pour de grandes classes de matériau en bénéficiant des savoirs combinés du LEM3 pour la génération de microstructure virtuelle et du CEA pour la simulation de la propagation d’ondes ultrasonores.
Le travail proposé combinera l’acquisition et l’analyse de données expérimentales (matériau et ultrasons), l’utilisation d’outils de simulation, et le traitement statistique de données. Cela permettra une analyse les comportements selon les classes de matériaux, voire la mise en place de procédures d’inversion permettant de caractériser une microstructure à partir d’un jeu de données ultrasonores. La combinaison de ces méthodes permettra une approche holistique contribuant à des avancées significatives dans le domaine.