Développement accéléré de la technologie Zn-MnO2 pour le stockage longue durée par hybridation simulation-données
Le déploiement massif des énergies renouvelables impulse une demande croissante pour le stockage stationnaire, dont les spécificités (coût, sécurité, durabilité) diffèrent radicalement de la mobilité électrique. Face aux limites des batteries Li-ion (risques d'incendie, criticité du lithium et du cobalt, coûts de production), la technologie aqueuse Zinc-Manganèse (Zn-MnO2) s'impose comme une alternative de rupture. Basée sur des matériaux abondants, non toxiques et intrinsèquement sûrs, elle offre un potentiel unique pour le stockage de longue durée à faible impact environnemental.
Cependant, l'industrialisation de cette filière se heurte à des verrous scientifiques limitant la réversibilité et la durée de vie en cyclage, notamment la formation de dendrites de zinc et l'instabilité de la cathode. Ce projet de thèse propose de surmonter ces obstacles par une stratégie de recherche hybride couplant modélisation multiphysique et intelligence artificielle.
Dans un premier temps, un modèle en éléments finis sera développé et validé expérimentalement pour caractériser les mécanismes de dégradation (points chauds de densité de courant, gradients de concentration). Dans un second temps, ce modèle servira de générateur de données pour entraîner des algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning). Ces modèles de substitution permettront d'explorer rapidement un vaste espace de conception pour identifier les architectures les plus résilientes. L'objectif final est d'accélérer l'éco-conception de batteries Zn-MnO2 performantes, répondant aux impératifs de souveraineté énergétique et d'économie circulaire.
Modélisation électromagnétique des signatures radar et IA pour la reconnaissance d’objets
Cette thèse offre une opportunité unique de travailler à l’interface entre l’électromagnétisme, la simulation numérique et l’intelligence artificielle, afin de contribuer au développement des systèmes intelligents de détection et de reconnaissance de nouvelle génération. Le/la stagiaire intégrera le Laboratoire Antenne et Propagation (LAPCI) du CEA-LETI, à Grenoble (France), un environnement de recherche de rang mondial disposant d’équipements à la pointe de la technologie pour la caractérisation et la modélisation du canal de propagation, tels que des sondeurs de canal, des émulateurs, des chambres anéchoïques et des simulateurs électromagnétiques avancés. Une collaboration avec l’Université de Bologne (Italie) est prévue durant la thèse.
Cette thèse vise à développer des modèles électromagnétiques avancés de rétrodiffusion radar en champ proche, adaptés aux systèmes radar et JCAS opérant aux fréquences mmWave et THz. Les travaux porteront sur la modélisation physique de la signature radar d’objets étendus, en tenant compte des effets de champ proche, des configurations multi-statiques et multi-antennes, ainsi que de l’influence des matériaux et de l’orientation des cibles. Ces modèles seront validés par simulations électromagnétiques et par des campagnes de mesures, puis intégrés dans des outils de simulation de scène et de propagation multi-trajets de type ray-tracing. Les signatures radar ainsi obtenues seront exploitées pour entraîner des algorithmes d’intelligence artificielle dédiés à la reconnaissance d’objets, à l’inférence des propriétés des matériaux et à l’imagerie radar. En parallèle, des approches d’IA assistée par la physique seront étudiées afin d’accélérer les simulations électromagnétiques et de réduire leur complexité computationnelle. L’objectif final de la thèse est d’intégrer ces informations issues de la rétrodiffusion radar dans un framework de Semantic Radio SLAM 3D, afin d’améliorer la localisation, la cartographie et la compréhension de l’environnement dans des scénarios complexes ou partiellement masqués.
Nous recherchons un(e) étudiant(e) de niveau école d’ingénieur ou Master 2, avec de solides bases en traitement du signal, électromagnétisme, radar ou télécommunications. Un intérêt pour l’intelligence artificielle, la modélisation physique et la simulation numérique est attendu. Des compétences en programmation (Matlab, Python) seront appréciées, ainsi qu’une capacité à travailler à l’interface entre modèles théoriques, simulations et expérimentations. Curiosité scientifique, autonomie et motivation pour la recherche sont essentielles.
La candidature doit inclure un CV, un relevé de notes et une lettre de motivation.
Préconditionnement hybride CPU–GPU pour les simulations éléments finis sur architectures exascale
Les supercalculateurs exascale reposent sur des architectures hétérogènes combinant des CPU et des GPU, ce qui rend nécessaire une refonte des algorithmes numériques afin d’exploiter pleinement l’ensemble des ressources disponibles. Dans les simulations par éléments finis à grande échelle, la résolution des systèmes linéaires au moyen de solveurs itératifs et de préconditionneurs de type multigrille algébrique (AMG) constitue encore un goulet d’étranglement majeur en termes de performance.
L’objectif de cette thèse est d’étudier et de développer des stratégies de préconditionnement hybrides adaptées à ces systèmes hétérogènes. Le travail visera à analyser comment les techniques multiniveaux et AMG peuvent être structurées pour utiliser efficacement à la fois les CPU et les GPU, sans restreindre les calculs à un seul type de processeur. Une attention particulière sera portée à la distribution des données, au placement des tâches et aux interactions CPU–GPU au sein des solveurs multiniveaux.
D’un point de vue numérique, la recherche portera sur l’analyse et la construction des opérateurs multiniveaux, incluant les hiérarchies de grilles, les opérateurs de transfert inter-niveaux et les procédures de lissage, exécutés sur les CPU et les GPU disponibles. L’impact de ces choix sur la convergence, les propriétés spectrales et la robustesse des méthodes itératives préconditionnées sera étudié. Des critères mathématiques guidant la conception de préconditionneurs hybrides efficaces seront établis et validés sur des problèmes représentatifs en éléments finis, par exemple pour des applications en sismologie à l’échelle régionale.
Ces développements seront couplés à des stratégies de décomposition de domaine et de parallélisation adaptées aux architectures hétérogènes. Une attention particulière sera accordée aux transferts de données CPU–GPU, à l’utilisation de la mémoire et à l’équilibre entre noyaux liés au calcul et liés à la bande passante mémoire. L’interaction entre les choix numériques et les contraintes matérielles, telles que les hiérarchies mémoire CPU et GPU, sera conçue et développée afin d’assurer des implémentations scalables et efficaces.
Optimisation et contrôle de la température dans les systèmes pile à combustibles
Les piles à combustible à membranes échangeuses de proton (PEMFC) représentent une technologie clé pour le développement de systèmes énergétiques propres et durables, en particulier pour des applications lourdes dans le transport où leur densité énergétique est très intéressante. Néanmoins, afin de représenter une alternative industrielle viable, un certain nombre de verrous doit encore être levé parmi lesquelles les coûts d’exploitation et surtout la durabilité des systèmes en conditions réelles d’usage. Parmi les leviers d’action, l’optimisation des conditions opératoires est une piste prometteuse pour limiter les phénomènes de dégradations ayant lieu au sein de la pile. La température de fonctionnement est en particulier un paramètre clé car elle intervient à toutes les échelles : de la cinétique des mécanismes de dégradation à la capacité thermique que le système peut dissiper, en passant par l’équilibre en eau au sein de la pile. Malgré l’influence de ce paramètre sur la durabilité, celle-ci n’est généralement optimisée à l’échelle système que pour obtenir les meilleures performances, le temps de réponse le plus court possible et limiter la taille du système de gestion thermique.
L’objectif de cette thèse est de travailler à l’optimisation de la gestion de température d’une pile à combustible au sein d’un système en prenant en compte non seulement le critère de performances mais aussi celui de la durabilité. Pour ce faire l’impact de la température de fonctionnement sur les mécanismes de dégradation sera analysée à l’aide des différents outils de simulation déjà présents au sein du LITEN et de la quinzaine d’années d’expérience des équipes sur l’étude de la dégradation des piles à combustible PEMFC. Différentes architectures thermiques seront proposées et évaluées en lien avec les travaux d’optimisation des lois de contrôle de la température. Ces dernières pourront être mise en œuvre sur un système pile à combustible réel dans le but de démontrer la pertinence de la solution proposée par des données expérimentales concrètes.
Développement d'un nouveau schéma, basé sur la T-coercivité, pour discrétiser les équations de Navier-Stokes.
Dans le code TrioCFD, la discrétisation des équations de Navier-Stokes conduit à une résolution en trois étapes (cf. Chorin'67, Temam'68) : prédiction de la vitesse, résolution de la pression, correction de la vitesse. Si on veut utiliser un schéma de discrétisation en temps implicite, l'étape de résolution de la pression est particulièrement coûteuse. Ainsi, la plupart des simulations sont effectuées à l'aide d'un schéma en temps explicite, pour lequel le pas de temps dépend du pas du maillage, ce qui peut être fortement contraignant. On aimerait élaborer un schéma de discrétisation en temps implicite, en utilisant une formulation stabilisée du problème de Navier-Stokes basée sur la T-coercivité explicite (cf. Ciarlet-Jamelot'25). Il serait alors possible de résoudre directement un schéma implicite sans étape de correction, ce qui pourrait améliorer notablement les performances des calculs. Cela permettrait également d'utiliser la paire éléments finis P1-P0, économe en terme de degrés de liberté, mais instable pour une formulation classique.
Développement d’une analyse automatique des spectres gamma à l’aide d’un algorithme hybride machine learning pour la caractérisation radiologique des installations nucléaires en cours de démantèlement.
L’application de la spectrométrie gamma à la caractérisation radiologique dans le cadre du démantèlement des installations nucléaires, nécessite le développement d’algorithmes spécifiques pour l’analyse automatique des spectres. En particulier, la classification des déchets en béton, suivant leur niveau de contamination, représente un enjeu crucial pour le contrôle du coût de démantèlement.
Au sein du CEA/List, le LNHB en collaboration avec le CEA/DEDIP, est impliqué depuis quelques années dans le développement d’outils d’analyse automatique des spectres gamma à faible statistique, pouvant notamment être appliqués aux détecteurs scintillateurs (NaI(Tl), plastiques). Dans ce contexte, une approche originale fondée sur un algorithme hybride machine learning/statistique de démélange spectral, a été développée pour l’identification et la quantification de radionucléides en présence de fortes déformations du spectre mesuré, dues notamment aux interactions de l’émission gamma de la source radioactive avec son environnement.
Le sujet proposé fait suite aux travaux de thèse ayant permis le développement l’algorithme hybride dans le but d’étendre cette approche à la caractérisation radiologique des surfaces en béton. Le candidat sera impliqué dans l’évolution de l’algorithme hybride machine learning/statistique pour la caractérisation de béton pour le classement en déchets conventionnels. Le travail comprendra une étude de faisabilité de la modélisation des écarts du modèle appris pour optimiser la robustesse de la prise de décision.
Architecture innovante et traitement du signal pour des télécommunications optiques mobiles
Les communications optiques en espace libre reposent sur la transmission de données par la lumière entre deux points distants, sans recourir à des fibres ou à des câbles. Cette approche s’avère particulièrement intéressante lorsque les connexions filaires sont difficiles à déployer ou trop coûteuses.
Cependant, ces liaisons sont fortement affectées par les conditions atmosphériques : brouillard, pluie, poussières et turbulences thermiques atténuent ou déforment le faisceau lumineux, entraînant une dégradation notable de la qualité de la communication. Les solutions existantes restent coûteuses et limitées, tant du point de vue des dispositifs optiques de compensation que des algorithmes de traitement du signal.
Dans ce cadre, la thèse vise à concevoir des liaisons optiques mobiles performantes et robustes, capables de s’adapter à des environnements dynamiques et perturbés. L’étude portera notamment sur l’exploitation de dispositifs de type Optical Phased Array (OPA) sur Silicium — une technologie issue des systèmes LiDAR « low cost » — offrant une voie prometteuse vers des architectures compactes, intégrées et à faible coût.
L’orientation principale des travaux concernera le développement d’approches algorithmiques avancées pour le traitement et la compensation du signal. Le ou la doctorant·e sera amené·e à concevoir un environnement de simulation dédié, permettant d’évaluer et de valider les choix architecturaux et les stratégies algorithmiques avant toute expérimentation pratique.
L’objectif global est de proposer une architecture intégrée, flexible et fiable, garantissant la continuité des communications optiques en mouvement, avec des applications potentielles dans les domaines aérien, spatial et terrestre.
Optimisation topologique des performances optiques de µLED
Les performances des micro-LEDs (µLEDs) sont fondamentales pour les micro-écrans, un domaine d’excellence du laboratoire LITE au CEA-LETI. Cependant, simuler ces composants est complexe et coûteux en calculs, en raison de la nature incohérente des sources lumineuses et des géométries impliquées. Cela limite la possibilité d’explorer efficacement des espaces de conception multi-paramètres.
Cette thèse propose de développer une méthode innovante basée sur les éléments finis pour accélérer les simulations tout en rendant possible l’utilisation de l’optimisation topologique sur ces sources incohérentes. L’objectif est de produire des designs non intuitifs maximisant les performances tout en respectant les contraintes industrielles.
Le travail se divise en trois phases :
- Développer une méthode de simulation rapide et fiable, en intégrant des approximations physiques adaptées aux sources incohérentes et en réduisant les temps de calcul d’un facteur significatif.
- Concevoir un cadre d’optimisation topologique robuste, intégrant des contraintes de fabricabilité, pour générer des designs immédiatement réalisables.
- Réaliser un prototype à base de "composants sur étagère" du laboratoire qui consiste en une gravure de motifs complexes sur une couche de diélectrique au dessus d'une µLED. Cette partie est sujette à l'intégration de la thèse dans les projets axés "Métasurfaces" du laboratoire afin de profiter d'un financement type IPCEI ou projet européen. Cette partie est optionnelle dans le projet de thèse, à moduler selon opportunités de financement d'un tel prototype.
Les résultats attendus incluent des designs optimisés pour micro-écrans offrant des performances accrues et une méthodologie généralisable à d'autres dispositifs photoniques. Les efforts consentis à développer une telle méthodologie pourront bénéficier à d'autres laboratoires du DOPT, travaillant eux aussi sur les métasurfaces.
Evaluation de méthodes polytopales pour la CFD sur architecture GPU
Cette proposition de recherche se place dans le cadre de l’étude et de l’implémentation de méthodes polytopales pour résoudre les équations de la mécanique des fluides. Ces méthodes ont pour but de traiter des maillages les plus généraux possibles permettant de s’affranchir de contraintes géométriques de forme ou héritées de manipulations CAO comme des extrusions ou des assemblages faisant apparaître des non-conformités. Ces travaux se placent également dans le cadre du calcul intensif en vue de répondre à l’augmentation des moyens de calcul et en particulier du développement du calcul massivement parallélisé sur GPU.
L’objectif de cette thèse est donc de reprendre les travaux réalisés sur les méthodes de type polytopales existantes dans le logiciel TRUST que sont les méthodes "Compatible Discrete Operator" (CDO) et"Discontinuous Galerkin" (DG), de compléter leur étude notamment pour les opérateurs de convection et d’investiguer d’autres méthodes existantes dans la littérature comme les méthodes "Hybrid High Order"(HHO), "Hybridizable Discontinuous Galerkin" (HDG) ou "Virtual Element Method" (VEM).
Les objectifs principaux sont d’évaluer :
1. le comportement numérique de ces différentes méthodes sur les équations de Stokes/Navier-Stokes,
2. l’adaptabilité de ces méthodes à des architectures hétérogène telles que les GPU.
Optimisation topologique multi-matériaux robuste sous contrainte de fabricabilité appliquée au design d’aimant supraconducteur pour les IRMs haut champ
Les scanners IRM sont des outils très précieux pour la médecine et la recherche, dont le fonctionnement repose sur l'exploitation des propriétés des noyaux atomiques plongés dans un champ magnétique statique très intense. Celui-ci est généré, dans la quasi-totalité des scanner IRM, par un électroaimant supraconducteur.
La conception des électroaimants pour les IRM doit répondre à des contraintes très exigeantes sur l'homogénéité du champ produit. De plus, à mesure que le champ magnétique devient plus intense, les forces s'exerçant sur l'électroaimant augmentent et font émerger le problème de la tenue mécanique des bobinages. Enfin, la « fabricabilité » de l'électroaimant impose des contraintes sur les formes des solutions acceptables. La conception des électroaimants supraconducteurs pour les IRM demande donc un effort minutieux d'optimisation du design, soumise à des contraintes basée sur une modélisation multiphysique magnéto-mécanique.
Une nouvelle méthodologie innovante d'optimisation topologique multiphysique a été développée, sur la base d'une méthode à densité (SIMP) et d'un code de calcul par éléments finis. Celle-ci a permis de produire des designs d'aimants satisfaisant les contraintes sur l'homogénéité du champ magnétique produit et sur la tenue mécanique des bobinages. Toutefois, les solutions obtenues ne sont pas fabricables en pratique, tant du point de vue de la fabricabilité des bobines (enroulements des câbles) que de son intégration avec une structure portante (maintien des bobines par une structure en acier).
L'objectif de cette thèse est d'enrichir la méthode d'optimisation topologique amorcée en formalisant et en implémentant des contraintes de fabrication liées à manière de bobiner, aux contraintes résiduelles résultant d'une pré-tension des câbles au bobinage, et également à la présence d'un matériau de structure pouvant reprendre les efforts transmis par les bobines.