Support logiciel pour l'utilisation d'accélérateur de calcul et de transfert mémoire
Pour des raisons d'énergie les futurs ordinateurs devront utiliser des accélérateurs pour le calcul comme pour les accès à la mémoire (GPU, TPU, NPU, DMA intelligents). Les application d'IA ont des besoins en calcul intensif à la fois en intensité de calcul et en débits mémoire.
Ces accélérateurs ne se basent pas sur un jeu d'instruction simple (ISA), ils s'affranchissent du modèle de Von Neuman et ils nécessitent d'écrire manuellement du code spécialisé.
Par ailleurs, il est difficile de comparer l'utilisation de ces accélérateurs avec un code utilisant un processeur non spécialisé, les codes sources initiaux étant très différents.
HybroLang est un langage de programmation proche matériel permettant d'exprimer des programmes utilisant toutes les capacités de calcul d'un processeur tout en permettant une spécialisation du code en fonction des données connues à l'exécution.
Le compilateur HybroGen a déjà démontré sa capacité de programmation d'accélérateurs de calcul en mémoire, comme en optimisation de code sur CPU classique en réalisant des optimisations innovantes.
Cette thèse se propose d'étendre le langage HybroLang afin de :
- faciliter la programmation d'application d'IA apportant le support pour des données complexes : stencils, convolution, calcul clairsemé
- permettre la génération de code à la fois sur CPU et avec des accélérateurs matériels en cours de développement au CEA (calcul clairsemé, calcul en mémoire, accès à la mémoire)
- permettre la comparaison d'architectures différentes en partant d'un seul code source d'application
Idéalement un candidat devra avoir des connaissances dans les domaines suivants : architecture des ordinateurs, implémentation de langage de programmation, compilation et optimisation de code.
Génération assistée par LLM de modèles matériels fonctionnels et formels
Les systèmes matériels modernes, comme les processeurs RISC-V ou les accélérateurs matériels, reposent sur des simulateurs fonctionnels et des modèles de vérification formelle pour garantir leur bon fonctionnement, leur fiabilité et leur sécurité. Aujourd’hui, ces modèles sont majoritairement développés manuellement à partir des spécifications, ce qui demande beaucoup de temps et devient de plus en plus complexe à mesure que les architectures évoluent.
Cette thèse propose d’explorer l’utilisation des grands modèles de langage (LLMs) pour automatiser la génération de modèles matériels fonctionnels et formels à partir de spécifications de conception. Le travail consistera à concevoir une méthodologie permettant de produire des modèles exécutables (par exemple des simulateurs) et des modèles formels cohérents, tout en augmentant la confiance dans leur correction. Pour cela, la thèse s’appuiera sur des boucles de retour issues des outils de simulation et de vérification formelle, combinées à des techniques d’apprentissage par renforcement.
Les résultats attendus sont une réduction significative de l’effort de modélisation manuelle, une meilleure cohérence entre les différents modèles, et une validation de l’approche sur des cas d’étude réalistes, notamment autour des architectures RISC-V et des accélérateurs matériels.
Extraction de relations complexes et d'événements few-shot à partir de texte appliquée à la littérature scientifique
L'extraction d'information à partir de textes, qui se rattache plus généralement au traitement automatique des langues, a fait l'objet de travaux depuis de nombreuses années centrées sur la reconnaissance d'entités nommées, l'extraction de relations entre ces entités et pour sa partie la plus complexe, celle d'événements, qui prend la forme d'une tâche de remplissage de formulaires (templates) prédéfinis à partir de textes. Dans ce contexte, l'objectif de la thèse est de concevoir, développer et évaluer des modèles d'extraction d'événements opérant sur des articles scientifiques, un événement pouvant correspondre dans ce contexte à un ensemble d'entités et de relations caractérisant par exemple une expérience ou une réaction chimique. De plus, ces modèles devront pouvoir être définis à partir d'un ensemble très restreint de données annotées afin de s'adapter rapidement à un nouveau domaine scientifique.
Sur le plan méthodologique, la thèse proposée cherche à dépasser la tendance que l'on pourrait qualifier de presque naturelle dans le contexte actuel à se tourner vers les grands modèles de langue génératifs (LLM) en défendant l'idée d'une synergie possible entre LLM et modèles plus petits de type encodeur dans un contexte few-shot, synergie dans laquelle les premiers permettent, grâce à la génération de données et d'annotations synthétiques, de construire les ressources permettant de mettre en œuvre les seconds par le biais de mécanismes de préentraînement. La thèse prendra place dans le contexte du projet AIKO de l’agence de programmes numérique, focalisé sur l'extraction de connaissances à partir de publications scientifiques.
Croissance matériaux chalcogénures FerroMagnétiques 2D pour la spintronique
Les matériaux chalcogénures, notamment les alliages Ge-Sb-Te (GST), sont essentiels pour les mémoires à
changement de phase (PCMs). Bien que performantes, ces mémoires consomment beaucoup d’énergie, ce
qui pousse à explorer des solutions alternatives. Les alliages GST offrent des opportunités uniques dans le
domaine de la spin-orbitronique comme matériau d'interconversion spin-charge ou comme source de courant polarisé en spin. Les alliages ferromagnétiques 2D comme les alliages Fe-Ge-Te ou Ge-Mn-Te offrent des pistes prometteuses comme sources de courant de spin pour de nouveaux types de mémoires plus efficaces. Pour une injection de spin efficace, on recherche un matériau qui non seulement présente une température de Curie (TC) élevée et une polarisation de spin importante, mais qui est parfaitement compatible à la technologie CMOS existante à base de silicium.
Cette thèse a pour but de développer et de maîtriser de manière industrielle sur substrat Si 300 mm, la croissance par épitaxie van der Waals dans des bâtis de pulvérisation cathodique industriels de films ferromagnétiques 2D basés sur les alliages FenGe(Ga)Te2 (n=3, 5) ou Ge1-xMnxTe afin par exemple de les intégrer in situ avec des couches de chalcogénures d’interconversion spin-charge telles que les couches ferroélectriques (a-GeTe(111)) ou des isolants topologiques (Bi2-xSb2Te3).
Développement d’algorithme de Machine Learning pour l’optimisation du contrôle de machines à absorption
Le Laboratoire des Technologies Thermiques et Solaires (L2TS) et le Laboratoires des Systèmes Energétiques pour les Territoires (LSET) situés sur le site du CEA LITEN du Bourget-de-Lac proposent un sujet de thèse transverse portant à la fois sur de la thermodynamique et de l’optimisation par Intelligence Artificielle.
Précisément, ce projet de recherche doctorale consiste à développer un algorithme de Machine Learning pour optimiser le contrôle des machines à absorption. Ces machines sont des cycles thermodynamiques permettant de produire du froid ou du chaud à partir d’un apport de chaleur intermédiaires, et pouvant ainsi valoriser la chaleur fatale industrielle ou les énergies renouvelables tel que le solaire thermique. Les échanges de chaleur sont possible grâce aux réactions d’absorption et de désorption d’un réfrigérant sous forme gazeux dans un fluide. Spécifiquement, le mélange NH3-H2O sera utilisé. Le fonctionnement dynamique de ces cycles est extrêmement complexe car les variables opérationnelles, les paramètres physiques et les aspects hydrodynamiques sont fortement intriquées. Ainsi l’utilisation d’un réseau de neurones est particulièrement pertinente pour établir une stratégie de contrôle adaptative de ces machines.
La thèse aura un aspect théorique, avec l’étude et le choix de l’algorithme le plus adapté pour répondre à la problématique, et un aspect expérimental de validation sur un prototype de machine à absorption. Le projet impliquera également la conception d’un contrôleur pour l’implémentation.
Architecture d'un système de tomoscintigraphie préclinique
L’imagerie médicale est une source majeure d’innovations offrant un potentiel remarquable pour relever les nouveaux défis posés par la médecine de précision. En particulier les approches théranostiques, mêlant diagnostic et thérapie peuvent être personnalisées pour chaque patient.
Dans ce cadre, le CEA-Leti propose un sujet de thèse visant à développer un imageur tomoscintigraphique préclinique dédié, capable de fournir les performances requises pour le développement de nouveaux radiopharmaceutiques (spectrométrie, résolution spatiale et sensibilité élevée). Le laboratoire dispose en effet d’une expertise reconnue dans les détecteurs semi-conducteurs à base de CZT (Tellurure de Cadmium-Zinc) qui offrent une meilleure résolution spatiale et énergétique que les scintillateurs utilisés dans la plupart des systèmes actuels. Ces détecteurs ouvrent de nouvelles perspectives pour l’imagerie d’émission, telles que l'exploitation de l'imagerie Compton, l'imagerie multi-isotopique et le gain en contraste.
Le ou la candidate aura a prendre en charge :
1. L'étude de l'état de l'art en imagerie tomoscintigraphique préclinique pour participer à la spécification système et aider à définir une architecture de système.
2. La simulation de l'architecture par Monte-Carlo et l'optimisation des paramètres libres.
3. La conception et la fabrication d'un prototype avec l'aide de l'équipe d'ingénieurs.
4. Le test et la validation en imagerie, en utilisant les logiciels d'acquisition et reconstruction fournis par l'équipe.
Le doctorat se déroulera au sein d'un laboratoire d'instrumentation équipé en électroniques, détecteurs, mécaniques de motorisation, sources, logiciels d'acquisition, traitement et reconstruction. Le ou la doctorante collaborera avec le centre clinique et préclinique de l'hôpital d'Orsay pour conduire des tests d'imagerie sur fantômes et animaux.
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.
Développement et caractérisation d’une métallisation à faible teneur en argent pour cellules photovoltaïques à contacts passivés haut rendement
Dans le but de décarboner la production d’énergie et d’atteindre les objectifs du plan climat, la production de modules photovoltaïques (PV) doit augmenter de manière significative. Pour pouvoir soutenir ces niveaux de production, la teneur en argent dans les cellules de dernière génération doit être fortement réduite. Certaines alternatives incorporent dans les pâtes de sérigraphie des métaux moins couteux (nickel, l’aluminium, cuivre). Ces approches nécessitent d’être évaluées en termes de prise de contact, de transport des électrons et de fiabilité. Dans une architecture de cellule TOPCon, il convient d’amener l’électrode au contact direct des couches actives de la cellule par un recuit thermique. Cette étape favorise les performances du dispositif (par un phénomène d’hydrogénation) tout en générant de potentielles dégradations liées à l’introduction d’espèces métalliques. Ceci est d’autant plus vrai dans le cadre de nouveaux métaux (Ni, Cu…) de diffusivités supérieures à celle de l’Ag. Les objectifs de cette thèse sont multiples. Evaluer les performances de ces pâtes alternatives à faible teneur en argent une fois celles-ci intégrées sur cellules TOPCon. Caractériser l’impact de l’introduction de ces espèces métalliques sur la durée de vie des porteurs photogénérés dans le silicium. Evaluer la stabilité dans le temps de ces métallisations et vérifier l’absence de phénomènes de dégradation cellule sous éclairement prolongé. Si nécessaire, développer une technique de métallisation alternative, plus adaptée à l’utilisation de ces pâtes. Au cours de sa thèse, la personne recrutée sera amenée à élaborer, métalliser par sérigraphie, et caractériser des dispositifs dans un environnement salle blanche.
Restauration des défauts d’irradiation dans les cellules solaires photovoltaïques en silicium cristallin pour l’environnement spatial
Les cellules solaires photovoltaïques (PV) silicium suscitent un intérêt fort pour le spatial. Elles permettent de répondre aux nouvelles exigences de ce secteur d’activité (baisse des coûts, forte croissance). C’est d’autant plus vrai si le spatial peut s’appuyer sur les évolutions les plus récentes des technologies silicium « terrestre » et les lignes de production associées. Sur les satellites, les cellules sont exposées aux irradiations électrons/protons. Ces irradiations induisent des défauts dans le substrat qui affectent les performances PV. Cependant, certains défauts peuvent être annihilés lors de recuits sous éclairement représentatifs des conditions d’utilisation de la cellule en orbite.
Les principaux objectifs de la thèse sont i) identification des mécanismes de dégradation sous irradiation électron/proton des propriétés optoélectroniques des cellules silicium à contacts passivés ii) développement d’une compréhension complète sur les effets d’annihilation des défauts lors de recuits au travers d’études expérimentales et de modélisations-simulations iii) définition et développement de procédés pour accélérer les mécanismes d’annihilation des défauts.
Pour atteindre ces objectifs, le travail de thèse s’appuiera sur les étapes suivantes : étude bibliographique, fabrication de cellules solaires, vieillissements accélérés sous irradiations protons et électrons, caractérisations avancées et modélisations. Les travaux auront essentiellement lieu au CEA/Liten, sur le Campus INES (Le Bourget du Lac, FR) en forte interaction avec le CNES (Toulouse, FR).
Développement soutenable de circuits et systèmes numériques : Prise en compte des limites planétaires
Les développements technologiques dans le secteur de l’électronique connaissent une croissance rapide, accompagnée d’un intérêt accru pour la prise en compte de leurs impacts environnementaux. Toutefois, les approches actuelles restent majoritairement centrées sur des réductions relatives des impacts (efficacité énergétique, optimisation des ressources), sans garantir une compatibilité réelle avec les limites planétaires. Dans ce contexte, la notion de soutenabilité absolue apparaît comme un cadre indispensable pour orienter les futurs développements des systèmes électroniques.
La thèse s’attaque à plusieurs défis scientifiques majeurs : comment identifier, pour le secteur électronique, des capacités de charge et des principes de partage, notions de base de la soutenabilité absolue, déclinables jusqu’aux niveaux des systèmes numériques et des circuits intégrés ? Comment intégrer concrètement les limites planétaires dans la conception de systèmes et circuits ?
L’objectif principal de cette thèse est de passer d’une logique de réduction relative des impacts environnementaux à une conception compatible avec les limites planétaires. Elle vise à définir des scénarios socio-techniques permettant d’identifier des principes de partage, à réaliser la première analyse de cycle de vie absolue d’un système numérique, et à proposer la première conception d’un circuit fondée sur des limites absolues, ouvrant la voie à un développement réellement soutenable de l’électronique.