CdTe pour la radiographie médicale; maitrise des propriétés électriques
L’usage de détecteurs à conversion directe dans le domaine de la radiographie médicale ouvre de nouvelles perspectives. De par ses propriétés, le matériau semiconducteur CdTe s’impose comme un matériau de choix pour réaliser ces nouveaux composants. Le sujet de thèse proposé vise à développer les connaissances et les procédés permettant la fourniture de cristaux de CdTe aux propriétés adaptées aux exigences applicatives. Les travaux s’appuieront sur l’expertise avancée du laboratoire quant à la maitrise des procédés de monocrstallisation du CdTe. Les enjeux du sujet seront les suivants :
- Réaliser des recuits sous atmosphère contrôlées (ex-situ, sur coupon) pour étudier leur impact sur les propriétés électrique du CdTe,
- Réaliser des caractérisations avancées pour tenter de mieux comprendre les mécanismes de dopage dans CdTe,
- Fabriquer des dispositifs « simples » et les tester sous flux X pour quantifier les performances des matériaux du laboratoire.
Le sujet de thèse proposé est au cœur du développement d’une filière CdTe pour les applications en radiographie médicale. Des travaux pluridisciplinaires (développements matériaux - procédé, caractérisation matériau, réalisation et test sous flux X de dispositifs simplifiés) sont proposés pour aborder ce sujet.
Réseaux de neurones associatifs à minimisation d’énergie utilisant des mémoires résistives
Ce projet de thèse vise à développer des réseaux neuronaux associatifs de type Hopfield, capables d’effectuer l’inférence par minimisation d’énergie.
L’objectif est d’exploiter ces dynamiques pour le débruitage et la reconstruction d’images à proximité des capteurs, dans des systèmes fortement contraints en énergie et en latence.
Les synapses du réseau seront implémentées dans des matrices de mémoires résistives ReRAM, permettant des opérations analogiques directement en mémoire.
Le travail portera sur le dimensionnement de ces architectures, en tenant compte de la taille des matrices, de la quantification des poids, de la variabilité des dispositifs et de leur endurance.
Des modèles de référence seront développés sous PyTorch afin d’évaluer différentes dynamiques neuronales et stratégies d’implémentation.
Le débruitage d’images par blocs servira de cas d’usage principal pour mesurer les compromis entre qualité de reconstruction, rapidité et consommation énergétique.
Une attention particulière sera portée à la robustesse des réseaux face aux non-idéalités matérielles, notamment le bruit, la variabilité et la dérive des mémoires.
Le projet explorera également des mécanismes d’apprentissage local sur puce, permettant une adaptation progressive aux changements du capteur, de la scène ou du matériel.
Ces règles devront rester compatibles avec les contraintes d’endurance des mémoires résistives.
À terme, la thèse devra fournir des recommandations de dimensionnement matériel et préparer la conception d’un démonstrateur expérimental.
L’enjeu scientifique est de montrer qu’une inférence associative dynamique peut constituer une brique efficace, robuste et basse consommation pour l’IA embarquée.
Nouvelles méthodologies d'analyse de l'impact des défauts cristallins sur les performances électriques des dispositifs de puissance SiC
Dans nos études sur les dispositifs de puissance SiC, l'analyse des performances électriques sur les diodes doit prendre en compte l'impact des défauts dans le matériau au niveau de l'épitaxie et du substrat.
Dans un premier temps, le travail de thèse consistera à mettre en place des outils dédiés à nos besoins dans l’équipe SiC. Le cahier des charges de ces outils a d’ailleurs déjà été établi dans le cadre du stage actuellement en cours au sein du laboratoire LAPS. Ces outils d’IA vont pouvoir être entrainés sur des jeux de données déjà existants (lots diode SiC : avec data électriques, mappings de défauts) et compléter les analyses précédemment réalisées en « manuel ».
Dans un second temps l’utilisation des outils développés sera appliquée aux nouveaux lots fabriqués et caractérisés. L’éventail de données sera alors complété en considérant des nouvelles architectures de composants (diodes ET MOSFET de puissance), des nouvelles caractérisations des matériaux (carac. défauts issus d’autres outils en cours d’installation au Leti, voire avec des collaborateurs extérieurs : cf Ligne Pilot WBG, cf Soitec), des nouvelles entrées (images de défectivité, obtenues durant la fabrication des composants).
Notons que la démarche s'applique i) dans le cas de la puissance aux autres matériaux (GaN, diamant, Ga2O3...), ii) aussi potentiellement à toute filière de composants sur semiconducteur (mémoire, transistor, photonique, quantique...).
Validation systémique des bases de règles floues : prise en compte de la disponibilité des données et des spécificités de l’inférence floue}
Ce sujet de thèse s’inscrit dans le domaine de l’intelligence artificielle symbolique. Contrairement aux approches basées sur les réseaux de neurones, ces méthodes reposent sur des règles explicites, souvent issues d’experts ou apprises à partir de peu de données, ce qui les rend interprétables mais potentiellement imparfaites.
Le problème central est donc la validation des bases de règles floues : il s’agit de vérifier que les règles produisent des résultats cohérents, utiles et fiables. Les méthodes existantes utilisent des métriques globales (performance globale du système) et locales (qualité de chaque règle), mais elles prennent peu en compte certaines spécificités importantes. Par exemple, les interactions entre règles peuvent fortement influencer le comportement final.
La thèse propose de développer une approche globale et systématique pour valider ces bases de règles, que des données soient disponibles ou non. Elle vise notamment à concevoir de nouvelles métriques capables de capturer ces interactions, en s’inspirant, par exemple, d’approches basées sur des graphes (comme les FinGrams ou les systèmes de réputation).
Le travail comprendra la définition d’un cadre méthodologique, la proposition de nouvelles mesures de validation, ainsi que leur implémentation et leur évaluation expérimentale.
Les résultats attendus sont des outils plus précis pour détecter les règles problématiques, et une amélioration globale de la performance et de la fiabilité des systèmes d’inférence floue.
Impact des ultrasons de puissance sur les propriétés d’écoulement de suspensions complexes
L’industrie nucléaire produit des déchets de diverses natures telles que des solides, des liquides mais aussi des « boues » qui sont issues des procédés de traitement des effluents ou aux résidus de fond de cuve ou de fond de piscine d’entreposage. La nature physico-chimique et l’historique de ces boues font qu’elles présentent un comportement à l’écoulement particulier les rendant parfois difficilement manipulables en amont de leur immobilisation en matrice de conditionnement. Afin de fluidifier ces suspensions de compositions variées l’action mécanique des ultrasons de puissance est envisagée. Il a récemment été montré, grâce à un montage couplant les ultrasons de puissance et la rhéologie, qu’il était possible de fortement diminuer le seuil d’écoulement et la viscosité de la boue en appliquant des ultrasons. Il s’agira dans ce travail de thèse de poursuivre les études engagées (Physico-chimie, microstructure, ultrason et rhéologie) sur des boues reconstituées ou sur des suspensions modèles simplifiées en se focalisant plus spécifiquement sur deux aspects. Le premier, plus fondamental, visera une meilleure compréhension de l’interaction entre les ultrasons de puissance et la matière avec une attention particulière portée sur l’origine des effets observés (interfaces vs volume). Le second volet sera plus appliqué avec le développement de dispositifs expérimentaux originaux à plus grande échelle pouvant générer des écoulements plus proches de situations industrielles.Nous recherchons pour ce travail une personne motivée, sérieuse et curieuse. De part le caractère pluridisciplinaire de ce sujet alliant la physique, la physico-chimie et le développement expérimentale, le candidat pourra valoriser ses compétences dans divers secteurs industriels tels que le nucléaire, le génie civil ou encore le domaine de la dépollution.
La thèse se déroulera dans un laboratoire du CEA Marcoule doté d'un environnement scientifique, technique et humain permettant la réalisation des travaux. Des séjours de courte durée sont à prévoir au laboratoire de physique de l’ENS de Lyon. Ce sujet de thèse, alliant une partie de compréhension fondamentale et une partie appliquée, offre des perspectives de carrière variées : soit une poursuite en post-doctorat, soit une carrière dans l’industrie.
Système de stockage de type thermocline et distribution fluidique: de l'expérimental à la réduction de modèle
Le stockage de chaleur de type thermocline (réservoir stratifié) est une solution industrielle pour valoriser la chaleur fatale et intégrer les énergies intermittentes. Pourtant, ses performances restent limitées par des phénomènes mal maîtrisés : distribution fluidique non uniforme, cyclages thermiques partiels et conditions réelles d’exploitation (entrées fluctuantes, cycles incomplets).
La thèse proposée ici fait suite à la thèse d’Alexis Ferré et au post-doctorat de Martin Rudkiewicz concernant la modélisation et la caractérisation des stockages de type thermocline. Ces travaux ont permis de développer et d’éprouver un modèle physique complet (CFD Fluent) permettant d'étudier finement les phénomènes physiques intervenant dans la création puis le transport de la thermocline dans un réservoir de stockage.
Un modèle numérique CFD partiellement validé et une installation expérimentale fonctionnelle seront donc la base de cette thèse, qui a pour but principaux :
• de poursuivre la caractérisation expérimentale du comportement d'un stockage thermocline liquide : l’influence de la distribution (type et dimensionnement du distributeur), du cyclage thermique et des conditions initiales sur les performances du stockage seront étudiés ;
• de valider le modèle physique CFD sur la base des données expérimentales générées ;
• de réaliser une réduction du modèle CFD vers un modèle système complet intégrant la distribution, la cuve et le soutirage ;
• de fournir à la communauté scientifique et industrielle des données actuellement manquantes et pouvant servir d'élément importants pour la validation dans des conditions variées et réalistes.
Etude d’un imageur basse consommation pour réseau de capteurs à traitement distribué
Dans le cadre d’un projet académique collaboratif, l’objectif de cette thèse est de développer un capteur d’image « intelligent » dédié à un réseau de caméras sans fil intégrant du calcul distribuée à base d’intelligence artificielle.
Un réseau de caméras actuel contient plusieurs caméras standards qui transmettent leurs images à un serveur global effectuant le traitement d’inférence ciblé. Ce type d’architecture propose une performance énergétique et une frugalité qui ne sont pas compatibles avec les exigences des applications de type IoT.
L’objectif du projet est de viser une architecture du nœud du réseau présentant une frugalité matérielle inédite grâce à une approche distribuée et collaborative basée sur des nœuds de calcul à ultra-basse consommation. Le noyau d’inférence de chaque nœud sera construit autour de processeurs ASIC effectuant des calculs sous forme analogique et numérique. Le démonstrateur final consistera en un réseau sans fil de caméras (nœuds du réseau de capteurs) intégrant des capteurs d’images dédiés associés à des processeurs hybrides effectuant un traitement mixte.
Dans ce contexte, le capteur d’image du nœud doit extraire des caractéristiques de l’image avec frugalité et efficacité, ce qui implique que vous devrez définir, concevoir et tester une architecture de lecture innovante d’un imageur standard. En collaboration avec les partenaires académiques, vous serez impliqué dans la définition de l’architecture globale du nœud permettant de définir essentiellement le format des données de sortie et la procédure de lecture de l’imageur, y compris le prétraitement potentiel pour les calculs d’inférence distribués. L’architecture étudiée intégrera des solutions basse consommation innovantes pour adresser les applications IoT ciblées et réaliser à la fois des acquisitions d’images et un pré-traitement IA.
Comme un démonstrateur de capteur d’image est prévu dans cette thèse, le travail sera mené au CEA-Leti dans le laboratoire L3i, en utilisant des outils professionnels de conception de circuits intégrés et des environnements de développement logiciel.
Optimisation d'architecture neuronale post-entraînement pour petit modèles de langage
L’IA générative, et en particulier les modèles de langage (LLM), ont conduit à une nouvelle révolution de l'IA avec des applications dans tous les domaines. Cependant, les LLM sont très gourmands en ressources (énergie, calculs, etc.) et, par conséquent, difficiles à mettre en œuvre sur des systèmes embarqués autonomes. Les LLM peuvent être optimisés en modifiant leur architecture, pour remplacer les opérations de Transformer coûteuses par des alternatives moins coûteuses. Etant donné la difficulté d’entraîner des LLM « from scratch », cette thèse vise à développer des méthodes d’optimisation d’architecture neuronale post-entraînement, applicable à des petits LLM (SLM). De plus, la thèse vise à proposer un modèle de performance des différentes opérations d’un SLM et leurs alternatives, afin de guider le remplacement des opérations, et ainsi proposer une méthodologie complète d’optimisation de SLM en prenant en compte les contraintes matérielles. Le travail sera valorisé par des publications dans des conférences et journaux de rang majeur en IA, et les codes et méthodes développés pourront être intégrés dans les outils développés au CEA.
Contribution à l'étude des convertisseurs partiels pour l'hybridation des sources d'énergie
L’un des axes de la réduction de l’empreinte carbone est le domaine du transport notamment le développement de la mobilité électrique actuellement en pleine croissance. Dans ce contexte, le marché du transport électrique hybride est grandissant. Les applications de l’hybridation ont vu leur puissance croitre et avec celle-ci celle des convertisseurs d’électronique de puissance permettant d’adapter les niveaux de tension des sources d’énergie et les échanges d’énergie entre elles. Cette augmentation de puissance s’accompagne de pertes plus élevées à évacuer, entrainant un impact significatif d’abord sur la taille des convertisseurs, donc du système global, puis sur l’efficacité énergétique de toute la chaine. Des efforts ont déjà été réalisés au CEA-LITEN sur le développement de convertisseurs DC-DC à haut rendement (notamment en utilisant les techniques d’entrelacement). La thèse aura pour objectif d’aller plus loin en étudiant les convertisseurs dits partiels ou PPC (Partial Power Converter). Les différentes architectures/topologies seront étudiées pour des applications hybride associant une pile à combustible et une batterie d’une part, et des applications associant 2 batteries (l’une typée puissance et l’autre typée énergie) d’autre part. Les travaux ont pour objectifs de déterminer la ou les meilleures architectures/topologies pour chacune des applications types permettant une réduction significative des tailles des convertisseurs et l’amélioration du rendement de toute la chaine.
Coordination de la flexibilité des convertisseurs d’électronique de puissance raccordés réseau de distribution en vue de participation à la stabilité du système électrique global.
Avec l’augmentation des productions et consommations connectées via des convertisseurs d’électronique de puissance, le réseau électrique évolue vers une structure plus dynamique et décentralisée. Cette transformation accroît le besoin et l’intérêt de leur participation active à la flexibilité et à la stabilité du système, notamment pour compenser les variations de production des énergies renouvelables et assurer un bon équilibre entre l’offre et la demande. La coordination optimisée du contrôle de ces dispositifs présente un fort potentiel pour améliorer la résilience du réseau, en exploitant intelligemment leurs capacités de régulation de tension, de fréquence et de puissance réactive. Toutefois, pour intégrer efficacement ces contributions à grande échelle, il est crucial de développer des approches de modélisation holistique permettant de capturer les interactions multi-échelles, tant spatiales que temporelles. Les travaux de modélisation dans cette thèse visent à représenter le lien entre la flexibilité de réponse en puissance active/réactive des convertisseurs d’électronique de puissance et la marge de stabilité apporté au réseau et aussi l’agrégation de leurs actions en vue d’une contribution au système intégré. Suite à cette étape, des architectures et des algorithmes de contrôle coordonnées entre le réseau de distribution et le réseau de transport seront étudiés, développés et validés.