Comprendre les signaux émis par les liquides en mouvement
L'élasticité est l'une des plus anciennes propriétés physiques de la matière condensée. Elle s'exprime par une constante de proportionnalité G entre la contrainte appliquée (s) et la déformation (?) : s = G.? (loi de Hooke). L'absence de résistance à la déformation de cisaillement (G' = 0) indique un comportement de type liquide (modèle de Maxwell). Longtemps considérée comme spécifique aux solides, l'élasticité de cisaillement a récemment été identifiée dans les liquides à l'échelle submillimétrique notamment mis en évidence par un groupe au Laboratoire Léon Brillouin [1].
L'identification de l'élasticité de cisaillement des liquides (G' non nul) est une promesse de découverte de nouvelles propriétés liquides. Nous avons ainsi montré qu'un liquide confiné change de température sous l'effet d'un écoulement. Pourtant, aucun modèle classique (Poiseuille, Navier-Stokes, Maxwell) ne prédit cet effet, car sans corrélation à longue portée entre les molécules (c'est-à-dire sans élasticité), l'écoulement est dissipatif, donc athermique. Pour qu'un changement de température soit induit par l'écoulement (sans source de chaleur), le liquide doit présenter une élasticité et cette élasticité doit être sollicitée mécaniquement [1,2]. La thèse de doctorat explorera la conversion de l'énergie mécanique de l'écoulement en températures hors-équilibre (Non-Fourier) [2]. Nous exploiterons notamment cette capacité de conversion pour développer une nouvelle génération de systèmes microfluidiques (brevet FR2206312).
Nous explorerons également l'impact du mouillage sur l'écoulement et, réciproquement, nous examinerons comment l'écoulement liquide modifie la dynamique solide (THz) du substrat [3]. Des méthodes performantes, disponibles uniquement dans les Très Grandes Installations de Recherche (TGIR) comme l'ILL, seront utilisées pour sonder la dynamique hors-équilibre des phonons. Enfin, nous renforcerons nos collaborations existantes avec des théoriciens.
Le sujet de thèse porte sur le mouillage, les effets thermiques macroscopiques, la dynamique des phonons et le transport liquide.
Références:
1. A. Zaccone, K. Trachenko, “Explaining the low-frequency shear elasticity of confined liquids" PNAS, 117 (2020) 19653–19655. Doi:10.1073/pnas.2010787117
2. E. Kume, P. Baroni, L. Noirez, “Strain-induced violation of temperature uniformity in mesoscale liquids” Sci. Rep. 10 13340 (2020). Doi: 10.1038/s41598-020-69404-1.
3. M. Warburton, J. Ablett, P. Baroni, JP Rueff, L. Paolasini, L. Noirez, “Identification by Inelastic X-Ray scattering of bulk alteration of solid dynamics due to Liquid Wetting”, J. of Molecular Liquids 391 (2023) 123342202.
Développement d’algorithmes de trajectographie basés sur l’apprentissage automatique pour le détecteur Upstream Pixel de LHCb au LHC
Cette thèse vise à développer et optimiser les futures performances de trajectographie de l’expérience LHCb au Grand collisionneur de hadrons (LHC) grâce à l’exploration d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique. Le nouveau sous-détecteur Upstream Pixel (UP), situé avant le champ magnétique, jouera un rôle central à partir du Run 5 pour réduire précocement le taux de fausses traces et améliorer la reconstruction rapide des trajectoires dans des environnements à forte multiplicité.
Afin de mener avec succès les programmes de physique ambitieux de LHCb — étude des désintégrations rares, violation de CP dans le Modèle Standard, caractérisation du plasma de quarks et de gluons dans les collisions d’ions lourds — une trajectographie rapide et extrêmement précise est indispensable. Cependant, l’augmentation des taux de données et de la complexité des événements attendue pour les futures prises de données impose de dépasser les méthodes classiques, en particulier dans les collisions noyau-noyau où des milliers de particules chargées sont produites simultanément.
Dans ce contexte, nous étudierons une gamme de techniques modernes d’apprentissage automatique, dont certaines ont déjà fait leurs preuves pour la trajectographie dans le détecteur VELO de LHCb. En particulier, les Réseaux de Neurones à Graphes (Graph Neural Networks, GNN) constituent une solution prometteuse permettant d’exploiter les corrélations géométriques entre impacts pour améliorer l’efficacité de reconstruction tout en réduisant les faux positifs.
Le travail de thèse comprendra dans un premier temps le développement d’une simulation GEANT4 réaliste du détecteur UP afin de produire des jeux de données adaptés à l’apprentissage machine. Dans un second temps, les modèles les plus performants seront optimisés pour une exécution en temps réel sur GPU, en accord avec l’évolution du système de reconstruction Allen de LHCb. Ils seront ensuite intégrés et validés dans le framework logiciel de l’expérience, avec à la clé une contribution majeure à la performance de LHCb pour le Run 5 et les phases ultérieures du programme expérimental.
Technologies de surface pour augmenter le temps de cohérence des Qubits supraconducteurs
Les défauts des matériaux dans les circuits quantiques supraconducteurs, en particulier les défauts de type systèmes à deux niveaux (TLS), sont une source majeure de décohérence, limitant ainsi les performances des qubits. Par conséquent, identifier l'origine microscopique des défauts TLS potentiels et développer des stratégies pour les éliminer est essentiel pour améliorer les performances des qubits supraconducteurs. Ce projet propose une approche originale qui combine la passivation de la surface du supraconducteur avec des films déposés par dépôt de couches atomiques (ALD), qui possèdent intrinsèquement des densités de défauts TLS plus faibles, ainsi que des traitements thermiques conçus pour dissoudre les oxydes natifs présents initialement. Ces couches de passivation seront testées sur des résonateurs 3D en Nb, puis implémentées dans des résonateurs 2D et des qubits afin de mesurer leur temps de cohérence. Le projet effectuera également des études systématiques des matériaux en utilisant des techniques de caractérisation complémentaires pour corréler les améliorations des performances des qubits avec les modifications chimiques et cristallines de la surface.
Inférence cosmologique à partir de l'abondance des amas de galaxies détectés par cisaillement gravitationnel sur les données de la mission Euclid
Les amas de galaxies qui se forment à l’intersection des filaments de matière, sont de très bons traceurs de la distribution de matière de l’Univers et sont une précieuse source d’information pour la Cosmologie.
La sensibilité de la mission spatiale Euclid lancée en 2023 permet une détection aveugle des amas de galaxies à partir des effets de lentille gravitationnelle faibles i.e. étroitement liés à la masse totale projetée. Ce point combiné avec la taille du relevé grand champ (14 000 deg2) devrait permettre de construire un catalogue d’amas de galaxies unique de par sa taille et ses caractéristiques de sélection. Contrairement aux catalogues d’amas de galaxies construits jusqu’à maintenant qui sont détectés par leur contenu baryonique (e.g. via le contenu en gas de l’amas en X ou via l’effet Sunyaev-Zeldovich aux longueurs d’ondes millimétriques ou encore via les emissions dans le visible des galaxies), le catalogue d’amas détectés à partir du cisaillement gravitationnel est directement lié à la masse totale des amas et de ce fait vraiment représentatif de la vraie population d’amas de galaxies ce qui est un atout pour les études sur les amas de galaxies et la cosmologie.
Dans ce cadre, nous avons mis au point une méthode multi-échelle conçue pour détecter des amas de galaxies en s'appuyant uniquement sur leurs effets de lentille gravitationnelle faibles. Cette méthode a été pré-sélectionnée pour produire le catalogue d’amas de galaxies à partir des données de cisaillement de la mission Euclid.
Le projet de thèse a pour but de construire et de caractériser ce catalogue d’amas de galaxies à partir des données collectées lors de la première année d’observation de la mission Euclid (DR1) en s’appuyant sur cette méthode de detection. Le ou la candidat(e) dérivera ensuite des contraintes cosmologiques à partir de la modélisation de l’abondance des amas, en utilisant l’approche Bayésienne classique. Il explorera également l’apport des méthodes d’apprentissage de type SBI (Simulation-Based Inference) pour l’inférence cosmologique.
Réseaux de neurones bayésiens avec transistors à effet de champ à mémoire ferroélectrique (FeMFETs)
De plus en plus de systèmes critiques pour la sécurité reposent sur des fonctions d’intelligence artificielle (IA) qui exigent des capacités de calcul robustes et économe en énergie, souvent dans des environnements marqués par une rareté des données et une forte incertitude. Cependant, les approches traditionnelles de l’IA peinent à quantifier la confiance associée à leurs prédictions, ce qui les rend vulnérables à des décisions peu fiables, voire dangereuses.
Cette thèse s’inscrit dans le domaine émergent de l’électronique bayésienne, qui exploite l’aléa intrinsèque de nanodispositifs innovants pour effectuer des calculs bayésiens directement au niveau du matériel. En encodant les distributions de probabilité au sein même du hardware, ces dispositifs permettent une estimation naturelle de l’incertitude, tout en réduisant la complexité computationnelle par rapport aux architectures déterministes classiques.
Des travaux antérieurs ont déjà démontré le potentiel des memristors pour l’inférence bayésienne. Cependant, leur endurance limitée et leur consommation énergétique élevée lors de la programmation représentent des obstacles majeurs à l’apprentissage embarqué sur puce.
Dans cette thèse, il est proposé d’exploiter des composants mémoires emergents ferroelectric memory field-effect transistors (FeMFETs) pour l’implémentation de réseau de neurones bayésiens.
Détection d'anomalies dans les vidéos adaptative et explicable
La détection d'anomalies dans les vidéos (VAD) vise à identifier automatiquement les événements inhabituels dans des séquences vidéo qui s’écartent des comportements normaux. Les méthodes existantes reposent souvent sur l'apprentissage One-Class ou faiblement supervisé : le premier n'utilise que des données normales pour l'entraînement, tandis que le second s'appuie sur des labels au niveau de la vidéo. Les récents progrès des modèles Vision-Langage (VLM) et des grands modèles de langage (LLM) ont permis d’améliorer à la fois les performances et l’explicabilité des systèmes VAD. Malgré des résultats prometteurs sur des jeux de données publics, plusieurs défis subsistent. La plupart des méthodes sont limitées à un seul domaine, ce qui entraîne une baisse de performance lorsqu'elles sont appliquées à de nouveaux jeux de données avec des définitions d’anomalies différentes. De plus, elles supposent que toutes les données d'entraînement sont disponibles dès le départ, ce qui est peu réaliste dans des contextes d’utilisation réels où les modèles doivent s’adapter continuellement à de nouvelles données. Peu d’approches explorent l’adaptation multimodale en utilisant des règles en langage naturel pour définir les événements normaux ou anormaux. Or, cela permettrait une mise à jour plus intuitive et flexible des systèmes VAD sans nécessiter de nouvelles vidéos.
Ce sujet de thèse a pour objectif de développer des méthodes de détection d’anomalies vidéo adaptables, capables de traiter de nouveaux domaines ou types d’anomalies en s’appuyant sur peu d’exemples vidéo et/ou des règles textuelles.
Les axes de recherche principaux seront les suivants :
• Adaptation interdomaines en VAD : améliorer la robustesse face aux écarts de domaine via une adaptation Few-Shot ;
• Apprentissage continu en VAD : enrichir le modèle en continu pour traiter de nouveaux types d’anomalies ;
• Apprentissage multimodal en Few-Shot : faciliter l’adaptation du modèle à l’aide de règles en langage naturel.
Études théoriques des courants orbitaux et des méchanismes de conversion afin d’optimiser les performances des dispositifs à couple spin-orbite
La thèse de doctorat proposée vise à comprendre et à identifier les paramètres clés qui régissent la conversion des moments orbitaux en courants de spin, dans le but d'améliorer l'efficacité d'écriture des dispositifs de mémoire magnétique à l’accès aléatoire à base de couple spin-orbite (SOT-MRAM). Les travaux utiliseront une approche de modélisation multi-échelle comprenant des calculs ab initio, liaisons fortes et atomistiques de l'effet Hall orbital (OHE) et de l'effet Rashba-Edelstein orbital (OREE). Ces phénomènes présentent des amplitudes et des longueurs de diffusion orbital qui peuvent être plus importantes que leurs équivalents de spin, l'effet Hall de spin (SHE) et l'effet Rashba-Edelstein (REE). De plus, ils sont présents dans une gamme plus large de matériaux, y compris les métaux légers à faible résistivité. Cela ouvre des perspectives très intéressantes pour des matériaux plus efficaces et plus conducteurs, susceptibles de lever les verrous limitant le déploiement technologique de la SOT-MRAM.
Cette thèse jouera un rôle essentiel dans une collaboration étroite entre laboratoires SPINTEC (Spintronique et Technologies de Composants) et LETI (Laboratoire d'électronique des technologies de l'information)au CEA. Le doctorant conduira les calculs ab initio à SPINTEC afin de dévoiler les caractéristiques des matériaux fondamentales pour exploiter les phénomènes orbitroniques décrits, et il construira des hamiltoniens multi-orbitaux au LETI pour calculer le transport orbital et de spin, en forte interaction/synergie avec expérimentateurs travaillant sur développement de SOT-MRAM. Le doctorat sera co-supervisé par M. Chshiev, K. Garello à Spintec et J. Li au LETI. Ce projet de doctorat sera au cœurs de collaborations avec des groupes théoriques et expérimentaux de premier au niveau national et international.
Les candidats hautement motivés ayant une solide formation en physique des solides, en théorie de la matière condensée et en simulations numériques sont encouragés à postuler. Le candidat sélectionné effectuera des calculs à l'aide du cluster de calcul de Spintec, en s'appuyant sur des progiciels basés sur les principes fondamentaux de la DFT et d'autres outils de simulation. Les résultats seront analysés de manière rigoureuse et pourront être publiés dans des revues internationales à comité de lecture.
Croissance et caractérisation de l’AlScN : un nouveau matériau prometteur pour les dispositifs piézoélectriques et ferroélectriques
Les semi-conducteurs III-nitrures — GaN, AlN et InN — ont révolutionné le marché de l’éclairage et pénètrent rapidement le secteur de l’électronique de puissance. Actuellement, de nouveaux composés nitrures sont explorés dans la recherche de nouvelles fonctionnalités. Dans ce contexte, le nitrure d’aluminium et de scandium (AlScN) s’est imposé comme un nouveau membre particulièrement prometteur de la famille des nitrures. L’incorporation de scandium dans l’AlN conduit à :
* Des constantes piézoélectriques accrues : ce qui rend l’AlScN très attractif pour la fabrication de générateurs piézoélectriques et de filtres SAW/BAW à haute fréquence.
* Une polarisation spontanée augmentée : cette polarisation renforcée peut être exploitée dans la conception de transistors à haute mobilité électronique (HEMTs) présentant une densité de charge très élevée dans le canal.
* La ferroélectricité : la découverte récente (2019) de propriétés ferroélectriques ouvre la voie au développement de nouvelles mémoires non volatiles.
Au cours des cinq dernières années, l’AlScN est devenu un sujet majeur de recherche, présentant de nombreuses questions ouvertes et de passionnantes perspectives à explorer.
Cette thèse de doctorat portera sur l’étude de la croissance et des propriétés de l’AlScN et du GaScN synthétisés par épitaxie par jets moléculaires (MBE). Le doctorant sera formé à l’utilisation d’un système MBE pour la synthèse des semi-conducteurs III-nitrures ainsi qu’à la caractérisation structurale des matériaux par microscopie à force atomique (AFM) et diffraction des rayons X (XRD). La variation des propriétés de polarisation du matériau sera étudiée par l’analyse de la photoluminescence de structures à puits quantiques. Enfin, le doctorant sera formé à l’utilisation de logiciels de simulation pour modéliser la structure électronique des échantillons, afin de faciliter l’interprétation des résultats optiques.
Électrodes positives composites dans les batteries à l’état solide : influence du procédé de fabrication sur les performances électrochimiques
Le développement de batteries tout solide (SSBs) à haute densité énergétique et à faible coût est essentiel pour l’adoption à grande échelle des technologies de stockage d’énergie de nouvelle génération. Parmi les différents candidats pour la cathode, le LiFePO4 (LFP) et le LiFe1??Mn?PO4 (LFMP) offrent des avantages en termes de sécurité et de coût, mais présentent des tensions de fonctionnement faibles et une cinétique limitée comparées aux oxydes lamellaires riches en nickel tels que le LiNi0.85Mn0.05Co0.1O2 (NMC85). Afin d’équilibrer densité énergétique, puissance et stabilité, ce projet de thèse vise à développer des cathodes composites combinant LFMP et NMC85 dans des proportions optimisées pour des configurations tout solide utilisant des électrolytes à base de soufre (Li6PS5Cl). Nous examinerons l’influence des méthodes de fabrication — notamment la préparation des électrodes faites à partir d’encres et l’optimisation du couple liant–solvant — sur les performances électrochimiques et structurales obtenues. Des caractérisations approfondies operando et in situ (XRD, Raman et RMN) seront menées afin d’élucider la diffusion du lithium, les mécanismes de transition de phase et le comportement rédox au sein des systèmes composites. La spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS) et des méthodes de titration permettront de quantifier la cinétique du lithium à différents états de charge. En corrélant les conditions de fabrication, la microstructure et le comportement électrochimique, ce projet vise à identifier les compositions de cathodes et les stratégies de fabrication optimales pour des SSBs performantes et industrialisables. Au global, le projet vise à fournir une compréhension complète des relations structure–propriété dans les cathodes composites, ouvrant la voie à des batteries tout solide pratiques offrant une sécurité, une stabilité et une rentabilité accrues.
Développement et caractérisation de matrices de sources TeraHertz cointégrées en technologie photonique Silicium et III-V
La gamme TéraHertz (0.1–10 THz) suscite un fort intérêt pour l’imagerie et la spectroscopie (sécurité, santé, environnement, contrôle industriel) du fait de la transparence de nombreux matériaux en THz et des signatures spectrales caractéristiques. Cependant, les sources actuelles peinent à concilier puissance et accordabilité : les diodes et lasers à cascade quantique (QCL) délivrent plusieurs mW mais sur une bande étroite, tandis que les photodiodes III–V (photomixeurs) sont accordables sur de larges bandes mais limitées à quelques µW. Ce sujet de thèse vise à surmonter ces verrous en développant une matrice intégrée de sources THz. Le principe retenu est le photomélange de deux lasers à 1.55 µm dans des photodiodes InGaAs III–V, générant un courant THz modulé en phase et injecté dans des antennes adaptées.
La thèse débutera par l’étude expérimentale d’un réseau discret de 16 antennes THz (projet STYX) CEA-CTReg/DNAQ : installation du banc d’essai, mesures de cohérence de phase, de couplage optique, de lobes de rayonnement et d’interférences constructives. Ces expérimentations fourniront un socle scientifique pour la suite, à savoir la conception d’un réseau photonique intégré sur silicium. L’étudiant simulera l’architecture photonique (coupleurs, guides, modulateurs de phase, transitions Si/III–V) synchronisant plusieurs photodiodes InGaAs. Le prototypage comprendra la fabrication des circuits photoniques silicium (CEA-LETI) et des photodiodes/antennes THz en InP (III-V Lab ou, à confirmer, Heinrich-Hertz-Institut du Fraunhofer—HHI), suivie de leur intégration hybride (collage, alignement).
Cette thèse s’appuiera également sur une collaboration étroite avec le laboratoire IMS (Talence), reconnu au niveau national et international pour son expertise en photonique intégrée et en systèmes THz, apportant ainsi une complémentarité essentielle en modélisation optique, simulation électromagnétique et caractérisation expérimentale.
L’objectif final de cette thèse consistera à réaliser un prototype à quelques émetteurs (e.g. 4–16) dont la directivité et la puissance rayonnée sont accrues par les interférences constructives. La démonstration expérimentale validera le gain en portée et pénétration du rayonnement THz grâce à la combinaison puissance/accordabilité, ouvrant la voie à des systèmes d’imagerie THz de nouvelle génération.