Génération assistée de noyaux de calculs complexes en mécanique du solide
Les lois de comportement utilisées dans les simulations numériques décrivent les caractéristiques physiques des matériaux simulés. À mesure que notre compréhension de ces matériaux évolue, la complexité de ces lois augmente.L'intégration de ces lois constitue une étape critique pour la performance et la robustesse des calculs scientifiques. De ce fait, cette étape peut conduire à des développements intrusifs et complexes dans le code.
De nombreuses plateformes numériques telles que FEniCS, FireDrake, FreeFEM, Comsol, proposent des techniques de génération de code à la volée (JIT, pour Just In Time) pour gérer différentes physiques. Cette approche JIT réduit considérablement les temps de mise en oeuvre de nouvelles simulations, offrant ainsi une grande versatilité à l'utilisateur. De plus, elle permet une optimisation spécifique aux cas traités et facilite le portage sur diverses architectures (CPU ou GPU). Enfin, cette approche permet de masquer les détails d'implémentation: une évolution de ces derniers est invisible pour l'utilisateur et est absorbée par la couche de génération de code.
Cependant, ces techniques sont généralement limitées aux étapes d'assemblage des systèmes linéaires à résoudre et n'incluent pas l'étape cruciale d'intégration des lois de comportement.
S'inspirant de l'expérience réussie du projet open-source mgis.fenics [1], cette thèse vise à développer une solution de génération de code à la volée dédiée au code de mécanique des structures de nouvelle génération Manta [2] développé par le CEA. L'objectif est de permettre un couplage fort avec les lois de comportement générées par MFront [3], améliorant ainsi la flexibilité, les performances et la robustesse des simulations numériques.
Le doctorant bénéficiera d'un encadrement de la part des développeurs des codes MFront et Manta (CEA), ainsi que des développeurs du code A-Set (collaboration entre Mines-Paris Tech, Onera, et Safran). Cette collaboration au sein d'une équipe multidisciplinaire offrira un environnement stimulant et enrichissant pour le candidat.
De plus, le travail de thèse sera valorisé par la possibilité de participer à des conférences et de publier des articles dans des revues scientifiques à comité de lecture, offrant une visibilité nationale et internationale aux résultats de la thèse.
Le doctorat se déroulera au CEA Cadarache, dans le sud est de la France, au sein du département d'études des combustibles nucléaires de l'institut IRESNE [4]. Le laboratoire d'accueil est le LMPC dont le rôle est de contribuer au développement des composants physiques de la plateforme numérique PLEIADES [5], co-développée par le CEA et EDF.
[1] https://thelfer.github.io/mgis/web/mgis_fenics.html
[2] MANTA : un code HPC généraliste pour la simulation de problèmes complexes en mécanique. https://hal.science/hal-03688160
[3] https://thelfer.github.io/tfel/web/index.html
[4] https://www.cea.fr/energies/iresne/Pages/Accueil.aspx
[5] PLEIADES: A numerical framework dedicated to the multiphysics and multiscale nuclear fuel behavior simulation https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0306454924002408
Optimisation de l’estimation de la masse de matière nucléaire par méthodes statistiques avancées
Afin de se conformer aux normes de sécurité et de sûreté relatives au stockage des déchets nucléaires et aux traités de non-prolifération, les producteurs de déchets contenant de l'uranium ou du plutonium ont souvent besoin de mesurer la quantité de matières nucléaires dans leurs déchets radioactifs. La caractérisation radiologique des matières nucléaires par mesure neutronique passive et active est l'une des activités de recherche historiques du Laboratoire de Mesures Nucléaires (LMN) du CEA/IRESNE de Cadarache.
Les compteurs proportionnels remplis de 3He ou recouverts de bore sont les détecteurs de référence utilisés pour ces techniques qui constituent des outils de référence pour la mesure du plutonium ou de l’uranium. En mesure passive, la coïncidence neutronique permet de discriminer les événements de fission spontanée associés notamment au 240Pu des neutrons issus des réactions (a, n). En mesure active, la technique d’interrogation neutronique active (DDT) fournit des informations sur la quantité d'isotopes fissiles à l'intérieur d'un colis de déchets.
Afin de réduire la sensibilité des techniques de mesures neutroniques aux effets d'atténuation de matrice et de localisation du contaminant, un des objectifs de la thèse est d’étudier le couplage de différents types de mesures, tels que la mesure voie par voie, la tomographie d’émission ou la radiographie RX haute énergie, dans un cadre de méthodes statistiques avancées. La thèse vise également à évaluer l’apport des méthodes statistiques avancées, tels que les algorithmes de régression, les approches bayésiennes (parmi lesquelles le processus gaussien), et les réseaux de neurones, pour réduire l’incertitude associée à la masse du plutonium.
Une attention particulière sera accordée au traitement des hétérogénéités de la matrice et de la distribution du contaminant radioactif. L'influence de ces hétérogénéités peut être particulièrement difficile à quantifier, nécessitant non seulement l'utilisation de méthodes statistiques avancées, mais aussi une étude expérimentale approfondie à l’aide du poste de mesure neutronique SYMETRIC du CEA/IRESNE.
Les travaux de thèse seront réalisés au Laboratoire de Mesures Nucléaires du CEA/IRESNE de Cadarache, qui est un laboratoire métier, expert dans les méthodes non-destructives de caractérisation radiologique, élémentaire et physique d’objets qu’ils soient radioactifs ou non. Il est doté de plateformes technologiques de premier plan, implantés dans l’installation TOTEM (mesures neutroniques et gamma) et l’INB Chicade (plateformes SYMETRIC en mesure neutronique et CINPHONIE pour l’imagerie RX de haute énergie). Enfin, le doctorant évoluera dans un environnement collaboratif où les différentes équipes sont en forte interaction les unes avec les autres.
Modélisation simplifiée de la calcination en tube tournant
Dans le cadre du retraitement des combustibles usés de type uranium oxyde, les déchets liquides ultimes de haute activité sont conditionnées dans des verres par un procédé en deux étapes, calcination puis vitrification. La calcination transforme progressivement le déchet liquide en un résidu sec, qui est mélangé à un verre préformé dans un four de fusion. Le calcinateur est constitué d’un tube tournant chauffé par un four à résistances. Les solutions calcinées sont constituées d’acide nitrique et de composés sous leur forme nitrate ou d’insolubles sous forme d’alliages métalliques. Dans l’objectif d’améliorer la maîtrise du pilotage du calcinateur, il est proposé de le modéliser.
La modélisation va consister à créer puis coupler trois modèles :
• Un modèle thermodynamique permettant de représenter les transformations subies par la matière. Cette partie fera très certainement appel à des mesures ATD et ATG, couplées très certainement à une démarche de type plan d’expériences (1ère année).
• Un modèle d’écoulement de la matière. Il existe déjà dans la littérature des principes de représentation très simplifié d’écoulement dans un calcinateur en tube tournant, mais il faudra faire preuve d’innovation notamment en définissant des tests pour caractériser l’écoulement de la matière au cours du processus de calcination (2ème année).
• Un modèle thermique qui prendra en compte les échanges entre le four et le tube du calcinateur mais également les échanges entre la matière et le tube. Des caractérisations de coefficients d’échanges devront être réalisées(1ère année).
Le couplage de ces trois modèles (3ème année) donnera naissance à une première modélisation simplifiée de la calcination. Ce modèle sera utilisé pour aider au pilotage de l’étape de calcination mais également pour former les opérateurs au pilotage de cet appareil.
Vous évoluerez au sein du LDPV, une équipe pluridisciplinaire (procédé, chimie, mécanique des fluides, modélisation, mécanique, induction) composée de 16 ingénieurs et techniciens. Equipe de 30 ans d’expérience en procédé de vitrification reconnue au niveau national et international
Amélioration des performances des CMOS par l’optimisation conjointe de la lithographie et du design
Lors du développement de nouvelles technologies (ex. FDSOI 10nm), les règles de dessin constituent le « code de la route » du designer (DRM). Elles sont définies afin de prendre en compte les contraintes électriques - physiques des circuits ainsi que celles issues des procédés de patterning et de lithographie en particulier. Le monde des designers et celui des lithographes étant relativement séparé, ces règles de dessin ne sont souvent pas optimales (sous-estimation des capabilités de lithographie, méconnaissance de l’impact des règles sur les performances des CMOS).
L’objectif de cette thèse est de montrer que l’utilisation d’un jumeau numérique de lithographie peut permettre d’améliorer les performances des CMOS par co-optimisation du design et de la lithographie (DTCO).
Sur la base d’un cas pratique des technologies CMOS avancées et à l’aide d’un jumeau numérique de lithographie, il s’agira de
- Développer de nouvelles méthodes de caractérisation du domaine de validité d’un procédé de lithographie (hotspot prédiction)
- Confronter la pertinence des règles de dessin vis-à-vis de ce domaine de validité
- Quantifier l’impact de la lithographie au travers des règles de dessin sur les performances électriques des dispositifs.
- Identifier les limitations process ou design les plus significatives afin de les challenger
La thèse se déroulera au CEA-Leti à Grenoble, acteur reconnu pour l’excellence de ses travaux de recherche dans le domaine de la microélectronique. Plus précisément, l’étudiant(e) sera rattaché(e) au Laboratoire de PAtterning Computationnel (LPAC) qui explore l’amélioration des procédés de lithographie et de gravure en s’appuyant sur des outils numériques les plus avancés. L’étudiant aura accès à ces outils ainsi qu’aux moyens de caractérisation et de fabrication 300mm de la salle blanche du CEA-Leti. L’étudiant(e) sera amené(e) à publier et à partager ses travaux lors de différentes conférences internationales.
Développement d'électrodes négatives en couches minces pour accumulateurs tout-solides "Li-free"
L'objectif de cette thèse est de développer des électrodes négatives dites ‘Li-free’ pour de nouvelles générations de batteries au lithium tout solides à forte densité d’énergie. La fonction de ce type d’électrode est d’apporter un gain significatif en densité d’énergie au niveau de l’accumulateur, de faciliter sa fabrication en s’affranchissant de la manipulation du lithium métal, et avant tout, à permettre la formation d’un film homogène de lithium, exempt de dendrites lors la charge de l’accumulateur.
Ces électrodes seront basées sur la fonctionnalisation d’un collecteur métallique par des matériaux en couches minces, comportant au moins un matériau lithiophile (typiquement un composé alliable avec le lithium) et un conducteur ionique inorganique. La préparation de ces électrodes fera appel à des procédés de dépôt physique sous vide tels que la pulvérisation cathodique ou l’évaporation thermique. Il s’agira donc d’étudier l’influence de la composition et de la structuration de la couche lithiophile sur le mécanisme de nucléation et de croissance du film de lithium, et sur l’évolution de l’électrode au cours des cycles de charge/décharge. Le rôle des interactions chimiques/mécaniques avec la couche conductrice ionique sera également scruté.
Cette thèse qui s’inscrit dans un projet collaboratif national CEA/CNRS s’effectuera sur le site du CEA Tech à Pessac qui dispose d’un parc complet d’équipements de dépôt sous vide et de caractérisation des couches minces, en étroite collaboration avec l’ICMCB de Bordeaux. Elle bénéficiera des nombreux moyens de caractérisation (microscopie optique confocale, MEB/cryo FIB, ToF-SIMS, RMN, µ-DRX, AFM,...) disponibles au sein des différents laboratoires partenaires du projet.
Rôle de l'eau à l'interface d'un collage direct hydrophile
L'industrie microélectronique utilise de plus en plus la technologie du collage direct hydrophile pour réaliser des substrats et des composants innovants. Les équipes du CEA LETI sont leaders dans ce domaine depuis plus de 20 ans et proposent des études scientifiques et technologiques sur le sujet.
Le rôle clé de l'eau à l'interface de collage peut être mieux compris grâce à une nouvelle technique de caractérisation développée au CEA LETI. L'objectif de cette thèse est de confirmer ou d'infirmer les mécanismes physico-chimiques en jeu à l'interface de collage, en fonction des préparations de surface et des matériaux en contact.
Une grande partie de ce travail sera réalisée sur nos outils en salle blanche. La caractérisation de l'hydratation des surfaces par cette technique originale sera complétée par des caractérisations classiques telles que les mesures d'énergie d'adhésion et d'adhérence, les analyses FTIR-MIR et SIMS, et la réflectivité des rayons X à l'ESRF.
Architecture évolutive de clusters programmables basée sur un réseau sur puce (NoC) pour les applications d'IA futures
Contexte technique et scientifique
L'intelligence artificielle (IA) s'impose aujourd'hui comme un domaine majeur, touchant des secteurs variés tels que la santé, l'automobile, la robotique, et bien d'autres encore. Les architectures matérielles doivent désormais faire face à des exigences toujours plus élevées en matière de puissance de calcul, de faible latence et de flexibilité. Le réseau sur puce (NoC, Network-on-Chip) est une technologie clé pour répondre à ces défis, offrant une interconnexion efficace et scalable au sein de systèmes multiprocesseurs. Cependant, malgré ses avantages, la conception de NoC pose des défis importants, notamment en termes d'optimisation de la latence, de la consommation d’énergie et de l’évolutivité.
Les architectures de clusters programmables s'avèrent particulièrement prometteuses pour l'IA, car elles permettent d’adapter les ressources en fonction des besoins spécifiques des algorithmes d'apprentissage profond et d'autres applications d'IA intensives. En combinant la modularité des clusters avec les avantages des NoC, il est possible de concevoir des systèmes capables de traiter des charges de travail d'IA toujours plus importantes, tout en assurant une efficacité énergétique et une flexibilité maximales.
Description du Sujet
Le sujet de thèse propose la conception d'une architecture de cluster programmable, scalable, basée sur un réseau sur puce, dédiée aux futures applications d'IA. L'objectif principal sera de concevoir et d'optimiser une architecture NoC qui permettra de répondre aux besoins des applications d'IA en termes de calcul intensif et de transmission de données efficace entre les clusters de traitement.
Les travaux de recherche se concentreront sur les aspects suivants :
1. Conception de l'architecture NoC : Développer un réseau sur puce évolutif et programmable qui permette de connecter de manière efficace les différents clusters de traitement de l’IA.
2. Optimisation des performances et de l'efficacité énergétique : Définir des mécanismes pour optimiser la latence et la consommation d'énergie du système, en fonction de la nature des charges de travail d'IA.
3. Flexibilité et programmabilité des clusters : Proposer une architecture modulaire et programmable permettant d’allouer les ressources de manière dynamique selon les besoins spécifiques de chaque application d'IA.
4. Évaluation expérimentale : Implémenter et tester des prototypes de l'architecture proposée pour valider ses performances sur des cas d’utilisation concrets, tels que la classification d'images, la détection d'objets ou le traitement de données en temps réel.
Les résultats de cette recherche pourront contribuer à l’élaboration de systèmes embarqués et de solutions d’IA de pointe, optimisés pour les nouvelles générations d'applications et d’algorithmes d'intelligence artificielle.
Les travaux seront valorisés à travers la rédaction de publications scientifiques dans des conférences et des journaux, ainsi que potentiellement des brevets.
Croissance MOCVD de films 2D ferroélectriques In2Se3 pour mémoires non-volatiles haute densité et basse consommation
Les matériaux ferroélectriques à température ambiante sont l’élément clé des mémoires non-volatiles haute densité et basse consommation. Cependant, avec la miniaturisation accrue des dispositifs électroniques, les ferroélectriques conventionnels sont limités à une épaisseur critique en dessous de laquelle la ferroélectricité est instable. Les matériaux bidimensionnels (2D) grâce à leur chimie de surface saturée et leurs faibles interactions inter-couches présentent l’avantage d’être stables à la limite de la monocouche atomique et sont donc prometteurs pour explorer la ferroélectricité dans des épaisseurs nanométriques et sub-nanométriques. Jusqu’à présent, les preuves de concept démontrant la ferroélectricité 2D ont principalement utilisé des cristaux de quelques µm2 exfoliés mécaniquement à partir d’un cristal massif. En particulier, les phases ? et ? du semiconducteur lamellaire In2Se3 préservent un caractère ferroélectrique à la limite de la monocouche atomique.
Compte tenu de l’impératif des applications « wafer-scale » de la microélectronique, il y a aujourd’hui un besoin urgent de croissance de matériaux 2D de haute qualité cristalline sur des substrats de grande dimension. L’objectif de la thèse est de développer la croissance du matériau lamellaire In2Se3 dans ses phases non centro-symmétriques ? ou ? par épitaxie en phase vapeur par procédé chimique (MOCVD) sur des substrats de silicium de grande dimension (200 mm). A notre connaissance, seulement trois articles de la littérature démontrent la croissance MOCVD du composé In2Se3. Un seul met en évidence l’obtention de la phase ? (article de 2024). Le défi est donc difficile mais possible. La preuve de concept d’une cellule mémoire ferroélectrique sera réalisée si possible in fine en déposant directement une électrode métallique en surface du matériau ferroélectrique 2D sans endommager ce-dernier
Caractérisation chimique 3D de dispositifs ePCM par tomographie STEM-EDX et intelligence artificielle
Cette thèse s'inscrit dans le contexte du progrès récent de la technologie des mémoires à changement de phase dans les applications embarquées (ePCM). La miniaturisation des ePCM pour des nœuds inférieurs à 18nm pose de nombreux défis non seulement dans la fabrication, mais aussi dans la caractérisation physico-chimique de ces dispositifs. L'objectif du projet est d'étudier les phénomènes de ségrégation chimique et de cristallisation en 3D dans les nouveaux alliages PCM intégrés dans des dispositifs ePCM planaires et verticaux, en utilisant la tomographie électronique en mode STEM-EDX (et 4D-STEM). Compte tenu de l'extrême miniaturisation et de la géométrie complexe des dispositifs, l'accent sera mis sur l'optimisation des conditions expérimentales et sur l'application de techniques de machine learning et d'apprentissage profond pour améliorer la qualité et la fiabilité des résultats 3D obtenus. Une corrélation avec le comportement électrique du dispositif sera effectuée pour mieux comprendre les phénomènes à l'origine des défaillances après endurance et après perte de données à haute température.
Un TEM NeoARM Cold-FEG corrigé par sonde (60kV-200kV) sera utilisé pour l'acquisition des données tomographiques. Il est équipé de deux détecteurs SSD à grand angle solide (JEOL Centurio), d'un filtre en énergie CEOS (CEFID) et d'une caméra à détection directe (Timepix3). Le candidat aura également accès aux codes Python développés en interne ainsi qu'aux ressources informatiques nécessaires pour effectuer l'analyse des données spectrales et tomographiques.
CORTEX: Orchestration de Conteneurs pour les applications Temps-Réel, Embarqués/edge, à criticité miXte
Cette proposition de thèse de doctorat vise à développer un schéma d'orchestration de conteneurs pour les applications en temps réel, déployées sur un continuum de ressources de calcul hétérogènes dans l'espace embarqué-edge-cloud, avec un focus particulier sur les applications nécessitant des garanties en temps réel.
Les applications, allant des véhicules autonomes, à la surveillance de l'environnement ou à l'automatisation industrielle, exigent traditionnellement une grande prédictibilité avec des garanties en temps réel, mais elles demandent de plus en plus de flexibilité à l'exécution ainsi qu'une minimisation de leur empreinte environnementale globale.
Pour ces applications, une stratégie adaptative innovante est nécessaire pour optimiser dynamiquement (à l'exécution) le déploiement des charges logicielles sur les nœuds matériels, avec un objectif mixte-critique combinant des garanties en temps réel et la minimisation de l'empreinte environnementale.