Modélisation simplifiée de la calcination en tube tournant
Depuis le début de l’exploitation des chaînes de vitrification à La Hague en 1989, ORANO (ex AREVA) est confronté à des difficultés de pilotage du calcinateur. Les actions menées pour tenter de réduire significativement ces problèmes ont considérablement réduit ces difficultés sans toutefois les éliminer totalement. Les actions préconisées sont pour la plupart basées sur des avis d’expert, eux-mêmes basés sur des résultats d’essais en inactifs qui ne couvrent pas toutes les situations rencontrées par ORANO. Pour tenter de résoudre définitivement ces difficultés de pilotage, il a été décidé de lancer une étude plus théorique de modélisation, tout en étudiant en parallèle une nouvelle instrumentation de pilotage du calcinateur.
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 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 chauffé à environ 1100°C permettant l'élaboration du verre de confinement. Les gaz produits dans ces deux unités sont traités dans une unité spécifique, qui permet de recycler les aérosols générés dans le calcinateur.
Dans l’objectif d’améliorer la maîtrise du pilotage du calcinateur, il est proposé de le modéliser. Le calcinateur est constitué d’un tube tournant chauffé par un four à résistances à quatre zones indépendantes. Le solutions calcinées sont constituées d’acide nitrique et de composés sous leur forme nitrate ou d’insolubles sous forme d’alliages métalliques.
Microfluidique pour la détection biomimétique de pathogènes dans l’air
L’air représente une voie de contamination difficile à contrôler par laquelle de nombreux agents biologiques, biochimiques ou chimiques peuvent affecter les populations et le personnel soignant. Les approches de détection usuelles, qu’il s’agisse de qPCR, de tests antigéniques ou de tests ELISA, reposent toutes sur l’emploi de réactifs spécifiques aux agents recherchés. Ces approches sont par conséquent inadaptées pour détecter un pathogène inconnu dont pourrait résulter une nouvelle pandémie. Face à de tels agents inconnus, de nouveaux capteurs liés au vivant seront nécessaires pour distinguer ce qui peut être pathogène de ce qui ne devrait pas l’être. Et ceux-ci devront être miniatures pour être déployés.
La thèse proposée vise à explorer, au moyen d’un nouveau système microfluidique, des approches originales pour mener une telle détection sans a priori. En s’appuyant sur l’expérience et les développements du laboratoire, il s’agira notamment de :
- mettre au point de nouveaux matériaux et designs permettant d’optimiser et enchaîner les prélèvements de bioaérosols ;
- développer une biopuce biomimétique et optimiser les rencontres moléculaires au moyen de micro-écoulements pilotés à micro/milli échelles.
Vous concevrez ainsi une carte microfluidique intégrant de nouvelles stratégies de détection puis étudierez expérimentalement celles-ci en vous appuyant sur les prototypes développés au laboratoire.
Optimisation des transports dans les couches de diffusion gazeuse des piles à combustible à membrane échangeuse de protons : Intelligence artificielle comme support pour définir des structures poreuses et une utilisation optimales
La conception et la fabrication de matériaux innovants avec les propriétés requises est un objectif clé pour le développement des technologies avancées dans le domaine de l’énergie, telles que les piles à combustible hydrogène et alcaline et les électrolyseurs. Ces améliorations contribueront à proposer des systèmes d’énergie électrique encore plus attractifs, à faible teneur en carbone, avec une pollution réduite et des effets de serre.
Cette thèse porte sur la couche de diffusion gazeuse (GDL) qui joue un rôle crucial sur les performances et la durabilité des piles à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC).
Votre objectif principal sera de mettre en place une approche numérique afin de proposer des structures poreuses améliorées pour optimiser les différents transports à l’intérieur d’une GDL, pour des objectifs et contraintes donnés. Pour ce faire, vous ferez le pont entre la modélisation avancée de transports (électriques, thermiques, liquides, gazeux) en 3D et l’intelligence artificielle. Vous analyserez ensuite l’influence des conditions d’exploitation sur ces structures optimales et proposerez des recommandations de conception.
Ce travail sera mené en étroite relation entre des acteurs scientifiques de renommée mondiale : les piles à combustible et les équipes de modélisation du CEA/LITEN (Grenoble), les spécialistes des transports en milieux poreux au CNRS/IMFT (Toulouse), et les spécialistes du GDL, modélisation et IA au FZJ (Juelich, https://www.fz-juelich.de/fr).
Des publications scientifiques sont attendues et des brevets pourraient également être proposés.
Accélération des calculs de densité électronique par apprentissage automatique
La théorie de la fonctionnelle de la densité dans le formalisme de Kohn-Sham (DFT) est l’une des méthodes les plus répandues pour simuler les propriétés microscopiques en physique et en chimie du solide. Son principal avantage réside dans sa capacité à trouver un équilibre favorable entre précision et coût de calcul. L’évolution continue des techniques numériques, de plus en plus efficaces, a constamment élargi la portée de son applicabilité.
Parmi ces techniques qui peuvent être associées à la DFT, l’apprentissage automatique est de plus en plus utilisé. Aujourd’hui, une application très répandue consiste à produire des potentiels capables de prédire les interactions entre les atomes en utilisant des modèles d’apprentissage supervisés, s’appuyant sur des propriétés produites en DFT.
L’objectif du projet proposé dans le cadre de cette thèse est d’utiliser les techniques d’apprentissage automatique à un niveau approfondi, notamment pour prédire la densité électronique dans les cristaux ou les molécules. Comparativement à la prédiction de propriétés telles que les forces entre atomes, calculer la densité électronique pose des difficultés : la densité électronique est de haute dimension puisqu’elle doit être calculée dans tout l’espace ; ses caractéristiques sont très variables d’un matériau à l’autre (métaux, isolants, transferts de charge…). Au final, cela peut représenter un coût de calcul non négligeable. Il existe plusieurs options pour réduire la dimensionnalité de la densité électronique, comme le calcul de projections ou l’utilisation de fonctions de localisation.
L’enjeu final de ce projet est de pouvoir prédire, avec la meilleure précision possible, la densité électronique, afin de l’utiliser comme base de prédiction ou point de départ pour des calculs de propriétés spécifiques aux électrons (magnétisme, structure de bandes, par exemple).
Dans un premier temps, le/la candidat·e pourra implémenter des méthodes récemment proposées dans la littérature ; dans une seconde partie de la thèse, il faudra proposer des idées nouvelles. Enfin, la méthode implémentée sera utilisée pour accélérer la prédiction de propriétés de systèmes de grande taille et impliquant des transferts de charge, comme la migration de défauts dans les cristaux.
Modélisation automatique de variations du langage pour des agents conversationnels socialement interactifs
Les agents conversationnels, de plus en plus présents autour de nous grâce aux avancées en traitement automatique du langage naturel et en intelligence artificielle, suscitent un intérêt croissant. Toutefois, leur capacité à comprendre la communication humaine dans toute sa complexité reste un défi. Cette thèse vise à modéliser les variations linguistiques pour développer des agents capables d’interactions socialement adaptées, prenant en compte le profil socio-démographique et l’état émotionnel des interlocuteurs. Elle s'intéresse également à l’évaluation de différents indices linguistiques, à l’exploitation des formes orales et écrites du langage, et à la généralisation des modèles à partir de données multilingues et multi-situationnelles afin de mieux modéliser les interactions avec les agents conversationnels.
Généralisation compositionnelle des modèles de langage multimodaux
L’avènement des modèles de fondation a permis d’améliorer les performances dans plusieurs domaines de l’IA, en particulier en vision par ordinateur et traitement du langage naturel. Cependant, malgré l’énorme quantité de données utilisées pour les entrainer, ces modèles sont encore limités dans leur capacité à généraliser, en particulier dans un domaine spécifique, mal représenté sur le Web. Une modélisation de ce problème est la généralisation compositionnelle, c’est-à-dire la capacité d’apprendre à démêler les concepts pendant l’entrainement et à les recombiner dans une composition inédite lors de la phase de production/test. La thèse abordera cette
question, en visant à proposer des représentations visuelles qui permettent aux grands modèles génériques de langage visuel de généraliser la composition dans des domaines spécifiques. Elle étudiera des stratégies visant à réduire l’apprentissage de "raccourcis" artificiels, en favorisant une compréhension plus profonde des structures de composition dans les données multimodales. Elle abordera également le problème de la généralisation de la composition au-delà des simples paires attribut-objet, en saisissant une sémantique plus subtile et plus complexe. La thèse proposée vise des avancées à un niveau assez amont, mais présente de nombreux intérêts pratiques potentiels dans les domaines de la santé, de l’administration et des services, de la sécurité et de la défense, de l’industrie manufacturière et de l’agriculture.
Intelligence Artificielle pour la conception électronique intégrée
Avec l'évolution des technologies de fabrication micro-électronique vers des dimensions minimales de l'ordre du nanomètre, il est de plus en plus complexe de conserver les gains en intégration et en performance prédits par la loi de Moore. Pour palier cette difficulté, les nouveaux procédés technologiques proposent des options permettant d'accentuer certaines métriques des composants pour des applications dédiées. En outre, de plus en plus de variétés de composants élémentaires, tels que les portes logiques, sont proposés pour optimiser l'implémentation des fonctions électroniques. Le développement des plateformes de conception, qui permettent aux concepteurs de construire des circuits numériques complexes, devient une tâche manuelle immense. En parallèle, l'Intelligence Artificielle démontre sa capacité à aider aux prises de décision et à l'optimisation, se présentant comme un candidat prometteur pour automatiser le développement des flots de conception. Dans ces travaux, vous travaillerez sur un LLM spécialisé dans la compréhension des systèmes électroniques. L'objectif ultime est de développer un moteur de génération pour les composants électroniques.
A travers ces travaux de thèse, l'étudiant développera un panel de compétences large autour de la conception électronique, des procédés de fabrication à l'implémentation des fonctions électroniques, et de l'IA, des architectures de réseaux de neurones aux LLMs.
Vers une simulation temps réel des scènes thermiques dans un tokamak en support aux opérations plasma
Le contrôle des températures de surface et des flux de chaleur des parois des centrales de fusion nucléaire est essentiel pour le bon fonctionnement des machines de fusion. Pour fiabiliser ces mesures, notamment par imagerie infrarouge, le CEA développe un jumeau numérique capable de modéliser l'ensemble de la chaîne de mesure infrarouge (IR), de la source thermique au capteur.
L'objectif de cette thèse est de créer un modèle thermique permettant de prédire les flux de chaleur et les températures de surface sur l'ensemble des parois de la machine, avec une visée de calcul en temps réel. Cette approche repose sur deux développements clés :
1)Développement d'une méthode statistique de type Monte Carlo : cette méthode permettra de résoudre l'équation de la chaleur sur de grandes géométries dans un environnement complexe, incluant une diversité de sources de chaleur et de matériaux.
2)Accélération des calculs sur carte graphique (GPU) : Utilisation de l'environnement Kokkos pour optimiser les performances des calculs, tout en assurant la portabilité sur toutes les plateformes de calcul haute performance (HPC).
Ces développements seront validés et évalués quantitativement sur deux plateformes expérimentales: le banc de test en laboratoire MAGRYT et le tokamak WEST, utilisé comme machine démonstrateur. La thèse sera réalisée dans un cadre collaboratif entre le CEA/DRF/IRFM et le CEA/DES/ISAS. Les développements seront intégrés dans le jumeau numérique IR du CEA/IRFM pour les machines de fusion et dans une application dédiée au lancer de rayons pour le CEA/DES.
Vers un contact de base haute performance pour le transistor HBT InP pour l’application 6G
Rejoignez le CEA LETI pour un voyage technologique passionnant ! Plongez dans le monde des transistors à base de III V
intégrés sur des circuits CMOS compatibles pour les communications 6 G du futur. Cette thèse offre l'opportunité de travailler sur un projet ambitieux,si vous êtes curieux, innovant et avide de défis, cette opportunité est parfaite pour vous !
Alors que la consommation de contenu numérique continue de croître, les systèmes de communication 6 G devront trouver plus de capacité pour supporter l'augmentation du trafic. Les nouveaux systèmes basés sur des fréquences inférieures à THZ offrent une énorme possibilité d'augmenter le débit de données, mais ils sont très difficiles à construire et à mettre au point. La construction et la maturation de l'amplificateur de puissance nécessaire à la transmission d'un signal constituent un défi de taille.
L'amplificateur de puissance nécessaire pour transmettre un signal devra offrir une puissance et une efficacité énergétique suffisantes, ce qui n'est pas possible avec la technologie actuelle sur silicium. Les HBT (transistors bipolaires à hétérojonction) à base d'InP développés sur des plateformes silicium ont l'avantage de pouvoir être utilisés dans les systèmes à base de silicium sur ded substrats silicium de grande taille ont le potentiel de répondre aux exigences et d'être intégrés aussi près que possible de la technologie CMOS afin de minimiser les pertes de système/interconnexion.
Les semi-conducteurs à base de Sb pour les transistors HBT GaAsSb apparaissent comme des matériaux très prometteurs,
pour ses propriétés électriques afin d'intégrer la couche de base du transistor Il est donc nécessaire de produire des contacts électriques de haute performance sur ce type de semi-conducteur, tout en restant compatible avec la fabrication de la couche de base du transistor, tout en restant compatible avec les processus de fabrication des plates-formes technologiques Si Fab et les plates-formes technologiques Si Fab
Cette thèse vous permettra d'acquérir un large éventail de connaissances, de bénéficier de l'environnement technologique riche de la salle blanche de 300 et 200 mm et de la caractérisation nanométrique. Vous collaborerez avec des équipes pluridisciplinaires pour développer une compréhension approfondie des contacts ohmiques et analyser les mesures effectuées.
Plusieurs aspects du couple métal-semi-conducteur, Ni ou Ti sur p GaAs), ou Ni ou Ti p GaAsSb seront étudiés:
-Identifier les solutions humides et plasma permettant l'élimination de l'oxyde natif GaAsSb sans endommager la surface.
-Caractériser le niveau de dopage de l'épitaxie GaAs et GaAsSb (effet Hall, SIMS, TEM).
-Comprendre la séquence de phases pendant le recuit entre le semi-conducteur et le métal avec XRD et Tof SIMS.
Gérer la formation des alliages intermétalliques pour ne pas détériorer l'interface de contact (observations TEM).
-Évaluer les propriétés électriques du contact à l'aide de structures TLM, de la résistivité spécifique du contact, la résistance de couche du semi-conducteur et de la longueur de transfert. L'étudiant sera une force motrice pour effectuer des tests électriques sur les équipements de mesure.
Architecture pour système embarquée de Cartographie Automatisée et Fiabilisée d’installations indoor
Les travaux de recherche proposés s’intéressent à la localisation en 3D des données issues de mesures à l’intérieur de bâtiments, où les systèmes de localisation satellitaires, tels que le GPS, ne sont pas opérationnels. Différentes solutions existent dans la littérature, elles s’appuient notamment sur l’utilisation d’algorithmes de type SLAM (Simultaneous Localization And Mapping), mais la reconstruction 3D est généralement effectuée a posteriori. Afin de pouvoir proposer ce type d’approche pour des systèmes embarqués, une première thèse a été menée et a conduit au choix des algorithmes à embarquer et à une ébauche de l’architecture électronique. Une première preuve de concept a également été mise en œuvre. Dans la continuité de ces travaux, la thèse devra proposer une méthode permettant au dispositif de localisation d’être facilement embarqué sur une large gamme d’équipements de mesure nucléaire (radiamètre, contaminamètre, spectrométrie portable…). Les travaux ne se limitent pas à une simple phase d’intégration, ils nécessitent en effet une exploration architecturale qui reposera sur des approches d’Adéquation Algorithme Architecture (AAA). Ces approches permettront de respecter différents critères, tel que poids et encombrement faible pour ne pas compromettre l’ergonomie pour les opérateurs réalisant les cartographies et qualité de la reconstruction pour assurer la fiabilité des données d’entrée pour les modèles du Jumeau Numérique.