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Défis technologiques >> Simulation numérique
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Simulation multi-échelles pour l'ingénierie et la caractérisation des matériaux et dispositifs quantiques

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire de Simulation et Modélisation

Diplôme de Master 2 ou Ingénieur en physique. Solide formation en physique du solide et mécanique quantique.

01-10-2021

SL-DRT-21-0606

benoit.sklenard@cea.fr

Simulation numérique (.pdf)

Les dispositifs quantiques ouvrent des perspectives inédites pour le traitement de l'information. Le CEA développe, en particulier, des bits quantiques silicium. Dans ce domaine novateur, l'exploration systématique des nombreuses options possibles est prohibitive. Les défis posés par les technologies quantiques ne peuvent donc être relevés sans la simulation numérique avancée. Le CEA dispose d'un code multi-physique HPC, TB_Sim, pour la modélisation des dispositifs quantiques des échelles nano- à mésoscopique. Toutefois, la simulation fait face à des verrous qui ne lui permettent pas aujourd'hui d'être suffisamment prédictive sur ces dispositifs. L'un des plus importants verrous, est la description des surfaces, interfaces et défauts, qui jouent un rôle essentiel dans la physique du couplage spin-orbite et des « vallées » du silicium. Cette thèse vise à introduire les approches atomistiques « ab initio » dans la chaîne de simulation multi-échelles pour le quantique. Le/La candidat(e) se focalisera sur les interfaces du silicium avec ses matériaux d'encapsulation (SiGe, SiO2, ...) et sur les défauts à ces interfaces (amorphisation, défauts Pb, ...). Il/Elle veillera notamment à l'articulation des méthodes ab initio avec la description des échelles nano- et mésoscopiques. L'objectif ambitieux de cette thèse est d'intégrer pleinement la simulation numérique à toutes les étapes de la conception, fabrication et caractérisation des dispositifs, en lui permettant d'être suffisamment prédictive même en terrain inconnu. Des expériences numériques seront menées à cet effet aussi bien en amont qu'au cours de la caractérisation afin de confronter les résultats de simulation à la réalité, appuyer l'analyse des données en fournissant les « pièces manquantes du puzzle » qui ne peuvent être mesurées directement, et assurer le retour d'expérience vers la conception. Ces travaux seront effectués dans le cadre d'une collaboration étroite entre le CEA-Leti (méthodes ab initio) et l'IRIG (code TB_Sim).

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Tri dynamique de maillages par des heuristiques prenant en compte les caches pour le calcul scientifique

Département Systèmes et Circuits Intégrés Numériques

Laboratoire pour la Confiance des sYstèmes de calcuL

M2 Mathematiques appliquées / HPC

01-10-2021

SL-DRT-21-0653

thierry.goubier@cea.fr

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Pour le calcul scientifique à haute performance, dans le contexte des codes de simulation sur des maillages non structurés, deux éléments apparaissent : le parcours du maillage sur un processeur standard semble aléatoire à ce dernier, et l'irrégularité de la structure simulée rend l'utilisation d'accélérateurs délicate. Hors ces maillages non structurés représentent un moyen de simuler des phénomènes multi-échelles, remplaçant des structures de maillages réguliers à plusieurs niveaux en une seule structure, par exemple dans la simulation de tsunami, résultant en une structure plus compacte et réduisant la quantité de calcul. De plus, dans un certain nombre de contextes, le maillage évolue dans le temps, ce qui rend problématique le partitionnement a priori du maillage pour le distribuer sur un grand nombre d'unités de calcul avec leurs caches associés. Cette thèse s'intéresse donc à la problématique de développer des heuristiques de parcours de maillages non structurés de manière à permettre des réordonnancements à la volée, prenant en compte les caches, en particulier lors du transfert de tâches de calcul sur des accélérateurs, et avec pour objectif le démarrage du calcul avant que le transfert du maillage soit terminé. Elle s'appuiera sur les résultats déjà connus en matière de partitionnement de maillages non-structurés avec des outils comme SCOTCH et Metis, sur une modélisation de la hiérarchie mémoire des unités de calcul et de leurs capacités de transfert (accélérateurs), et aussi les travaux sur les courbes de remplissage de l'espace (Hilbert-Peano, Sierpinski), et s'intéressera aux codes TsunAWI et FESOM (Finite Element/volume Sea-Ocean Model) de AWI et à OpenFOAM.

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Développement d'algorithmes innovants de création de masques non intuitifs à l'aide de réseaux de neurones pour la lithographie en niveaux de gris

Département des Plateformes Technologiques (LETI)

Laboratoire

Ingénieur physique générale / mathématiques appliquées

01-10-2021

SL-DRT-21-0751

SEBASTIEN.BERARDBERGERY@cea.fr

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La réalisation de structures 3D microniques permet de fabriquer des éléments fonctionnels clés de la microélectronique tels que des micro-lentilles pour les imageurs optiques. Ces lentilles peuvent être en particulier réalisées à partir d'un procédé de fluage de résine ou par lithographie à niveaux de gris (grayscale). La lithographie grayscale offre l'avantage de pouvoir créer des structures de différentes topographies en une seule étape de procédé. Son succès dépend fortement de la justesse de la modélisation du procédé et de la stratégie d'optimisation du masque optique. La lithographie grayscale a été développée au CEA-LETI au cours des 3 dernières années dans le cadre d'une collaboration industrielle [1]. Ces développements ont permis de produire des résultats à l'état de l'art mondial [2]. Le CEA-LETI souhaite poursuivre ces travaux de recherche vers de nouvelles méthodologies de design et de préparation de données. L'intelligence artificielle et les réseaux de neurones ouvrent notamment un large champ des possibles en la matière. Une première étude prometteuse a été menée en ce sens, et montre tout le potentiel qu'une telle technique peut offrir pour la création de masque, si l'on s'affranchit des algorithmes classiques. L'émergence d'outils d'écriture électronique multi-faisceaux pour la fabrication des masques de lithographique optique permet en effet d'envisager désormais l'utilisation de formes courbes. Il est donc possible de réfléchir à faire évoluer les algorithmes pour utiliser des motifs non réguliers sur le masque pour la recherche de solutions optimales idéales. Nécessaire lors de l'étape d'apprentissage, la modélisation du procédé de lithographie sera également un volet important de la thèse et s'inscrira dans la continuité des précédents travaux [1]. [1] Thèse de P. Chevalier, Etude d'une méthode de micro-fabrication 3D pour des applications microlentilles d'imageurs (2021) [2] P. Chevalier et al., Rigorous Model-Based Mask Data Preparation, IEEE JMEMS (2021) Les candidatures doivent être envoyées à : Sébastien Bérard-Bergery : sebastien.berard-bergery@cea.fr Loic Perraud : loic.perraud@cea.fr

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Raisonnement qualitatif et conception de systèmes complexes

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Labo. ingénierie des langages exécutables et optimisation

MASTER 2 - DIPLOME D'INGENIEUR en informatique

01-04-2021

SL-DRT-21-0823

jean-pierre.gallois@cea.fr

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La conception de systèmes complexes est une activité qui touche de nombreux domaines industriels ou de recherche. Cela implique une difficulté de modélisation et de simulation par la nature hétérogène des données impliquées, avec des aspects discrets et continus. Deux approches sont possibles. Les méthodes quantitatives, dont les analyses sont numériques, sont les plus utilisées : leurs résultats sont précis mais elles sont très consommatrices de temps et de ressources. Les méthodes qualitatives reposent sur une interprétation symbolique des modèles, et peuvent être utilisées sans connaître tous les paramètres numériques, en s'appuyant sur des relations de dépendance entre variables. Elles sont moins précises mais peuvent s'appliquer très tôt dans la phase de conception et peuvent servir à orienter les simulations numériques en fonction des objectifs à atteindre et améliorer les résultats de certaines analyses (preuves, optimisation, etc.). Les travaux déjà effectués au laboratoire LIDEO du CEA LIST sur la modélisation et la simulation qualitative seront enrichis par l'intégration de concepts de la physique naïve et du raisonnement de sens commun pour aboutir à une démarche plus proche des concepts métiers. Les résultats seront appliqués pour la modélisation, la simulation mais aussi pour l'optimisation sur des cas d'études représentatifs d'exemples industriels.

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