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Apprentissage et Adaptation avec l'Humain dans la Boucle des Situations Incertaines et Imprévisibles dans les Systèmes Autonomes Basés sur l'IA

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Labo.conception des systèmes embarqués et autonomes

Informatique, Mathematique

01-10-2020

SL-DRT-20-1108

huascar.espinoza@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Les systèmes autonomes évoluant vers des systèmes auto-adaptatifs, poussés par des techniques d'Intelligence Artificielle (IA) telles que l'apprentissage automatique/profond. L'émergence de l'autonomie signifie que le logiciel subjacent doit fonctionner dans un monde ouvert et très dynamique, capable de s'adapter de manière autonome au moment de l'exécution à de nouvelles conditions d'environnement ou à des situations imprévisibles. En particulier, cette thèse envisage d'explorer la combinaison des capacités des humains et des algorithmes pour détecter les régions d'incertitude et éviter les situations dangereuses dans le monde réel et transférer le contrôle entre une machine et un humain (ou vers l'agent le plus sûr). Les systèmes autonomes basés sur l'apprentissage profond sont d'abord entrainés dans des environnements de simulation avant de les déployer dans le monde réel. Alors que les simulateurs fournissent des environnements d'entrainement de plus en plus réalistes, il y a toujours un écart entre la simulation et l'apprentissage, car les données d'apprentissage ne capturent pas certains espaces fonctionnels et le modèle IA ne les apprend pas en raison de l'incomplétude du simulateur pour refléter la complexité du monde réel. Notre objectif est de trouver des méthodes pour détecter des situations inconnues en combinant l'apprentissage par simulation avec l'apport humain à partir des données de démonstration.

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Développement de modules photovoltaïques à haute efficacité intégrés aux batiments

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire Modules Photovoltaïques Silicium

ingéneur généraliste, avec spécialisation matériaux, procédés, modélisation

01-10-2020

SL-DRT-20-1116

bertrand.chambion@cea.fr

Energie solaire pour la transition énergétique (.pdf)

Les performances des modules photovoltaïques (PV) n'ont pas cessé d'évoluer depuis quelques années pour atteindre des valeurs supérieures à 20%. Ceci a été possible par un effort important réalisé sur l'architecture des cellules solaires au travers des gains sur l'absorption de la lumière et une meilleure collecte des charges photogénérées. L'architecture des modules quant à elle, a peu changé. Il faut souligner d'une part que ces modules ont été imaginés et améliorés dans un but de fonctionner dans une configuration extérieure sous forme de champ PV, d'autre part, leur optimisation est réalisée sous conditions standards ou la température est fixée à 25°C. L'utilisation des modules pour le bâtiment (BIPV) peut considérablement diminuer leurs performances. Ceci est lié au microclimat urbain (température, rayonnement diffus environnant), à l'orientation et à l'inclinaison des composants. De plus, des conditions d'intégration non optimisées ont pour effet d'augmenter la température, ce qui rend la dépendance thermique du rendement (estimée à -0,4% par degré) beaucoup plus sensible qu'en site isolé. Aussi, l'intégration pose d'autres problèmes liés aux aspects architecturaux du bâti. En effet, la qualité des matériaux ainsi que leurs couleurs doivent être en adéquation avec l'environnement notamment pour les bâtiments anciens, avec une fonction esthétique en termes de couleur et de formes. L'objectif de ce projet de thèse est de réaliser des prototypes de modules PV intégrés, orientés sur les applications BIPV avec le phasage suivant : - Etat de l'art sur les application BIPV, matériaux, gestion en longueur d'onde, outils de modélisation thermique et thermomécanique. - Modélisation multi-échelles (cellule, module, bâtiment, quartier) pour comprendre et analyser le comportement thermique à chaque échelle et les conséquences sur les performances globales. - Définition des modules prototypes et leur réalisation sur la plateforme module du CEA INES. - Tests de vieillissement accélérés et en conditions réelles extérieures, avec monitoring des performances, puis comparaison aux solution PV standard.

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Metal organic frameworks (MOF) et dérivés durables pour la détection de gaz radioactifs

Département Métrologie Instrumentation et Information (LIST)

Laboratoire Capteurs et Architectures Electroniques

M2 chimie organique ou inorganique

01-10-2020

SL-DRT-20-1117

guillaume.bertrand@cea.fr

La thèse se déroulera dans le cadre du projet européen SPARTE qui a pour but d'explorer la possibilité de synthétiser des matériaux poreux et scintillants pour la détection de gaz radioactifs. L'objectif de cette thèse est d'explorer les familles de MOFs (Metal Organic Frameworks) présentant des liens organiques fluorescents. L'étude s'appuiera sur les bons résultats préliminaires du laboratoire sur des MOFs et des dérivés de MOFs préparés à partir de n?uds métalliques Zn4O. Il s'agira étendre ces résultats à d'autres familles de réseaux poreux. La synthèse de nouveaux ligands fluorescents sera aussi envisagée. Ces matériaux seront ensuite caractérisés pour connaitre leur propriétés photophysiques et testés en tant que concentrateur et détecteur de gaz radioactif sur un banc de dilution de gaz radioactifs unique au monde. Le candidat aura pour mission de synthétiser les MOFs (synthèse solvothermale) et de les caractériser. Il aura aussi la charge de travailler avec le banc de gaz radioactifs. Nous souhaitons recruter un(e) candidat(e) issu(e) de master de chimie organique ou inorganique, avec une ouverture sur les aspects matériaux. Ce travail sera réalisé en étroite collaboration entre deux laboratoires avec deux encadrants (Guillaume BERTRAND - LCAE et Benoît SABOT - LNHB/LMA) et un directeur de thèse (Matthieu HAMEL - LCAE).

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Couche phyisque efficace énergétiquement pour l'internet des objets basée sur l'IA

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Communication des Objets Intelligents

Bac+5 avec une spécialisation en télécommunication et/ou traitement du signal et/ou Intelligence artificielle et/ou système.

01-10-2020

SL-DRT-20-1122

valerian.mannoni@cea.fr

Réseaux de communication, internet des objets, radiofréquences et antennes (.pdf)

L'internet des Objets (IoT) est aujourd'hui une réalité : plus de 9 milliards d'objets sont déjà connectés, 25 milliards le seront d'ici 2025. Pour être efficace les systèmes de communication radio pour l'IoT doivent avoir une couverture étendue (fonctionnement à très faible niveau de sensibilité) tout en ayant une faible consommation énergétique. De plus, le mode de fonctionnement usuel de ses systèmes est de communiquer des messages de petite taille de façon sporadique et essentiellement en voie montante. L'association de l'ensemble de ces contraintes a conduit à l'émergence de systèmes radios spécifiques à l'IoT comme LoRa, SigFox ou bien encore NB-IoT et ses évolutions actuelles en 5G. Cependant il a été montré que ces technologies ne répondaient pas simultanément aux besoins de l'IoT et qu'il est nécessaire de proposer une nouvelle couche physique qui soit capable d'adresser l'ensemble des besoins contradictoires de l'IoT : ? Faible niveau de sensibilité (bonne performance à faible efficacité spectrale) pour les messages courts (codes correcteurs d'erreurs courts et décodeurs associés). ? Faible consommation énergétique (forme d'onde à enveloppe constante et débit élevé). Surcoût de signalisation limité et optimisé. Pour atteindre ces objectifs les algorithmes basés sur l'Intelligence Artificielle (IA) seront considérés notamment au niveau du récepteur /décodeur (embedded AI).

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Convertisseur DC/DC piézoélectrique à transfert de puissance adiabatique

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Electronique Energie et Puissance

Ingénieur, BAC+5, Electronique, Electrotechnique, Automatique

01-10-2020

SL-DRT-20-1148

ghislain.despesse@cea.fr

Efficacité énergétique pour bâtiments intelligents, mobilité électrique et procédés industriels (.pdf)

L'objectif de cette thèse est de proposer des systèmes de conversion de puissance DC-DC à haut rendement basés sur des structures piézoélectriques résonantes assurant une transduction d'énergie Electrique-Mécanique-Electrique, alternatives aux techniques actuelles de commande directe d'un transformateur piézoélectrique. Une grande partie du travail vise la mise au point du cycle électrique de fonctionnement du résonateur piézoélectrique qui doit permettre à la fois d'entretenir la résonance de la structure et d'effectuer des transferts de puissance électrique adiabatiques, donc à faibles pertes. La mise en ?uvre de ce cycle nécessitera, en outre, la mise au point d'une électronique très basse consommation qui intègrera plusieurs mécanismes de synchronisation et de régulation pour assurer des commutations à zéro de tension, assurer l'entretien des oscillations et réguler la tension de sortie. La miniaturisation du convertisseur sera également étudiée, notamment en vue d'une intégration de type MEMS (Micro Electro Mechanical System) ainsi que les différentes déclinaisons d'architectures électriques que l'on peut envisager pour répondre aux différents cas applicatifs, telles que les architectures Buck, Boost, Cuk, Forward, Flyback en électronique de puissance. Le candidat pourra s'appuyer sur l'expertise du laboratoire d'accueil dans le domaine de la conversion et de la piézoélectricité. La thèse se déroulera au CEA/LETI situé à Grenoble (laboratoire orienté microélectronique et microsystème), elle sera dirigée par Mr Ghislain DESPESSE du CEA et par Mr François COSTA du SATIE (laboratoire de physique appliqué et génie électrique rattaché à l'ENS Paris-Saclay).

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