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Etude de la structure et des performances des électrodes de pile à combustible en relation avec le processus de fabrication grâce à l'imagerie et à la diffusion de neutrons et de rayons X

Département de l'Electricité et de l'Hydrogène pour les Transports (LITEN)

Laboratoire Composants Pemfc

Matériaux, Electrochimie, Physique.

01-10-2020

SL-DRT-20-0365

arnaud.morin@cea.fr

Solutions avancées pour l?hydrogène et les piles à combustible pour la transition énergétique (.pdf)

Les véhicules automobiles à zéro émission utilisant l'hydrogène comme carburant et alimentés par une pile à combustible à membrane échangeuse de protons (PEMFC) sont maintenant disponibles dans le commerce. Cependant, la commercialisation à grande échelle des véhicules à pile à combustible PEM nécessite des progrès en termes de performances, de coût et de durabilité, pour lesquels l'électrode est le composant le plus limitant. Elle est constituée d'un mélange aléatoire de nanoparticules à base de platine dans un réseau de polymères conducteurs de protons. L'électrode est obtenue à partir d'une suspension, appelée encre, après évaporation des solvants. Actuellement, la recherche et le développement pour améliorer les performances de l'électrode et réduire les coûts de fabrication reposent sur un approche de type essais/erreurs. L'objectif de ce projet est d'accroître les connaissances sur les relations entre la composition de l'encre, la structure, les propriétés et les performances des électrodes. L'évolution de l'encre au cours du processus de séchage et de l'électrode ainsi obtenue sera caractérisée par la diffusion de neutrons et de rayons X, en tant qu'outils complémentaires permettant de mieux comprendre l'organisation du matériau catalytique et du polymère. En corrélant ces résultats avec les mesures électrochimiques, structurelles et d'imagerie d'Operando, nous visons à rationaliser la conception des électrodes. Ce projet implique des partenaires possédant toutes les compétences complémentaires nécessaires à cette étude présentant un intérêt tout particulier pour le partenaire industriel TOYOTA, qui est le leader dans la recherche, le développement et la production de voitures à piles à combustible.

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Co-conception de réseaux de neurones profonds adaptés au FHE et au MPC

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire composants logiciels pour la Sûreté et la Sécurité des Systèmes

M2 crypto ou IA

01-10-2019

SL-DRT-20-0388

aymen.boudguiga@cea.fr

Cybersécurité : hardware et software (.pdf)

Dans le cadre de cette thèse, l'étudiant devra étudier les scenarios dans lequel les techniques de cryptographie homomorphe (FHE) fournissent une contre-mesure pertinente à des menaces de confidentialité pesantes sur des systèmes à base de réseaux de neurones. Afin de mener à bien cette tâche, il s'agira plus précisément de s'appuyer sur les nombreux degrés de liberté dans la conception de tels réseaux mais également dans la conception de cryptosystèmes homomorphes afin proposer des réseaux et des FHE spécialisés se mariant aussi efficacement que possible. Le candidat cherchera donc à pousser aussi loin que possible une stratégie de co-design application/FHE afin notamment : d'évaluer des réseaux de neurones profonds sur des entrées chiffrés (confidentialité des entrées/sorties d'un tel réseau) ainsi que d'évaluer des réseaux chiffrés sur des entrées pouvant être claires ou chiffrées (confidentialité modèle/sorties avec confidentialité optionnelle des entrées). Ceci impliquera de définir un "neurone FHE" efficace et de se poser des questions de confidentialité sur l'ensemble de son cycle de vie : depuis l'évaluation homomorphe unitaire d'un tel neurone, l'évaluation de réseaux complets de ces neurones (selon les scenarios de confidentialité ci-dessus) et jusqu'aux problématiques de construction de/d'apprentissage pour ces réseaux (sur données claires, la thèse ne portant a priori que sur la phase d'inférence). De manière complémentaire, le doctorant investiguera l'applicabilité de ses travaux en context MPC. Idéalement, il s'agira de comparer les techniques de FHE et de MPC dans les différents scenarios étudiés, de jauger l'efficacité du "neurone FHE" sur support MPC et d'étudier les complémentarités possibles entre les deux approches. Enfin, des implémentations preuve de concept devront fournir des résultats expérimentaux permettant de juger de la pertinence pratique des travaux, en particulier lorsqu'il s'agit d'associer un certain type de réseaux avec un type de FHE ou de MPC ou de mesurer l'écart de performance à combler pour arriver à évaluer des réseaux de taille et de complexité significatives.

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Algorithmes prouvés de simplification et de résolution pour la preuve de programmes

Département Ingénierie Logiciels et Systèmes (LIST)

Laboratoire pour la Sûreté du Logiciel

Master en méthodes formelles

01-09-2020

SL-DRT-20-0396

loic.correnson@cea.fr

Cybersécurité : hardware et software (.pdf)

La plateforme Frama-C développée au CEA permet la vérification formelle de programmes critiques. Elle est utilisée de manière industrielle dans différents domaines, comme l'aéronautique ou l'énergie, pour garantir l'absence de défaut de programmes C quelque soient leur conditions d'utilisation. Une garantie d'absence de bug ne peut être obtenue qu'en utilisant des outils de raisonnement automatique, que ce soit des assistants de preuve (Coq, PVS, HOL) ou des solveurs SMT (Z3, CVC4, Alt-Ergo). Pour le passage à l'échelle de ces techniques sur des codes industriels, il est cependant nécessaire de passer par une étape de simplification préalable des objectifs de preuve. Au sein de Frama-C, nous avons pour cela développé le moteur Qed qui est chargé de cette étape critique de simplification. Cela a permis notamment des gains d'automatisation considérables dans l'automatisation des preuves de programmes développés par Airbus, conduisant à la généralisation de cette approche dans leur processus de production industrielle. Depuis ses premiers développements en 2015 le moteur Qed a connu de nombreux perfectionnements qui sont de plus en plus difficiles à developper tout en s'assurant de la correction des simplifications réalisées. Il devient maintenant nécessaire d'automatiser la vérification du moteur Qed lui-même. Le but de la thèse est de re-developper entièrement Qed dans l'environnement de preuve Why-3 en spécifiant et en vérifiant la correction de ses algorithmes de simplification. A terme, le code extrait du développement Why-3 serait utilisé en remplacement complet du moteur actuel au sein de Frama-C.

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Techniques de sécurisation matérielle d'algorithmes de cryptographie tirant partie du calcul en mémoire

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Silicium des Architectures Numériques

Master 2 microelectronique

01-10-2020

SL-DRT-20-0401

simone.bacles-min@cea.fr

Cybersécurité : hardware et software (.pdf)

Le laboratoire LISAN (Laboratoire Intégration Silicium et Architecture Numérique) développe et conçoit des systèmes sur puces (SoC) innovants à base d'architectures multic?urs ainsi que des architectures basse consommation dédiées à l'Internet des Objets (Internet of Things - IoT). Le domaine de l'IoT remet à plat de nombreux prérequis, notamment au niveau de la sécurité des objets connectés autonomes en énergie. Les nouvelles architectures se veulent les plus économes en énergie possible. L'implémentation de la sécurité dans l'IoT doit donc elle aussi être guidée par l'énergie disponible, sans pour autant mener à des failles de sécurité. Une mémoire intelligente, appelée C-SRAM, permettant de faire des calculs au sein de la mémoire a été conçue au sein du laboratoire. L'objectif de la thèse est d'étudier les possibilités de cette mémoire du point de vue de la sécurité. Les propriétés intrinsèques de cette mémoire intelligente permettent d'envisager l'implémentation de plusieurs algorithmes et surtout de nouvelles contre-mesures contre les attaques physiques combinées (canaux auxiliaires et en fautes.

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Intégration de réseaux de neurones à base d'oscillateurs verrouillés par injection

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Gestion d'Energie Capteurs et Actionneurs

Ecole Ingénieur Electronique

01-09-2020

SL-DRT-20-0418

franck.badets@cea.fr

Nouveaux paradigmes de calculs, circuits et technologies, dont le quantique (.pdf)

Les réseaux de neurones ont fait la preuve de leur supériorité par rapport aux architectures de calcul de type Von Neumann pour les opérations de classification complexes. L'embarquement de réseaux de neurones proche du capteur (Edge IA) est souhaitable car elle permettrait de réduire la consommation d'énergie des réseaux de capteur sans fil en donnant plus d'autonomie de décision aux capteurs et en limitant le nombre de communication nécessaires entre les capteurs et le centre de ressource en calcul. Il existe actuellement un axe de recherche visant à diminuer sensiblement la consommation des neurones afin de répondre aux besoins de l'Edge IA. A côté des implémentations purement numériques, des solutions analogiques voient le jour. Le but de la thèse est de démontrer la faisabilité de l'intégration sur silicium d'un réseau de neurones Ultra Faible Consommation utilisant des Oscillateurs Verrouillés par Injection (ILO) comme neurone. Le candidat à cette thèse doit avoir une bonne connaissance des domaines de l'apprentissage statistique et des réseaux de neurone en particulier. Il doit également avoir un bon niveau en électronique analogique. L'approche théorique nécessitera de bonnes aptitudes mathématiques et une bonne connaissance des langages de modélisation tel que python. Le travail de thèse doit aboutir à l'intégration d'un réseau de neurones à ILOS sur silicium ainsi qu'à la démonstration de sa capacité d'apprentissage, pour une consommation à l'état de l'art.

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Nanocomposites avancés pour l'impression additive

Département des Technologies des NanoMatériaux (LITEN)

Laboratoire Synthèse et Intégration des Nanomatériaux

Ingénieur / Master 2 en chimie - matériaux

01-10-2020

SL-DRT-20-0419

thomas.pietri@cea.fr

Fabrication additive, nouvelles voies d?économie de matériaux (.pdf)

Les objectifs scientifiques proposés sont à la croisée des nanomatériaux et des techniques d'impression additive. Différentes technologies d'impression 3D de matrices polymériques ont été développées, permettant la conversion d'un modèle numérique en modèle physique avec une grande précision. Mais, sans doute en raison du développement très récent de ces technologies, les matériaux actuellement disponibles présentent des limitations pour de nombreuses applications, qui pourraient être résolues par l'utilisation de nanocomposites à haute performance. Le travail qui sera réalisé dans cette thèse consistera à réaliser la synthèse et la fonctionnalisation de nanomatériaux à forts facteurs de formes (nanofils, nanotubes), puis à les intégrer dans des matrices polymères. Après caractérisation des propriétés des nanocomposites ainsi obtenus, des fils de nanocomposites seront réalisés pour être utilisés dans la fabrication d'objets par impression 3D. Les nanocomposites à haute performance visés seront utilisés pour la réalisation de pièces ayant une forte conduction électrique et/ou thermiques. Des applications pour le domaine de la santé seront aussi envisagées.

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