Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Nos Thèses par thème

Etude d'antennes à réseaux transmetteurs reconfigurables aux fréquences sub-THz en technologie monolithique

Département Systèmes

Laboratoire Antennes, Propagation, Couplage Inductif

Master 2 recherche, école d'igénieur, Master of Science en télécommunications, en micro-ondes ou en électronique des hautes fréquences

01-12-2018

SL-DRT-19-0320

antonio.clemente@cea.fr

En raison de la rareté des ressources spectrales et de la nécessité d'une large bande passante pour les communications à haut débit, les bandes millimétriques (mm-wave) et sub-THz de 30 à 350 GHz sont très attractives pour les futures applications de communications hautes performances. Dans ce contexte, des antennes avec un gain important et une possibilité de couverture radioélectrique reconfigurable (dépointage électronique de faisceau, faisceaux multiples, faisceaux formés) sont nécessaires pour le développement des nouvelles applications (civiles et militaires). Typiquement constituées d'un ou plusieurs panneaux rayonnants fonctionnant en transmission et illuminés par une sources focale ou par un réseau focal, les antennes à réseaux transmetteurs (également appelées lentilles discrètes) sont une technologie antennaire très prometteuses car elles sont réalisées grâce à des technologies planaires de type circuit imprimé compatibles avec l'intégration de dispositifs actifs (diodes, MEMS, NEMS, semi-conducteurs, etc.) qui peuvent permettre le contrôle du champ électromagnétique dans l'ouverture rayonnante, et elles offrent de très bonnes performances (bande passante, pureté de polarisation). Les études réalisées par le CEA et l'IETR (université de Rennes I) à partir du 2006 ont permis la démonstration des potentialités des réseaux transmetteurs dans la bande 10-170 GHz et le développement conjoint d'une expertise à la pointe au niveau international dans ce domaine. Les innovations majeures scientifiques et techniques par rapport à l'état de l'art sont les suivantes : premières démonstrations expérimentales au niveau mondial (1) d'antennes plates ultra-directives (gain > 43 dBi) et très efficaces (rendement > 70%) à 300 GHz, (2) de réseaux transmetteurs ultra-plats, (3) de techniques d'auto-alignement et de formation de faisceau pour antennes ultra-directives aux fréquences > 80 GHz.

Capteur d'images CMOS adaptatif pour systèmes de vision intelligents

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Circuits Intégrés, Intelligents pour l'Image

Master ou ingénieur en microélectronique

01-10-2019

SL-DRT-19-0335

william.guicquero@cea.fr

Cette thèse se propose d'explorer de nouvelles architectures de capteurs de vision pour améliorer la réactivité du capteur et faciliter le traitement de son image. L'imageur étudié pendant cette thèse utilisera les technologies microélectroniques émergentes dites « 3D » du CEA leti. Ces technologies permettent d'empiler plusieurs circuits intégrés et présentent l'avantage de proposer une très forte densité d'interconnexions permettant d'envisager des connexions au niveau du pixel de l'imageur. Cela nous permet d'envisager de revoir complètement la chaîne de l'image d'un imageur standard (lecture, amplification, compensation, colorisation, rendu de ton) en amenant au système complet plus d'agilité, une meilleure qualité d'image, une meilleure efficacité énergétique, le tout avec une faible surface de silicium. Le doctorant bénéficiera durant ses 3 années de thèse de l'expertise et de l'excellence scientifique de tout le CEA-Leti pour atteindre des objectifs élevés d'innovation à travers des brevets et des publications de rang international. Le candidat, dynamique et autonome, titulaire d'un Bac +5 en microélectronique, plus particulièrement en conception de circuit intégré analogique et mixte. Une bonne maitrise des outils CAO associés (Cadence, Matlab) sera attendue et des compétences en traitement d'images seront appréciées. Le déroulement des 3 années de thèse commencera par l'étude de l'état de l'art, puis le doctorant définira l'architecture optimale, la concevra et testera un prototype mettant en évidence les potentialités scientifiques et industrielles des solutions proposées.

Architecture de calcul massivement parallèle proche mémoire

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Silicium des Architectures Numériques

Master 2 Recherche ou Ingénieur - Spécialité microélectronique, architecture système sur puce, conception

01-10-2019

SL-DRT-19-0364

romain.lemaire@cea.fr

Les Systèmes-sur-puce (SoC) pour le calcul embarqué ont toujours été contraint par la bande-passante d'accès à la mémoire. Aujourd'hui avec le développement de nouvelles applications très consommatrices de données, les coûts (latence, énergie) d'accès à mémoire pour effectuer les calculs est fortement croissant. Un nouveau paradigme de calcul consistant à réaliser le calcul dans la mémoire (IMC: In-Memory Computing) a été proposé: l'idée est de traiter les données là où elles sont stockées pour gagner en latence et en énergie. La séparation entre unité de calcul et unité de stockage s'estompe introduisant de toutes nouvelles architectures. L'objectif du travail de thèse est de définir une architecture de calcul massivement parallèle proche mémoire, permettant en particulier d'interconnecter une matrice de tuiles de calcul à base de mémoire IMC pour du parallélisme d'exécution (multiprocesseur) et d'accès aux données (bancs mémoires multiples). La thèse s'appuiera sur les travaux existants dans le laboratoire sur des mémoires de type SRAM et s'orientera vers des mémoires à plus haute densité. Le sujet nécessite une approche exploratoire via de la modélisation de l'architecture proposée en lien avec les applications visées (big data, intelligence artificielle). La conception et la réalisation silicium de briques innovantes de l'architecture permettront de valider les concepts proposés.

Sécurisation de la cryptographie sur courbes elliptiques binaires contre les attaques par Templates et les attaques Horizontales

Département Systèmes

Laboratoire Sécurité des Objets et des Systèmes Physiques

Master II en Cryptographie ou Data science ou Ecole d'Ingénieur

01-09-2019

SL-DRT-19-0385

antoine.loiseau@cea.fr

Cette étude prend place dans le domaine de la sécurisation des systèmes embarqués et tout particulièrement de la cryptographie asymétrique face aux attaques par canaux auxiliaires horizontales et à base de Templates. Des études récentes, appliquées à la cryptographie symétrique, ont permis de construire de nouvelles techniques d'attaques par canaux auxiliaires, notamment contre des implémentations sites sécurisées. En améliorant l'efficacité des attaques par Templates, ces nouvelles attaques permettent de passer outre des contremesures de masquage. Il semble opportun d'étudier en profondeur les attaques par Templates et horizontales dans le cadre de cryptographie asymétrique. Cette thèse fait suite aux travaux d'Antoine Loiseau sur les Binary Edwards Curves (BEC). Ces travaux ont montré que ce modèle de courbes elliptiques a des propriétés intrinsèques de sécurité face aux attaques par canaux auxiliaires. Cependant des résultats ont montré certaines faiblesses face aux nouvelles attaques par Template. Le but principal de cette thèse est d'évaluer les propriétés des BECs face aux nouvelles attaques par Templates et Horizontales qui font appel aux machine learning. En fonction des résultats obtenus de nouvelles contremesures devront être mises au point afin de pallier à ces nouveaux biais d'attaques.

Réseaux compacts d'antennes ultra-large bande en bande Ka

Département Systèmes

Laboratoire Antennes, Propagation, Couplage Inductif

Master

01-09-2019

SL-DRT-19-0386

loic.marnat@cea.fr

Les systèmes de communication (e.g. 5G) ou de radar (e.g. automobile) millimétriques requièrent des antennes directives afin de compenser les pertes en transmission et des antennes larges bandes pour assurer, suivant l'application visée, un débit important ou une résolution fine. L'agilité du rayonnement devient donc un point clé. Les antennes réseaux offrent des avantages indéniables avec un compromis entre un nombre d'éléments rayonnants et un nombre de circuits actifs pour atteindre les performances requises en matière de formation de faisceau et de puissance rayonnée (dans un facteur de forme imposé par le système cible). Néanmoins, les règles de conception classiques liées à l'agencement des éléments peuvent être un frein pour l'intégration du réseau dans un certain nombre d'applications et aboutissent généralement à des bandes passantes et des gammes de dépointage relativement réduites. L'objectif de cette thèse est de s'affranchir de ces limitations et concevoir des réseaux plus compacts tout en assurant des performances exceptionnelles en matière de bande de fonctionnement et de gamme de dépointage. Pour cela, les études porteront sur la mise en réseau d'éléments miniatures fortement couplés. La compréhension et la modélisation de ces réseaux compacts passeront par : - L'état de l'art sur les antennes réseaux à éléments couplés large bande, - L'étude théorique du fonctionnement d'éléments couplés et les lois régissant leurs couplages, - La conception d'éléments miniatures ultra-large bande et leurs mises en réseau. Les choix technologiques viseront une solution bas coût. - Réalisation et mesures d'un prototype sur la bande Ka. Cette thèse aboutira à la réalisation de prototypes actifs peu encombrants et larges bandes comparé à l'état de l'art. Ceci ouvrira la voie à l'utilisation de réseaux d'antennes performants et facilement intégrable pour des applications avec des environnements complexes et contraints du type terminaux et points d'accès 5G ou radars automobiles millimétriques, ou encore pour des antennes spatiales avancées.

Etude et implémentation d'algorithmes de deep learning non récurrents pour le traitements de séquences temporelles

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Calcul Embarqué

Master 2 avec spécialité en deep learning

01-01-2019

SL-DRT-19-0393

david.briand@cea.fr

Les réseaux de neurones récurrents ? et notamment la variante Long-Short Term Memory (LSTM) ? sont aujourd'hui à l'état de l'art dans de nombreux problèmes de classification de séquences temporelles et notamment les applications de reconnaissance vocale (à partir de 2015 pour Android) et de traduction (à partir de 2016 chez Google, Apple et Facebook). Ce type d'algorithme a également été appliqué avec succès pour des applications telles que la reconnaissance d'évènement audio, le débruitage, la modélisation du langage, la génération de séquences etc. Le succès que connaissent aujourd'hui ces approches se fait toutefois au prix de puissance de calcul extrêmement importante. Ainsi, la plupart de ces algorithmes sont exécutés sur le Cloud et non sur l'Edge. En outre, les réseaux récurrents sont très sensibles aux paramètres d'apprentissage et peuvent être difficile à faire converger du fait que les gradients interne à leur structure récurrente peuvent facilement exploser ou au contraire se réduire à zéro. De ce fait, l'adaptation de ces algorithmes pour une implémentation embarquée n'est pas simple, car la récurrence implique une précision élevée et en partie séquentielle (latence importante) des calculs. Certaines techniques visant à contourner ces difficultés commencent à émerger mais restent encore relativement confidentielles. Parmi elles, une technique non récurrente permettant de réaliser un traitement de séquences et présentant donc moins de contraintes que les réseaux LSTM semble prometteuse : les réseaux hiérarchiques. Les réseaux de convolution temporels (TCN) en sont une application. Les avantages et inconvénients de ce modèle notamment sont mis en évidence dans « An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling » (Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun). Une implémentation basique de chacune des structures révèle que les TCN sont plus efficaces dans la quasi-totalité des cas référents. Les gradients internes sont beaucoup plus stables et les calculs sont facilement parallélisables du fait de l'élimination de la récurrence.

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