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Etude et fiabilisation d'une technologie capacitive hybride

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire Stockage et Microsources d Energie

MsC Matériaux

01-09-2020

SL-DRT-20-1073

sami.oukassi@cea.fr

Matériaux et procédés émergents pour les nanotechnologies et la microélectronique (.pdf)

L'objet de cette thèse est de porter/stabiliser le procédé de réalisation de capacités hybrides, présentant une combinaison de propriétés uniques en termes de densité énergétique (densité de stockage ionique de l'ordre de 43mJ/mm3) et de réponse fréquentielle (mode électrostatiques démontré jusqu'à 30GHz, dans des structures nano-poreuses 3D disponibles en technologies 8''. Les principaux verrous technologiques identifiés sont : ? les étapes d'intégration de la structure MIM (Metal Isolant Metal) hybride déposée par ALD sur des wafers comportant des nano-structures 3D à très forte surface développée, y compris les opérations de lithographie afférentes, ? la modélisation électrique des propriétés du composant, en particulier dans des conditions d'utilisation pertinentes (large signaux courant/tension et couverture fréquentielle), ? l'identification des modes de défaillance du composant, la définition et démonstration de techniques d'accélération du vieillissement et l'extraction des modèles de durée de vie afférents.

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Développent et caractérisation de matériaux avancés pour l'intégration dans la jonction de tunnel/recombinaison des deux et trois terminaux tandem

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire HETerojonction

Ingénieur, matériaux, physique

01-10-2020

SL-DRT-20-1092

delfina.munoz@cea.fr

Matériaux et procédés émergents pour les nanotechnologies et la microélectronique (.pdf)

Aujourd'hui, la technologie du silicium à simple jonction domine le marché photovoltaïque, avec plus de 90% de part de marché. Cependant, l'efficacité de conversion des cellules solaires de silicium, avec un record rapporté à 26,7%, a approché sa limite théorique (29%). Pour réduire les pertes de thermalisation et améliorer l'efficacité, les cellules de silicium ont été couplées à des semi-conducteurs à bande interdite pour former des cellules en tandem. Le couplage du silicium aux pérovskites apparaît comme une solution particulièrement prometteuse car les pérovskites présentent des performances élevées (une efficacité de conversion de 25,2% a été atteinte en quelques années), possèdent une bande passante adaptée, une épaisseur facilement ajustable et permettent une polyvalence de procédés de dépôts. Par conséquent, les tandems silicium / pérovskite ont le potentiel de devenir une technologie à haut rendement dans l'avenir du photovoltaïque. Depuis 2015, plusieurs démonstrations ont déjà été publiées, soit en configuration 2 terminaux (2T, les deux cellules connectées en série) soit en architecture 4 terminaux (4T, empilement de cellules), avec des rendements records supérieurs à 29% aujourd'hui. Un des enjeux principaux est la jonction entre les deux sous-cellules qui doit assurer un comportement électrique de passage des charges sans pertes par recombinaison ou optiques. Actuellement les oxydes transparents conducteurs sont les plus utilisés, mais ils ont des absorptions parasitiques importantes avec des pertes associées. Dans cette thèse, on a comme objectif développer des nouveaux matériaux pour la couche d'interface d'une cellule tandem pérovskite/hétérojonction avec adaptation d'index optique par différentes techniques et avec les deux possibles configurations, en jonction tunnel ou en recombinaison et les caractériser électriquement, optiquement et morphologiquement. En plus, la simulation électrique et optique des matériaux permettra optimiser la cellule complète dans les différentes configurations. Finalement, des études de stabilité et intégration seront faits sur les jonctions plus prometteuses.

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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 système 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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