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Imagerie sans lentille et intelligence artificielle pour un diagnostic rapide des infections

Département Microtechnologies pour la Biologie et la Santé (LETI)

Laboratoire Systèmes d'Imagerie pour le Vivant

Master 2 biologie, data intelligence

01-10-2020

SL-DRT-21-0380

caroline.paulus@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

L'objectif de la thèse est de développer une technologie portable d'identification des pathogènes. En effet, dans un contexte d'extension des déserts médicaux et de recrudescence des infections antibiorésistantes, il est urgent de développer des techniques innovantes pour le diagnostic rapide des infections en milieu isolé. Parmi les techniques optiques d'identification des pathogènes, les méthodes d'imagerie sans lentille occupent une place particulière car elles sont les seules à l'heure actuelle à pouvoir proposer une caractérisation simultanée d'un grand nombre de colonies, le tout avec une technologie bas coût, portable et peu énergivore. L'objectif de la thèse est d'explorer les potentialités de l'imagerie sans lentille associée à des algorithmes d'intelligence artificielle pour identifier rapidement les colonies bactériennes présentes dans un liquide biologique. La thèse visera à optimiser le dimensionnement du système imageur (sources, capteurs) et à étudier des algorithmes de traitement d'images et d'apprentissage machine nécessaires pour l'identification des colonies. Deux cas d'applications cliniques seront étudiés.

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Transformateur électronique à haut rendement pour les applications à base d'ENR en forte puissance

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire Systèmes PV

Ingénieur en électronique de puissance spécialité electromagnetisme

01-09-2021

SL-DRT-21-0386

jeremy.martin@cea.fr

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

Les sources primaires d'énergie électriques utilisées dans les systèmes à base d'énergies renouvelables sont pour la plupart à courant continu : Nous pouvons indiquer ci dessous, les principales caractéristiques en tension des sources en question : -Photovoltaïques (1.5 kVDC) -Systèmes de stockage d'énergie (800 V-1.5 kVDC) -Stacks EHT (950 VDC) -Batteries de véhicule électrique (800 VDC) D'autre part , les nouveaux réseaux de transport d'énergie sont à courant continu : -HVDC : 100 kVDC à 1.6 MVDC Certains systèmes d'alimentation ferroviaires sont également à courant continu : -Ferroviaire : 1.5 kVDC, 3 kVDC, projet de réseau expérimental SNCF 6 kVDC Des architectures avec collecteur DC sont prévues dans les applications suivantes : -Distribution d'énergie dans les stations de recharge pour les véhicules électriques -Réseaux de bord des engins de propulsion navale -Chaînes de conversion électrique des engins de traction ferroviaire électrique -Production d'énergie photovoltaïque -Stockage stationnaire d'énergie électrique L'objectif de ce travail de thèse sera d'obtenir une brique de convertisseur DC/DC modulaire compatible avec les niveaux de tension délivrés par les sources d'ENR et permettant d'injecter sur de la moyenne tension DC. L'isolement électrique des sources primaires sera inchangé : il faudra donc apporter, pour assurer l'isolement des sources, une technologie de transformateur à très haut rendement (>99.5%) intégré dans les étages de conversion statique. Le transformateur sera l'un des éléments clés de la problématique et à ce titre certainement le support de nombreuses innovation en termes d'utilisation de matériaux magnétiques (selon la bande de fréquence et le cahier des charges, des matériaux amorphes, nanocristallins coupés, ou ferrites spécifiques peuvent être employés), de disposition mécanique de ces matériaux (orientation, taux de charge, morphologie), de disposition électrique des enroulements ainsi que de gestion thermique de l'ensemble, tout en assurant une rigidité diélectrique appropriée. -L'injection pourra se faire sur un réseau 6 kVDC (réseau expérimental SNCF) -L'électronique de puissance sera réalisée avec des semiconducteurs HT SiC dont les performances actuelles sont très supérieures à des équivalents Si. Le DTNM et le laboratoire Ampère apporteront leurs expertises sur les matériaux magnétiques pour le dimensionnement du transformateur intégré dans les étages de conversion tandis que le DTS apportera des connaissances dans le domaine du prototypage de convertisseurs moyenne / forte puissance, de transformateurs , ainsi que dans la caractérisation de composants d'électronique de puissance.

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Conception multiphysique de modules à semiconducteurs de puissance haute tension pour la conversion des énergies renouvelables

Département des Technologies Solaires (LITEN)

Laboratoire Systèmes PV

Electronique de puissance, physique de matériaux diélectrique, simulation multiphysique

01-09-2021

SL-DRT-21-0387

jeremy.martin@cea.fr

Energie solaire pour la transition énergétique (.pdf)

La recherche et développement autour des semiconducteurs de puissance en carbure de silicium (SiC) a permis de développer des composants capable de bloquer des tensions jusqu'à 15 kV. Ces dispositifs permettent en outre des commutations à des vitesses très élevées (ex : 120 kV/µs pour un MOSFET SiC 10 kV ou encore 180 kV/µs pour un IGBT SiC 15 kV). Les performances de ces semiconducteurs sont exceptionnelles et permettent de réduire drastiquement les pertes par commutation par rapport à des équivalents en Silicium. La mise en ?uvre des ces interrupteurs est en revanche très délicate et fait appel à des méthodologies de conception multiphysique dans champs disciplinaires transversaux. De nombreux verrous scientifiques et technologiques restent toutefois à lever : - Minimisation des inductances parasites des modules de puissance (<5 nH) - Intégration de blindage CEM pour collecter les courant impulsionnels perturbateurs - Refroidissement des puces SiC donc la taille est très réduite par rapport à des équivalent en Si - Gestion des décharges partielles et matériaux diélectriques - Influence des dV/dt sur le vieillissement des matériaux (en DC à 50Hz, et en impulsionnel) - Phénomènes de réflexion (onde électromagnétique) ... Le travail proposé consiste à étudier et à développer une architecture de module de puissance innovante permettant la mise en ?uvre de puces SiC pour des systèmes pouvant atteindre 10 kV. Une équipe du CEA à Toulouse spécialistes du packaging 3D en forte puissance apporteront leurs compétences en technologies d'assemblage pour la réalisation de modules de puissance complexes. Les équipes du CEA sur le campus INES (Institut National de l'Energie Solaire) au Bourget du Lac (73) mettront à disposition leurs moyens de mesure et prototypage en haute tension ainsi que leurs connaissances en conception de module de puissance (simulation par éléments finis). Les chercheurs du laboratoire G2ELAB (Grenoble INP) spécialistes en refroidissement de modules de puissance et en science des diélectriques mettront à profit leur connaissances ainsi que leurs plateformes expérimentales.

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Neurones oscillants pour le calcul d'optimisation et la mémoire associative

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire d'Intégration des Composants pour la Logique

Niveau M2, formation en micro/nanoélectronique (technologie et conception) - des connaissances théorique et pratiques des réseaux de neurones pour l'IA sont un avantage

01-10-2021

SL-DRT-21-0393

louis.hutin@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Les réseaux de Hopfield sont des réseaux de neurones récurrents qui permettent de réaliser des fonctions de mémoire associative. En soumettant leurs éléments à des fluctuations ajustables, ces réseaux peuvent également être adaptés à la résolution efficace de problèmes d'optimisation combinatoire NP-difficiles. De tels problèmes, dont la résolution exacte en temps polynomial est hors de portée de machines de Turing déterministes, trouvent des applications dans des domaines tels que les opérations logistiques, le design de circuits (e.g. placement-routage), le diagnostic médical, la gestion de réseaux intelligents (e.g. smart grid), la stratégie de management etc. Le sujet proposé s'inscrit dans le contexte de la recherche d'accélérateurs hardware pour l'intelligence artificielle. L'approche considérée en particulier porte sur le choix d'oscillateurs verrouillés en phase par injection (ILO: Injection-Locked Oscillators) pour réaliser la fonction du neurone. L'objectif sera la conception, la fabrication et la démonstration de réseaux de neurones binaires couplés par des poids synaptiques ajustables pour réaliser des fonctions de mémoire associative (ex: reconnaissance de forme) ou d'optimisation combinatoire (ex: coloration de graphe, partitionnement maximal,?).

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Synthèses et études de matériaux organiques chiraux pour le transport de charges dans les semi-conducteurs organiques

Département d'Optronique (LETI)

Laboratoire des Composants Emissifs

Physico-chimiste ou chimiste organicien avec de fortes connaissances en physique du semi-conducteur organique

01-10-2021

SL-DRT-21-0395

benoit.racine@cea.fr

Photonique, imageurs et écrans (.pdf)

La détection et la manipulation de l'état de polarisation de la lumière connaît actuellement un engouement scientifique important, du fait notamment de l'intérêt d'utiliser une lumière circulairement polarisée (LCP) dans de nombreux domaines d'importance sociétale tels que les technologies d'affichage, la transmission d'informations, la cryptographie, l'imagerie bio-médicale ou encore la détection de molécules chirales d'intérêt pharmaceutique. De part leur capacité à interagir spécifiquement avec une LCP et à moduler sa polarisation, les matériaux moléculaires chiraux s'imposent comme un élément de choix pour explorer ces applications innovantes et envisager de nouvelles potentialités en électronique organique. De plus, la propriété unique des molécules chirales à induire une sélectivité de spin électronique dans la conduction de courant électrique (CISS effect pour Chiral Induced Spin Selectivity) ouvre également des opportunités dans le domaine de la spintronique organique. En conséquence, la synthèse de semi-conducteurs chiraux pi conjugués innovants, présentant une modulation aisée de leurs propriétés physico-chimiques et l'intégration de ces matériaux dans des dispositifs optoélectroniques de type OLEDs, OPDs ou OFETs présente un intérêt aussi bien fondamental qu'applicatif. Le projet de thèse se fera en collaboration avec un laboratoire de chimie du CNRS et le laboratoire du CEA/LETI le LCEM spécalisé dans les semi-conducteurs organiques. L'étudiant de thèse aura pour objectifs de synthétiser des nouveaux transporteurs de charges organiques chiraux et de caractériser leurs propriétés photophysiques (d'absorption et d'émission) et opto-électronique. Les molécules les plus prometteuses seront intégrées dans des dispositifs OLEDs et OPDs. La partie synthèse et caractérisation photophysiques (spectromètre de dichroisme circulaire, spectromètre de luminescence non polarisée et circulairement polarisée, RPE, ?) seront réalisées au laboratoire de Chimie du CNRS (Institut des Sciences Chimiques de Rennes). L'intégration des molécules dans des dispositifs OLEDs et OPDs se fera au sein du laboratoire LCEM du CEA Grenoble où se trouve les équipements de dépôt (chambre PVD pour matériaux organiques) et les moyens de caractérisation opto-électronique (IVL, C(V), TLM, Photocourant, effet hall, ?).

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Radiolocalisation Profonde en Milieux Complexes via Méthodes d'Intelligence Artificielle

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Communication des Objets Intelligents

Master 2 de Recherche en Traitement du Signal (application Telecoms) et/ou Intelligence Artificielle

01-10-2021

SL-DRT-21-0398

benoit.denis@cea.fr

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

Diverses technologies et standards de localisation sans fil à bas coût ont vu le jour ces dernières années (ex. standard UWB/IEEE802.15.4z, GPS RTK « low cost », radio cellulaire en bandes millimétriques...), couvrant ainsi les besoins d'une pluralité de nouveaux services topo-dépendants (ex. mobilité durable et transports intelligents, villes intelligentes, industrie 4.0, cyber-sécurité, etc.). Toutefois, en dépit des bonnes performances théoriques prêtées à ces systèmes, la présence d'obstructions radio et de trajets multiples dégrade en pratique considérablement la précision et la continuité de localisation (ex. localisation véhiculaire en canyons urbains, localisation indoor en milieux industriels denses?). Dans le cadre de cette thèse, on se propose d'évaluer le potentiel d'approches issues du domaine de l'intelligence artificielle, et en particulier de l'apprentissage automatique (profond), pour appréhender la richesse et la complexité des signaux radio reçus au regard du problème de localisation. Typiquement, on cherchera à tirer profit de l'information de localisation « cachée », que peuvent recéler les signaux multi-trajets conjointement observables au niveau de plusieurs liens radio en situation de mobilité. Contrairement aux traitements conventionnels, qui reposent majoritairement sur des modèles radio paramétriques posés a priori, simplistes et difficiles à calibrer, on cherchera alors à apprendre puis à généraliser les relations fortement non-linéaires unissant métriques radio (c.-à-d., de métriques extraites de signaux multi-trajets/multi-liens à grande dimension) et descripteurs de localisation (ex. position relative/absolue, vitesse, orientation, conditions de visibilité?). Des stratégies de localisation dites « profondes » seront ensuite proposées afin de prédire, corriger et compléter les attributs de localisation manquants et/ou erronés, directement en termes de positionnement et de poursuite au niveau système (c.-à-d., sans en passer par des étapes intermédiaires de correction, au niveau de chaque lien radio indépendamment). Les approches proposées seront alimentées et testées au moyen de larges bases de données radio, comprenant des mesures collectées sur le terrain à partir de dispositifs radio réels, ainsi que des données synthétiques issues de simulations déterministes (de type tracer de rayons).

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