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Amélioration des performances d'imageur gamma CdZnTe par apprentissage de modèle

Département d'Optronique (LETI)

Laboratoire Architecture Systèmes Photoniques

Master 2 / ingénieur physique

01-11-2020

SL-DRT-20-0522

gmontemont@cea.fr

Photonique, imageurs et écrans (.pdf)

L'imagerie gamma est une technique qui est appliquée à l'imagerie médicale (imagerie moléculaire, médecine nucléaire) ou à la sécurité (transport, industrie). Les détecteurs semi-conducteurs CdZnTe sont de plus en plus utilisés dans les récentes machines tomoscintigraphiques (gamma-caméras) ou des petits imageurs portables pour leur gain en vitesse, sensibilité et qualité d'image. Ces détecteurs fonctionnent à température ambiante et sont sensibles aux 5 paramètres physiques de l'interaction : énergie déposée E, instant d'interaction T et position XYZ. L'estimation de ces grandeurs se fait à partir des différents signaux électroniques mesurés. Le lien entre signaux électriques et grandeurs physiques est toutefois mal connu du fait de la variabilité physique des propriétés du matériau. Le but de cette thèse est de lever ces limitations grâce à apprentissage in-situ de la réponse réelle du détecteur qui permettra une modélisation précise. En effet, les techniques récentes d'apprentissage sur des modèles multicouches profonds peuvent s'adapter à des cas particulièrement complexes avec une grande flexibilité. Ainsi, il est possible de pallier notre connaissance imparfaite de la physique du détecteur. L'identification des paramètres physiques propres aux détecteurs peut ainsi permettre une estimation optimisée du lieu, de l'instant et de l'énergie déposée lors de l'interaction du photon. Ainsi, il sera possible d'améliorer la qualité des images, et donc la capacité globale de la machine à détecter des objets petits ou faiblement émissifs, pour un meilleur diagnostic ou une meilleure discrimination des faux positifs. L'étudiant(e) devra avoir une formation en mathématiques appliquée (machine learning) et/ou en physique de la mesure et montrer un goût prononcé pour la recherche pluridisciplinaire, entre la physique expérimentale et le traitement mathématique de données.

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Systèmes électroniques d'adaptation en fréquence pour la récupération d'énergie vibratoire large bande

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Autonomie et Intégration des Capteurs

Electronique et Systèmes embarqués

01-09-2020

SL-DRT-20-0530

pierre.gasnier@cea.fr

Systèmes cyberphysiques - capteurs et actionneurs (.pdf)

La récupération d'énergie est une thématique dont le but est l'alimentation de n?uds de capteurs sans fil communicants en remplaçant la source d'énergie électrique (pile, câbles) par l'exploitation de l'énergie ambiante. La récupération d'énergie vibratoire notamment, permet d'exploiter l'énergie mécanique d'un environnement et de la convertir en électricité afin d'alimenter un capteur sans fil. La thèse portera sur l'exploitation de matériaux piézoélectriques sur des structures résonantes pour convertir l'énergie vibratoire en électricité. L'exploitation de résonateurs mécaniques permet d'amplifier les vibrations ambiantes, mais la puissance récupérée chute fortement lorsque le spectre des vibrations d'entrée ne coïncide plus avec la fréquence de résonance du récupérateur. Pour l'adoption de ce type de système par l'industrie, un des verrous majeurs est donc cette sélectivité fréquentielle. Le CEA et l'Université Savoie Mont-Blanc (Laboratoire SYMME) ont récemment proposé des techniques performantes pour lever ce verrou en exploitant des récupérateurs pouvant être accordés dynamiquement par un système électronique. En effet, couplé à une électronique intelligente, un récupérateur dit « fortement couplé » voit son comportement mécanique modifié (sa fréquence de résonance notamment), permettant de suivre l'évolution de la fréquence d'entrée. L'objectif de la thèse est de proposer, dimensionner, simuler, réaliser et tester des architectures électroniques innovantes (sur la base de composants discrets et/ou microcontrôleurs) permettant de réaliser l'ajustement (ou « tuning ») automatique et la recherche du point de puissance maximum de récupérateurs d'énergie vibratoire piézoélectriques. Un soin particulier sera apporté à la faible consommation et l'encombrement du circuit proposé puisque le but, à terme, est de réaliser un circuit autonome en énergie consommant une partie négligeable de l'énergie électrique récupérée. En fin de thèse, la ou les architectures sélectionnées seront alors proposées au département de conception de circuits intégrés du CEA-Leti en vue d'une miniaturisation. Un démonstrateur complet (récupérateur, micro-convertisseur et circuit d'ajustement) est ciblé pour la fin de la thèse.

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Ecoconception de nouvelles générations de batteries

Département des Technologies des NanoMatériaux (LITEN)

Laboratoire des Eco-procédés et EnVironnement

Bac+ 5 en génie des matériaux ou génie énergétique avec compétences en management environnemental ou développement durable et une ou plusieurs expérience(s) dans le domaine de la recherche.

01-10-2020

SL-DRT-20-0535

elise.monnier@cea.fr

Stockage électrochimique d?énergie dont les batteries pour la transition énergétique (.pdf)

Le développement de l'électrification des véhicules nécessite des technologies d'accumulateurs toujours moins chères et plus performantes. Face à cette demande, de nombreuses voies de développement sont à l'étude, telles que de nouvelles générations Li-ion à teneur réduite en cobalt ou à haute densité d'énergie, des accumulateurs tout-solide ou Li-Soufre sans être exhaustif. En dehors du volet performance pur, il existe un réel besoin d'évaluer l'impact environnemental de ces technologies sur l'ensemble de leur cycle de vie (ACV), et de s'intéresser aux pistes d'écoconception pour le développement des batteries du futur. La thèse proposée visera à répondre à ces problématiques, en s'appuyant sur une approche pluridisciplinaire mêlant les compétences d'au moins 3 laboratoires du LITEN. A l'issu de la thèse, les résultats attendus seront : une comparaison des 3 technologies de batteries nouvelles générations Li-ion avancé, Li-S et Tout-Solide sur un volet environnemental, par rapport à des technologies de batteries de référence ainsi qu'une méthode d'écoconception pour orienter l'aide à la décision dans les développements de technologies de batteries bas TRL.

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Sémantique formelle d'une infrastructure de compilation matériel

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire composants logiciels pour la Sûreté et la Sécurité des Systèmes

Bac+5 engineer ou Master degree in computer science or formal methods

01-10-2020

SL-DRT-20-0540

Mihail.Asavoae@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Le développement du jeu d'instruction RISC-V est supporté par la conception et l'utilisation de nouvelles méthodes et outils dédiés à l'augmentation du niveau de productivité de la conception d'architectures matérielles (i.e. langage de plus haut niveau pour la conception matériel et chaîne de compilation spécialisée). Au niveau langage, les langages de description matériel tels que Chisel et FIRRTL ont pour but d'augmenter le niveau d'abstraction utilisé dans la conception d'architectures matérielles. Il devient donc intéressant et nécessaire de raisonner formellement sur les propriétés fonctionnelles et temporelles de ces conceptions matérielles exprimées à plus au haut niveau et de s'appuyer sur des extensions appropriées de l'infrastructure de compilation matériel pour transférer ces propriétés de haut niveau vers, par exemple, le code Verilog généré. Dans cette proposition de thèse, nous visons la définition d'un environnement de vérification des architectures matérielles permettant de spécifier et vérifier des propriétés de sécurité mais aussi de sûreté temporel. Les deux contributions attendues de ce thèse sont : 1) la conception et l'implémentation d'une infrastructure de vérification basée sur une sémantique formelle exécutable des langages Chisel et FIRRTL et 2) la conception et l'implémentation d'un langage d'assertion pour exprimer des propriétés de sécurité et de sûreté temporel qui seront ensuite vérifiées sur l'infrastructure formelle développée précédemment. Les contributions scientifiques de cette thèse seront évaluées sur une sélection d'architectures matérielles issues du riche eco-système RISC-V.

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Matériaux chalcogénures innovants pour les applications en photonique: impact des procédés d'intégration et des interfaces sur leurs propriétés optiques

Département des Plateformes Technologiques (LETI)

Laboratoire

Matériaux, Optique, Physique du Solide, Electromagnétisme, Chimie

01-10-2020

SL-DRT-20-0549

pierre.noe@cea.fr

Photonique, imageurs et écrans (.pdf)

Les matériaux chalcogénures sont des matériaux de choix pour de nombreuse applications émergentes en microélectronique ou pour les capteurs optiques: photonique dans le MIR, photonique NL, le neuromorphique photonique, capteurs MIR mais également les sélecteurs OTS pour les nouvelles mémoires résistives 3D. L'objectif de cette thèse est d'étudier et de maîtriser l'impact des procédés d'intégration, des matériaux d'encapsulation & des interfaces sur les propriétés optiques de ces matériaux chalcogénures dépôsés en couches minces pour permettre la réalisation future de dispositifs photoniques ultra-performants. Dans ce cadre, l'étudiant réalisera des objets et structures photoniques à base de matériaux chalcogénures à l'aide des outils classiques d'intégration de microélectronique disponibles sur la plateforme 200/300 mm du LETI tels que le dépôt par pulvérisation cathodique, la lithographie optique et électronique, la gravure plasma ... Les interfaces et les structures photoniques obtenues seront tout d'abord caractérisées à l'aide des outils de caractérisation de couches minces (AFM, XPS, FTIR, Raman, XRD, XRR, ellipsométrie/réflectivité en température ...) disponibles sur la plateforme de nano-caractérisation du CEA Grenoble (PFNC). Les propriétés optiques (pertes de propagation, facteur de qualité Q de cavités optiques, non linéarités optiques, déphasage optique, ...) des objets photoniques (guides d'onde, interféromètres, déphaseurs, anneaux résonnants, structures non linéaires ...) seront caractérisés sur les bancs de mesure de photonique intégrée du LETI ainsi qu'à l'Université de Bourgogne à Dijon. Ce travail devrait permettre à l'issue de la thèse de développer des dispositifs photoniques performants et de dépasser l'état de l'art en exploitant au mieux les propriétés optiques uniques de ces nouveaux matériaux. Cela passera par une grande maîtrise de l'élaboration de ces matériaux et de leur intégration avec un contrôle aux échelles nanométriques par technique de lithographie/gravure avec un accent particulier sur la maîtrise de leurs interfaces (impact gravure, encapsulations, passivation états électroniques de surface, intérêt de l'élaboration d'hétérostructures ?).

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Attaque side channel contre la confidentialité des modèles de machine learning embarqués : attaques, protection, évaluation

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Sécurité des Objets et des Systèmes Physiques

Machine Learning, microélectronique, systèmes embarqués

01-09-2020

SL-DRT-20-0584

pierre-alain.moellic@cea.fr

Cybersécurité : hardware et software (.pdf)

Une des tendances majeures de l'Intelligence Artificielle aujourd'hui est le déploiement massif des systèmes de Machine Learning sur une multitude de plateformes embarquées. La majorité des fabricants de semi-conducteurs proposent des produits « compatibles A.I. », principalement pour des réseaux de neurones pour de l'inférence. La sécurité est un des grands freins au déploiement de ces systèmes. De nombreux travaux soulèvent des menaces aux impacts désastreux pour leur développement, comme les « adversarial examples » ou le « membership inference ». Ces travaux considèrent les algorithmes de ML selon un point de vue purement algorithmique sans prendre en considérations les particularités de leur implémentation matérielle. De plus, des études plus poussées sont indispensables sur les attaques physiques (side-channel et injection de fautes). En considérant une surface d'attaque regroupant les aspects algorithmiques et matériels, la thèse propose d'analyser des menaces de type Side-Channel Analysis (SCA) ciblant la confidentialité des données d'apprentissage et des modèles (reverse engineering) des systèmes EML et le développement de protections efficaces. Quelques travaux s'intéressent aux attaques physiques contre des réseaux de neurones embarqués mais avec des architectures très simples sur des microcontrôleurs 8-bit, ou FPGA ou en pure simulation. Ces travaux ne proposent pas encore des liens entre les modèles de fautes ou les fuites mises en évidence et les failles algorithmiques. En se basant sur l'expérience d'autres systèmes critiques (e.g., module cryptographique), la philosophie de la thèse sera de considérer conjointement le monde algorithmique et le monde physique pour mieux appréhender la complexité des menaces et développer des protections appropriées. La thèse s'intéressera aux questions scientifiques suivantes : (1) Caractérisation et exploitation des fuites side-channel : comment exploiter les fuites de type side-channel (consommation et/ou rayonnement EM) pour retrouver des informations sensibles sur les données d'apprentissage ou des informations sur l'architecture des modèles. (2) Evaluation des mécanismes de protections classiques : quel est la pertinence et l'efficacité des schémas de défenses classiques de type masking / hiding pour ce type de systèmes et de menaces ? (3) Développement de nouvelles protections appropriées aux réseaux de neurones embarqués.

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