Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Les Post-Docs par thème

Voir toutes nos offres

Optimisation de chaines énergétiques hybrides pour navires

DPLOIRE (CTReg)

Autre DPLOIRE

Docteur en génie électrique, automatique et/ou calcul scientifique

01-01-2021

PsD-DRT-21-0006

florian.dupriez-robin@cea.fr

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

Ce Postdoc porte sur le développement d'une méthodologie et d'un outil numérique de définition, dimensionnement et optimisation de chaines énergétiques hybrides dédiées aux navires. En sus des besoins énergétiques sur un profil opérationnel dynamique, Il devra prendre en compte les contraintes inhérentes à l'intégration d'un système de propulsion et le stockage de l'énergie électrique et/ou carburant associé : disponibilité de la puissance en fonction de l'état de mer, stabilité du navire, masses et volumes exploitables à bord, règlementation, stratégie de ravitaillement, ?. Une analyse bibliographique permettra dans un premier temps de synthétiser les besoins, critères et contraintes à prendre en compte dans l'outil pour optimiser l'étape de définition et dimensionnement de la chaine énergétique. Il en découlera un niveau de représentativité et une méthodologie nécessaires pour la modélisation de l'ensemble des composants et la simulation d'un navire « du réservoir à l'hélice ». L'outil devra donc permettre d'intégrer des stratégies avancées d'optimisation énergétique allant au-delà d'une approche heuristique. Une fois la problématique et la fonction objectif formalisées, l'outil devra permettre une optimisation multi-objectifs de l'architecture et du dimensionnement de la chaine énergétique sur un ensemble de critères et contraintes paramétrables : consommation, émissions polluantes, manoeuvrabilité, capacité de stockage à bord, ?Il sera évalué sur deux cas d'usage qui seront définis en début de projet.

Télécharger l'offre (.zip)

Optimisation d'un réseau de magnétomètres à pompage optique pour l'imagerie médicale

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Magnétométrie et Tests Electroniques

Doctorat en physique atomique, ingénierie optique

01-01-2020

PsD-DRT-20-0007

agustin.palacioslaloy@cea.fr

Notre laboratoire travaille sur des magnétomètres à pompage optique (OPM) basés sur des atomes métastables d'hélium-4. Notre principale réalisation au cours des dernières années a été la conception et la qualification spatiale des OPM les plus avancés disponibles pour l'exploration spatiale, lancés dans le cadre de la mission Swarm de l'ESA [1]. Avec cette même espèce, nous avons développé des OPM pour l'imagerie médicale du cerveau (MEG) et du c?ur (MCG), qui présentent l'avantage de fonctionner à température ambiante. Le développement de ces techniques d'imagerie est une opportunité pour mieux comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que l'épilepsie, la maladie d'Alzheimer ou l'arythmie. Il y a quelques années, nous avons effectué des mesures de validation de principe avec des versions primitives de nos capteurs [2,3]. Après avoir acquis une meilleure compréhension de la physique de nos capteurs [4], nous développons actuellement des réseaux d'OPM et collaborons avec plusieurs équipes cliniques afin de les tester. Le candidat devra contribuer au développement de réseaux d'OPM. Il s'agit principalement de travaux expérimentaux visant à tester et à améliorer les prototypes actuels de réseaux OPM médicaux : diminuer le bruit intrinsèque du capteur et d'identifier le meilleur moyen de construire des architectures robustes et reproductibles de réseaux d'OPM de plusieurs dizaines ou centaines de capteurs. Ce travail sera réalisé au sein d'une équipe multidisciplinaire, composée de chercheurs, d'ingénieurs expérimentés, ainsi que de doctorants et post-doctorants, spécialisés dans les domaines de l'optique, des lasers, du magnétisme et de l'électronique. Il s'appuiera également sur des collaborations avec des équipes de recherche médicale. [1] http://smsc.cnes.fr/SWARM [2] S. Morales et al., Phys. Med. Biol. (2017). [3] E. Labyt et al., IEEE Transactions on Medical Imaging (2019) [4] F. Beato et al. Physical Review A (2018)

Télécharger l'offre (.zip)

Deploiement d'un réseau de magnétomètres à pompage optique dans des environnements cliniques

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Magnétométrie et Tests Electroniques

Doctorat en physique ou neurosciences

01-01-2020

PsD-DRT-20-0009

agustin.palacioslaloy@cea.fr

Notre laboratoire travaille sur des magnétomètres à pompage optique (OPM) basés sur des atomes métastables d'hélium-4. Notre principale réalisation au cours des dernières années a été la conception et la qualification spatiale des OPM les plus avancés disponibles pour l'exploration spatiale, lancés dans le cadre de la mission Swarm de l'ESA [1]. Avec cette même espèce, nous avons développé des OPM pour l'imagerie médicale du cerveau (MEG) et du c?ur (MCG), qui présentent l'avantage de fonctionner à température ambiante. Le développement de ces techniques d'imagerie est une opportunité pour mieux comprendre et diagnostiquer des pathologies telles que l'épilepsie, la maladie d'Alzheimer ou l'arythmie. Nous avons effectué des mesures de validation de principe avec des versions primitives de nos capteurs [2,3]. Après avoir acquis une meilleure compréhension de leur physique [4], nous développons actuellement des réseaux d'OPM et collaborons avec plusieurs équipes cliniques. Ce poste a pour objectif de contribuer au développement et au déploiement d'un réseau d'OPM dans les environnements cliniques, où ils vont être testés par plusieurs de nos équipes de recherche médicale partenaires en neurologie et en cardiologie. Le candidat doit pouvoir déployer et utiliser les capteurs dans ces environnements, résoudre les problèmes pratiques et apporter des informations sur les améliorations nécessaires. Il participera également à la mise en ?uvre de certaines de ces améliorations et à leurs tests en laboratoire. Ce travail sera réalisé au sein d'une équipe multidisciplinaire, composée de chercheurs spécialisés dans les domaines de l'optique, des lasers, du magnétisme et de l'électronique. Il s'appuiera également sur des collaborations avec des équipes de recherche médicale. [1] http://smsc.cnes.fr/SWARM [2] S. Morales et al., Phys. Med. B [3] E. Labyt et al., IEEE Transactions on Medical Imaging (2019) [4] F. Beato et al. Physical Review A (2018)

Télécharger l'offre (.zip)

Ingénieur-chercheur / Post-doctorant (H/F) traitement du signal, IA et logiciel pour une application prédiction et traitement épilepsie en boucle ferme par refroidissement localisée

Clinatec (LETI)

Clinatec (LETI)

Le/la candidat(e) devra être diplômé(e) d'un Doctorat en sciences avec de fortes connaissances en Machine learning, Deep learning, traitement du signal temps réel (grand flux de données)

01-03-2021

PsD-DRT-21-0023

napoleon.torres-martinez@cea.fr

Technologies pour la santé et l'environnement, dispositifs médicaux (.pdf)

A ce jour, aucune étude n'a mis en évidence la possibilité d'utiliser la prédiction/prévision des crises d'épilepsie comme déclencheur de thérapeutiques en boucle fermée pour le traitement de l'épilepsie pharmaco-résistante. Notre solution de prédiction/prévision de crises repose sur des algorithmes développés pour décoder des signaux neurologiques du cortex moteur déjà utilisés en clinique (essai clinique ?BCI et tétraplégie', NCT02550522) et qui peuvent être appliqués pour générer des prévisions de survenue des crises. Concernant les algorithmes du BCI moteur, nous avons publié et breveté des algorithmes de décodage en temps réel sur des patients tétraplégiques, contrôlant 8 degrés de liberté. Ils peuvent être adaptées à la prédiction des crises d'épilepsie. Notre hypothèse de travail est que le traitement pendant des périodes de haut risque d'occurrence des crises (et non pendant les crises elles-mêmes) va permettre réduire les doses thérapeutiques à administrer. Cette approche va rendre possible l'utilisation de systèmes implantables autonomes, en aidant à réduire la consommation d'énergie de ces systèmes. Las algorithmes de décodage vont être potentiellement ré-spécifié pour améliorer leur réponse à la tache de prédiction des crises épileptiques. Ils seront comparés à l'état de l'art des approches CNN (convolutional neural networks), ainsi qu'à d'autres solutions existantes. Ils seront évalués en utilisant un modèle de primates non-humains épileptiques développé a Clinatec. Ce modèle permettra également de tester l'efficacité des algorithmes pour prévenir la survenue des crises par un traitement non-pharmacologique basé sur le refroidissement localisé intra-cortical, en développement à Clinatec. Le système de décodage neuronal est intégré dans un environnement logiciel qui permet le traitement du signal neuronal et peut émettre les commandes de contrôle à des dispositifs externes. Le Post-Doctorat sera porté par le CEA-LETI-Clinatec en collaboration avec

Télécharger l'offre (.zip)

Optimisation du détecteur Micromegas pour la neutronographie

Département Métrologie Instrumentation et Information (LIST)

Laboratoire Capteurs et Architectures Electroniques

Doctorat

01-06-2021

PsD-DRT-21-0024

adrien.sari@cea.fr

Un poste de post-doctorant d'une durée de 12 mois est disponible au CEA Paris-Saclay dans le cadre du projet OMNIS, qui vise à ajouter de nouvelles fonctionnalités à un détecteur basé sur la technologie Micromegas, c'est-à-dire : des capacités de neutronographie en temps réel sous fortes contraintes de rayonnement. Le chercheur post-doctorant participera aux prochains développements et à l'optimisation du détecteur Micromegas pour les applications de radiographie aux neutrons. Dans un premier temps, le post-doctorant travaillera sur la caractérisation, la compréhension et l'optimisation du prototype. Cette étude comprendra à la fois des simulations Monte-Carlo et des tests expérimentaux en laboratoire afin d'estimer l'effet de plusieurs paramètres (composition du gaz, convertisseur de neutrons, écart de dérive, configuration du champ électrique, etc.). Afin d'améliorer la résolution spatiale et l'insensibilité aux rayons gamma, l'évaluation des différents modes de fonctionnement de la caméra fera partie du travail effectué dans le cadre de ce projet. Les résultats de ces travaux serviront de base à la conception d'un prototype de grandes dimensions dédié aux applications de neutronographie.

Télécharger l'offre (.zip)

Circuits hybrides CMOS / spintronique pour le calcul d'optimisation

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire d'Intégration des Composants pour la Logique

Doctorat en micro/nanoélectronique ou physique

01-01-2021

PsD-DRT-21-0025

louis.hutin@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Le sujet proposé s'inscrit dans le contexte de la recherche d'accélérateurs hardware pour la résolution de problèmes d'optimisation NP-difficiles. De tels problèmes, dont la résolution exacte en temps polynomial est hors de portée des machines de Turing déterministes, trouvent des applications dans divers 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. L'approche considérée s'inspire du modèle d'Ising, et repose sur l'évolution de la configuration des états binaires d'un réseau de neurones artificiels. Dans le but d'améliorer la précision du résultat ainsi que la vitesse de convergence, les éléments du réseau peuvent bénéficier d'une source d'aléas intrinsèque ajustable. Des preuves de concept récentes soulignent l'intérêt de matérialiser de tels neurones via la résistance de jonctions superparamagnétiques. Les objectifs principaux sont la simulation, le dimensionnement puis la fabrication de réseaux d'éléments hybrides associant la circuiterie CMOS à des jonctions tunnel magnétiques. Les véhicules de test seront ensuite caractérisés en vue de démontrer leur fonctionnalité. Ces travaux s'effectueront dans le cadre d'une collaboration scientifique entre le CEA-Leti et Spintec.

Télécharger l'offre (.zip)

28 (Page 1 sur 5)
1 - 2 - 3 - 4 - 5  next   last
-->

Voir toutes nos offres