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Modélisation des effets de piégeages et des fuites verticales dans les substrats épitaxiés GaN sur Si

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire de Simulation et Modélisation

Doctorat en microélectronique

PsD-DRT-20-0043

marie-anne.jaud@cea.fr

Etat de l'art : La compréhension et la modélisation des fuites verticales et des effets de piégeages dans les substrats GaN sur Si font partie des sujets cruciaux d'études visant à améliorer les propriétés des composants de puissance sur GaN : réduction du courant de collapse et des effets d'instabilités de Vth, réduction du courant de fuite à l'état OFF. De nombreuses universités [Longobardi et al. ISPSD 2017 / Uren et al. IEEE TED 2018 / Lu et al. IEEE TED 2018] et industriels [Moens et al. ISPSD 2017] tentent de modéliser les fuites verticales mais jusqu'à l'heure aucun mécanisme clair n'émerge de ces travaux pour les modéliser correctement sur toute la gamme de tension et températures visées. De plus la modélisation des effets de piégeages dans l'épitaxie est nécessaire à l'établissement d'un modèle TCAD de dispositif robuste et prédictif. Pour le LETI, l'intérêt stratégique d'un tel sujet est double : 1) Comprendre et réduire les effets de piégeages dans l'épitaxie impactant le fonctionnement des dispositifs GaN sur Si (current collapse, instabilités de Vth?) 2) Atteindre les spécifications de fuites @ 650V nécessaires aux applications industrielles. Le candidat devra prendre en charge en parallèle les caractérisations électriques et les développements de modèles TCAD : A) Caractérisations électriques avancées (I(V), I(t), substrate ramping, C(V)) en fonction de la température et de l'illumination sur des substrats épitaxiés ou directement sur des composants finis (HEMT, Diodes, TLM) B) Etablissement d'un modèle TCAD robuste intégrant les différentes couches de l'épitaxie afin de comprendre les effets d'instabilités des dispositifs (Vth dynamique, Ron dynamique, BTI) C) Modélisation de la conduction verticale dans l'épitaxie dans l'optique de réduire les courants de fuites à 650V Enfin, le candidat devra être force de proposition pour améliorer les différentes parties du substrat

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Conception de circuit digitaux pour le calcul dans les mémoires non-volatiles résistives

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire d'Intégration des Composants pour la Logique

Doctorat en micro-électronique

01-02-2021

PsD-DRT-21-0049

francois.andrieu@cea.fr

Nouveaux paradigmes de calculs, circuits et technologies, dont le quantique (.pdf)

Pour répondre à différents enjeux scientifiques et sociétaux, les circuits intégrés de demain doivent gagner en efficacité énergétique. Or, la majorité de leur énergie est aujourd'hui consommée par les transferts de données entre les blocs mémoire et logique dans des architectures circuit de type Von-Neumann. Une solution émergente et disruptive à ce problème consiste à rendre possible des calculs directement dans la mémoire (« In-Memory-Computing »). Les nouvelles technologies de mémoires résistives non-volatiles et de transistors à nanofils de silicium développées au LETI et intégrées en 3D permettraient de proposer pour la première fois une solution technologique performante et viable à un calcul intensif dans la mémoire. Un projet transverse a commencé sur le sujet au Leti: de l'application à l'implémentation technologique, en passant par le logiciel et le circuit. Le but est de créer des nano-fonctionnalités en mixant à très faible échelle des dispositifs logiques et mémoires à très grande densité et très grosses capacités [ArXiv 2012.00061]. Un accélérateur circuit de In-Memory-Computing sera conçu et fabriqué au Leti, permettant d'améliorer les performances énergétique d'un facteur 20 par rapport à un circuit Von-Neumann de l'état de l'art.

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Etude numérique basée sur la meta-modélisation de la propagation d'ondes ultrasonores dans des tuyauteries comportant des zones de corrosion

Département Imagerie Simulation pour le Contrôle (LIST)

Laboratoire Simulation et Modélisation en Acoustique

doctorat en mécanique ou acoustique

01-05-2020

PsD-DRT-20-0055

vahan.baronian@cea.fr

Usine du futur dont robotique et contrôle non destructif (.pdf)

Le projet ANR PYRAMID (http://www.agence-nationale-recherche.fr/Projet-ANR-17-CE08-0046), a pour objectif de développer des techniques permettant de détecter et quantifier l'amincissement de paroi dû à la corrosion induite par un flux chargé en débris dans les systèmes de tuyauterie. Dans le cadre de ce projet qui implique des équipes Françaises et Japonaises, le CEA LIST développe des outils de simulation basés sur une approche éléments finis et dédiés à la modélisation de la diffraction d'ondes guidées ultrasonores par une zone de corrosion dans une canalisation coudée. Mises à disposition des partenaires, ces solutions supporteront la conception d'un procédé d'inspection par Transduction ElectroMagnétique-Acoustique (EMAT) au laboratoire vibrations-acoustique (LVA) de l'INSA Lyon. Pour cela, un atout différentiant reposera sur la capacité du CEA LIST à adapter des outils de méta-modélisation a ses modèles physiques pour autoriser une exploitation intensive de la simulation.

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Optimisation combinatoire des matériaux de base dans le cadre du design de nouveaux matériaux

Département Métrologie Instrumentation et Information (LIST)

Laboratoire Intelligence Artificielle et Apprentissage Automatique

doctorat en informatique, recherche opérationnelle ou IA

01-02-2021

PsD-DRT-21-0057

jean-philippe.poli@cea.fr

Data intelligence dont Intelligence Artificielle (.pdf)

Le design de nouveaux matériaux est un domaine qui connait un intérêt croissant, notamment avec l'apparition des procédés de fabrication additive, de dépôt de couches minces, etc. Afin de créer de nouveaux matériaux dans le but de cibler des propriétés intéressantes pour un domaine d'application, il est souvent nécessaire de mélanger plusieurs matières premières. Une modélisation physico-chimique des réactions qui se produisent lors de ce mélange est souvent très difficile à obtenir, d'autant plus lorsque le nombre de matières premières augmente. Nous souhaitons nous affranchir autant que possible de cette modélisation. A partir de données expérimentales et de connaissances métiers, le but de ce projet est de créer une IA symbolique capable de chercher à tâtons quel est le mélange optimal pour atteindre une ou plusieurs propriétés données. L'idée est d'adapter des méthodes existantes de recherche opérationnelle, comme l'optimisation combinatoire, dans un contexte de connaissances imprécises. Nous nous intéresserons à différents cas d'usage comme les batteries électriques, les solvants pour cellules photovoltaïques et les matériaux anti-corrosion.

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Mesure de nématiques cellulaires actifs par microscopie sans lentille

Département Microtechnologies pour la Biologie et la Santé (LETI)

Laboratoire Systèmes d'Imagerie pour le Vivant

PhD deep learning image processing microscopy

01-03-2020

PsD-DRT-20-0059

cedric.allier@cea.fr

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

Au CEA-Leti, nous avons validé une plateforme de vidéo-microscopie sans lentille vidéo en enregistrant des milliers d'heures de cultures cellulaires. Et nous avons développé différents algorithmes pour étudier les fonctions cellulaires majeures, à savoir l'adhésion, la motilité, la division cellulaire et la mort cellulaire. Le projet de recherche du post-doc est d'étendre l'analyse des ensembles de données produites par la microscopie vidéo sans lentille. Le post-doc assistera notre partenaire dans la conduite des expérimentations et développera les algorithmes nécessaires pour reconstruire les images de la culture cellulaire dans différentes conditions. En particulier, les algorithmes de reconstruction holographique devront être à même de quantifier sur des échantillons cellulaires la différence de chemin optique (c'est-à-dire l'indice de réfraction multiplié par l'épaisseur). Les algorithmes existants permettent de quantifier les cellules isolées. Ils seront développés et évalués pour quantifier la formation de l'empilement cellulaire dans les trois dimensions. Ces algorithmes n'auront aucune capacité de sectionnement en Z comme par exemple la microscopie confocale, seule l'épaisseur du chemin optique sera mesurée Nous recherchons des personnes ayant obtenu un doctorat en traitement d'images et / ou en deep learning avec des compétences dans le domaine de la microscopie appliquée à la biologie.

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Fonctionnalisation de bois par CO2 supercritique

Département des Technologies des NanoMatériaux (LITEN)

Laboratoire des technologies de valorisation des procédés et des matériaux pour les EnR

Bac + 5 chimie organique

01-04-2021

PsD-DRT-21-0062

pierre.piluso@cea.fr

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

Dans l'optique de substituer les matériaux de construction actuels à fort impact environnemental, le CEA poursuit des travaux de recherche consistant à fonctionnaliser chimiquement des bois issus des filières françaises afin de leur apporter des propriétés leur permettant de concurrencer ces matériaux usuels, ou les bois de construction importés. Dans ce cadre, la chimie sous CO2 supercritique apparait être un moyen de mener des chimies innovantes tout en limitant l'impact des procédés sur les consommations énergétiques et en limitant les émissions de COV. Ainsi, vous travaillerez sur le développement de nouveaux procédés de modification chimiques d'essences de bois locales sous CO2 supercritique. Vos responsabilités incluront la bonne tenue du projet de recherche (état de l'art, propositions de chimies adaptées, expérimentations, caractérisations) et des délais et livrables associés.

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