Direction scientifique
Transfert de connaissances vers l'industrie

Nos Thèses par thème

Sélection et caractérisation de souches de microalgues la bioremédiation du CO2 d'origine industrielle

DPACA (CTReg)

Autre

Génie des procédés biologiques, Biotechnologies

01-09-2018

SL-DRT-18-0205

florian.delrue@cea.fr

Les microalgues présentent l'intérêt de pouvoir transformer le CO2 en biomasse valorisable via la photosynthèse. Elles sont capables de capter et de réutiliser les émissions de CO2 industrielles et de fait d'atténuer leur impact environnemental. Cependant, les coûts importants des procédés impliquant des microalgues les restreignent à des marchés de spécialités à hautes valeurs ajoutées (cosmétique, nutraceutique). L'utilisation de CO2 d'origine industrielle par les microalgues implique des quantités importantes de CO2 à valoriser. Ceci nécessite le passage d'une industrie de spécialités vers une industrie de commodités (énergie, matériaux plastiques, voire protéines animales) et une réduction drastique des coûts de production. Cependant, le principal frein à cette évolution est la productivité surfacique (ou volumique) qu'il faut nécessairement améliorer pour diminuer les coûts et minimiser l'emprise au sol. Il devient donc indispensable de sélectionner des microalgues qui soient les plus performantes possibles. Ce projet de thèse se propose de cribler la biodiversité des microalgues à la recherche de souches qui aient d'excellentes performances de conversion du CO2. Un autre critère de sélection de souches d'intérêt industriel sera la capacité à croître en présence de concentrations importantes de CO2 dans le but de pouvoir directement utiliser des fumées industrielles comme source de carbone. Ainsi, l'objectif de ce criblage sera de sélectionner et de qualifier des souches avec de bons rendements de captation de CO2 et qui soient tolérantes à de fortes concentrations en CO2. Les souches les plus performantes seront caractérisées de manière plus approfondie et leur capacité à tolérer de fortes concentrations en CO2 sera étudiée.

Approximation de modèle d'occuption de capteur par Machine Learning

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Infrastructure et Ateliers Logiciels pour Puces

Master 2 informatique ou Maths appliquées

01-01-2018

SL-DRT-18-0219

frederic.heitzmann@cea.fr

Ce sujet s'inscrit dans le contexte du développement des véhicules/drones/robots autonomes. L'environnement du véhicule est représenté par une grille d'occupation, dans laquelle chaque cellule contient la probabilité de présence d'un objet. La technique de fusion bayésienne permet de fusionner les informations fournies par différents capteurs dans la grille. En tirant parti des connaissances du CEA-LETI à la fois sur les principes physiques de différents capteurs, mais aussi sur les applications des grilles d'occupation, l'objectif de la thèse est d'approximer un modèle d'occupation de capteur, en utilisant des techniques de Machine Learning. Un point clé de cette méthode est le passage d'une grandeur de type « mesure » fournie par un capteur, à une information de type « occupation » pour chaque cellule de la grille. Chaque capteur a ses propres caractéristiques (précision radiale, angulaire, fausse détection, ?) et par conséquent son propre modèle d'occupation. Le calcul exact d'un modèle d'occupation, s'il est connu mathématiquement, est impossible en pratique dans le cas générale, en raison d'une explosion combinatoire du nombre de termes. En parallèle, l'essor récent du Deep Learning et du Reinforcement Learning ? classification d'images, traduction automatique du langage, jeux de stratégie - a popularisé un résultat connu depuis 1989 sur la capacité des réseaux de neurones à approximer n'importer quelle fonction.

Exploration et conception d'architectures de calcul de type in-memory à base de mémoires non volatiles émergentes

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Intégration Silicium des Architectures Numériques

école d'ingénieurs ou master 2

01-09-2018

SL-DRT-18-0258

jean-philippe.noel@cea.fr

L'objectif de cette thèse est d'explorer l'utilisation des mémoire non-volatiles émergentes pour les architectures de in-memory-computing afin d'ouvrir le champ d'application de ces mémoires limitées aujourd'hui à des implementations SRAM. L'utilisation des systèmes électroniques, des systèmes embarqués aux super-ordinateurs, devient de plus en plus centrée sur l'exploitation de leurs données. Parallèlement, l'écart de performance entre le processeur et sa mémoire n'a jamais cessé de croître au cours des dernières décennies (phénomène connu sous le nom de « memory wall »). La même tendance est également observée au niveau de l'écart de consommation d'énergie entre le calcul (GFlop/s) et le mouvement de données (GByte/s). Ainsi, une très grande proportion, sinon la plus grande, des efforts déployés par les industriels et les chercheurs du domaine se sont concentrées sur l'amélioration des caractéristiques des mémoires telles que la réduction de la taille physique, l'augmentation de la bande passante, la non-volatilité des données, etc. Malgré les avantages évidents de la hiérarchisation des mémoires (notamment des niveaux de cache), la latence des transferts de données entre ses différents niveaux reste un goulot d'étranglement important au niveau des performances. En termes de consommation d'énergie, les E/S dominent largement le coût global (70% à 90%). Enfin, en termes de sécurité, les transferts de données entre CPU et mémoire constituent le talon d'Achille d'un système informatique largement exploité par les pirates informatiques. Par conséquent, d'autres solutions sont apparues au fil des ans pour résoudre ces problèmes. Ils peuvent être regroupés sous les termes suivants: processing-in-memory, logic-in-memory et in-memory computing (ou computing-in-memory). Le processing-in-memory (PIM) est un concept basé sur le procédé de fabrication DRAM consistant à piloter des unités de calcul implémentées dans des modules DIMM à travers le bus mémoire existant. Dans des travaux plus récents, et avec le progrès des technologies 3D, les chercheurs proposent de concevoir des piles d'unité de calcul à côté de la pile DRAM, ce qui permet de créer un parallélisme massif des données. Logic-In-Memory (LiM) est le concept d'intégration de certaines capacités de calcul dans la mémoire. Cependant, il est plus utilisé pour implémenter des opérations logiques sur une couche mémoire spécifique ou une couche logique dédiée aux mémoires 3D. Dans ce sujet de thèse, le In-Memory-Computing (IMC), qui consiste à intégrer une partie des unités de calcul dans le périmètre de la mémoire, ce qui signifie que les données ne quittent pas la mémoire sera exploré. Cela a pour avantage d'offrir un gain significatif dans le temps d'exécution, en réduisant la consommation d'énergie et en améliorant la sécurité. Un premier concept d'IMC a été mis en ?uvre avec succès dans le laboratoire. Malgré les résultats prometteurs des travaux existants, toutes les applications ont été expérimentées uniquement à partir de matrices de cellules SRAM ce qui limite drastiquement les applications futures. Pour aller plus loin et cibler les applications nécessitant des mémoires hautes capacité (vidéo, ...), l'utilisation de mémoires non volatiles basées sur des technologies émergentes (ReRAM, PCM, MRAM, ...) fera l'objet d'une exploration approfondie dans le cadre de cette thèse. Basé sur une plateforme logicielle interne et une architecture matérielle existante, l'objectif principal sera d'évaluer les performances (consommation, timing, ...) et d'explorer de nouvelles solutions d'architectures et de conception.

Unification des Mémoires Réparties dans les Systèmes Hétérogènes

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Calcul Embarqué

Master 2 Recherche Informatique

01-10-2018

SL-DRT-18-0290

loic.cudennec@cea.fr

Les ordinateurs du futur, embarqués dans une voiture ou dans des super calculateurs, auront une hiérarchie mémoire très complexe. Il s'agit de relier des dizaines (centaines) de coeurs de calcul à des tera-octets de mémoire. Les coeurs de calculs peuvent être hétérogènes (CPU, GPU, DSP, FPGA), la mémoire également (DRAM, NVRAM, FLASH). Beaucoup d'architectures existent (mémoire distribuées, mémoires partagées, NUMA), plusieurs possibilités existent pour leur exploitation matérielle (cohérence de cache, protocoles de communication) ou logicielles (parallélisme de thread, OpenMP, transactions), plusieurs options existent pour la communication entre coeur et mémoire (MPI, RDMA, RoCE, CCIX, GenZ). Aucune approche ne donne ni de modèle de programmation clair, ni de modèle de mémoire simple dans le cadre d'applications parallèles. L'objectif de cette thèse de doctorat est d'étudier la possibilité d'exploiter les technologies émergentes autour des ressources d'accélération de calcul, des mémoires hybrides (persistantes ou non) et des standards de communication distants (par exemple le RDMA) afin de rendre plus performant le partage de données sur les plateformes hétérogènes et de fournir un modèle simple pour le programmeur.

Purification du fluide frigorigène dans les machines à absorption par l'optimisation des transferts couplés de masse et de chaleur dans les films tombants de l'ensemble générateur/rectifieur

Département Thermique Biomasse et Hydrogène (LITEN)

Laboratoire Systèmes Solaires Haute Température

BAC+ 5 avec compétences en Thermodynamique, Energétique et Transferts thermiques. Idéalement transferts de masse et de chaleur avec changement de phase. Connaissance de l'environnement matlab/scilab appréciées

01-10-2018

SL-DRT-18-0308

francois.boudehenn@cea.fr

Depuis plus de quinze ans, on assiste à un développement accru de la demande en climatisation. La majeure partie des climatiseurs sont des machines de compression mécanique de vapeur utilisant de l'électricité pour fournir l'effet frigorifique. L'utilisation de cette technologie doit faire face à un paradoxe : plus le nombre de climatiseurs installés dans les villes augmente, plus la chaleur dégagée en milieu urbain croît, entrainant une élévation de la température de l'air ambiant qui engendre la baisse des performances du refroidisseur et la hausse des besoins en refroidissement des bâtiments ce qui peut amener à tripler la demande de pointe d'électricité. Une des solutions à ces problèmes pourrait être l'utilisation de machines frigorifiques à absorption alimentées par de la chaleur fatale ou de l'énergie solaire thermique via les réseaux lors des périodes estivales. Les machines à absorption ammoniac-eau apparaissent particulièrement intéressantes, en raison de leurs faibles coûts de production et de maintenance. Le principal défaut de ce couple de fluides de travail réside dans le faible écart de volatilité entre le fluide absorbant et le fluide réfrigérant qui nécessite l'utilisation d'un rectifieur pour éliminer les traces d'eau dans les vapeurs d'ammoniac en sortie du générateur. Dans ce contexte, les travaux de thèse s'orienteront vers la compréhension et la modélisation des transferts couplés de chaleur et de masse au niveau de la génération de vapeur (ensemble générateur/rectifieur) par film tombant. Une validation expérimentale sera réalisée à partir d'un prototype existant au laboratoire. Cette validation numérique/expérimentale permettra ensuite de réaliser une optimisation de l'ensemble de la chaine de génération de vapeur visant à l'amélioration de la compacité globale et à l'augmentation des performances du cycle thermodynamique.

Chaîne de vision bio-inspirée pour l'analyse de scène.

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Adéquation Algorithmes Architecture

Ingénieur grandes écoles, master recherche

01-10-2018

SL-DRT-18-0309

laurent.soulier@cea.fr

Les capacités de reconnaissance des systèmes de vision artificielle (caméra(s) et processeur(s)) restent très en deçà de celles atteintes par des systèmes biologiques (?il ? cortex). Par ailleurs, les systèmes biologiques sont capables de traiter l'information en quelques millisecondes, ce qui reste hors de portée des systèmes électroniques bien que les capteurs d'images les mieux résolus soient loin d'atteindre la résolution des yeux humains (Quelques dizaines de millions de pixels contre plus d'une centaine de millions). L'ambition de cette thèse est de relever le défi posé par le vivant en explorant des architectures de capteurs intégrés bioinspirés. L'approche que nous retenons est basée trois hypothèses : d'une part la résolution des capteurs d'images biologiques n'est pas uniforme, la zone la mieux résolue (la fovéa) est dédiée à l'acquisition des zones d'intérêt de la scène ; d'autre part les prétraitements dès le capteur permettent de compresser l'information ; enfin, le traitement de l'information est dépendant du contexte de la scène et de connaissances préalables. Ce sujet, exploratoire, vise à imaginer, dans le cadre de ces hypothèses, des solutions en rupture par rapport à l'état de l'art, pour doter des systèmes artificiels autonomes (drones de toutes natures (UAV, UGV,?), machines-outils, caméra intelligente) de capacité de perception de leur environnement de haut-niveau, tout en ne bénéficiant que de ressources limitées, propres aux systèmes embarqués. Le doctorant devra posséder de solides bases en traitement d'images et en architectures numériques.

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