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Nos Thèses par thème

Modélisation/caractérisation mécanique et triboélectrique du procédé de nanoimpression en interfaces souples

Département Technologies Silicium (LETI)

Laboratoire

Master 2 et écoles d'ingénieur Physique du solide, surface et interfaces

01-10-2019

SL-DRT-19-0977

hubert.teyssedre@cea.fr

Les moules souples utilisés en lithographie par nanoimpression permettent de réduire l'impact d'une particule sur la défectivité d'une étape de patterning : sa souplesse permet d'épouser la forme des défauts sans impacter les structures environnantes. Cette souplesse est aujourd'hui obtenue en utilisant des matériaux polymères mono-matériau ou composites qui ont la capacité de reproduire des motifs ayant des dimensions critiques de quelques dizaines de nanomètres. Les technologies les plus récentes de matériaux permettent de passer d'un état visqueux (et donc capable de s'écouler dans des nanostructures) à température ambiante à un état de solide élastique par photo-polymérisation à 365 nm avec des propriétés antiadhésives nécessaires au bon fonctionnement du procédé. Cet état élastique est fondamental pour les performances de réplications : le matériaux doit avoir suffisamment de rigidité pour ne pas flamber ou se déformer de façon irréversible lors du procédé, mais il doit avoir assez de souplesse pour pouvoir être démoulé de la résine à imprimer sans endommager les motifs créés dans cette dernière. Néanmoins l'utilisation de ces moules souples renforce l'apparition de charges électrostatiques lors de la séparation du moule et du substrat. Ces charges sont usuellement dissipées macroscopiquement grâce à des barres antistatiques ou jets d'air ionisés, mais elles peuvent persister sur l'extrême surface du moule souple et engendrer la déformation des structures. L'objectif de cette thèse est d'étudier via des mesures par AFM le comportement de ces interfaces.

Chaine de traitement analogique à base de spike pour la classification de signaux

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Architectures Intégrées Radiofréquences

Ingénieur électronique, microélectronique, optoélectronique

01-09-2019

SL-DRT-19-0990

dominique.morche@cea.fr

L'expansion de l'internet des Objets repose sur notre capacité à développer des systèmes capables d'appréhender l'environnement qui nous entoure, tout en ayant une consommation ultra faible, compatible avec la récupération d'énergie. Pour y parvenir, une des solutions qui connait actuellement un essor considérable est l'utilisation de signaux acoustiques. Leur basse fréquence induit naturellement une consommation très réduite, leur faible cout facilite leur déploiement. Le potentiel applicatif est considérable : réveil par message vocaux (le célèbre « ok google », détection de chocs, de présence, localisation de sources, identification d'événement, surveillance et diagnostique d'équipements industriels, etc?). Afin de réaliser ces fonctions complexes de façon énergétiquement efficace, le potentiel des réseaux de neurones est de plus en plus souvent exploité. La consommation de ces solutions reste cependant aujourd'hui trop importante. Pour la réduire, plusieurs pistes seront envisagées et en particulier la génération de signaux sous forme de train d'impulsions (spike). Récemment, une nouvelle architecture de conversion cohérente avec cette approche a été proposée par le CEA-LETI et les meilleures performances de l'état de l'art ont été atteintes [1]. L'objectif de cette thèse sera de poursuivre ces travaux en implémentant également en analogique un traitement d'extraction d'information qui permettra de réduire la complexité du traitement neuronal. Pour atteindre la meilleure efficacité énergétique, une optimisation conjointe des parties analogique, numérique et algorithmique est incontournable. Dans le cadre de ce travail de thèse, le CEA-LETI et l'EPFL s'allient pour développer cette interface de traitement analogique adapté aux réseaux de neurones et générant directement des trains d'impulsions. L'objectif est de mettre en place une nouvelle approche permettant de réduire la consommation dans la plupart des systèmes de sensing. Les applications automobiles seront plus particulièrement considérées pour ce travail. D'autres domaines d'applications et d'autres types de signaux pourront être abordées.

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