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Reconstruction 3D d'objets nanométriques à partir d'images de microscopes électroniques

Département des Plateformes Technologiques (LETI)

Laboratoire

Ecole d'ingénieur/M2 mathématiques appliquées

01-09-2020

SL-DRT-20-0679

aurelien.fay@cea.fr

Simulation numérique (.pdf)

Mots clef : Mathématiques appliquées, Traitement d'image, Modélisation, Problème inverse, Microélectronique La métrologie 3D robuste, rapide et non-destructive est un enjeu majeur pour l'industrie de la microélectronique, pour améliorer et contrôler les procédés de nanotechnologies [1]. Le CEA-LETI dispose de microscopes électroniques (SEM) de dernière génération permettant d'imager des objets sous différents points de vue (stéréoscopie). Ces équipements pourraient être utilisés de manière disruptive en production pour reconstruire la topographie 3D des objets visionnés à partir de modèles d'imagerie SEM fiables et d'algorithmes innovants. Le CEA-LETI dispose déjà d'une forte expertise dans ce domaine [2, 3], et plusieurs partenaires industriels montrent un fort intérêt pour le développement de cette technologie. L'objectif de cette thèse est de développer une méthode de reconstruction 3D à partir d'images SEM la plus précise et robuste possible. Pour cela, l'étudiant(e) en thèse s'appuiera sur les moyens théoriques et de simulation du groupe de Lithographie Computationnelle (CLG) du LETI pour améliorer et développer de nouveaux modèles analytiques d'imagerie SEM. Le champ d'application de ces modèles SEM se veut large, de la simulation d'objets micrométriques jusqu'aux structures nanométriques. L'étudiant(e) en thèse entrainera les modèles SEM sur une collection d'images SEM multi-stéréo de motifs, dont les topographies 3D seront connues via de la métrologie 3D de référence. Il investiguera par la suite différentes stratégies mathématiques de reconstruction 3D, permettant une convergence rapide et de qualité. A terme, la reconstruction 3D sera appliquée sur différents produits d'intérêt. Moyens : Librairies CLG python, Développement collaboratif SVN, Intégration continue, HPC CPU/GPU, plateforme Silicium et de Nano-caractérisation [1] B. Bunday, 7/5 nm logic manufacturing capabilities and requirements of metrology, SPIE 9780 (2018) [2] J. Bélissard et al., Limits of model-based CD-SEM metrology, Proc. SPIE 10775, 1077518 (2018) [3] C. Valade, Tilted beam SEM, 3D metrology for industry, Proc. SPIE 10959, 109590Y (2019)

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Techniques de codage optimisées pour la conception d'accélérateurs matériels de réseaux de neurones profonds

Département Architectures Conception et Logiciels Embarqués (LIST-LETI)

Laboratoire Architectures Intégrées Radiofréquences

Master recherche en RF et ou microelectronique

01-10-2020

SL-DRT-20-0689

joseluis.gonzalezjimenez@cea.fr

Réseaux de communication, internet des objets, radiofréquences et antennes (.pdf)

Les approches par réseaux de neurones artificiels ont permis une amélioration importante des performances dans de nombreux domaines tels que la classification, la segmentation et la détection d'objets. L'efficacité de cette approche n'étant plus à démontrer le nombre d'applications envisagées est en pleine croissance. Cependant, en raison de leur complexité calculatoire et à leur besoin mémoire, ces réseaux sont difficilement portable dans des applications embarquées faible puissance. Pour améliorer le portage sur plateforme embarquée, de nombreux travaux de recherche ont abouti sur différentes techniques permettant de réduire l'empreinte mémoire et calculatoire d'un réseau de neurones artificiels: Réduction de nombre de paramètres, quantification numérique, etc. Cette thèse veut pousser plus loin l'optimisation des réseaux en travaillant sur le codage de l'information. Cette thèse propose d'explorer une nouvelle méthode en travaillant directement sur la manière de coder l'information au sein du réseau de neurones. Cette méthode de codage aurait pour finalité d'unifier deux modèles de codage existants: modèle vectoriel et modèle impulsionnel, tout en gardant en perspective une implémentation matérielle. Selon le profil du candidat, la thèse pourrait se focaliser sur l'analyse théorique et la conception des algorithmes, ou sur des implémentations matérielles optimisées. Tâches envisagées: ? Analyse de la distribution des activations et des poids dans des topologies DNN de l'état de l'art ? Développement d'une méthode d'optimisation matérielle des DNNs en fonction des données ? Développement de nouveaux paradigmes du codage du flux d'information dans les DNNs, et implémentation des opérateurs matériels correspondants ? Publication d'articles scientifiques dans des conférences de premier rang et journaux du machine learning et du calcul neuromorphique Qualifications nécessaires: ? Bon diplôme de Master (ou équivalent) en informatique, génie électrique, machine learning, physique, mathématique ou discipline similaire ? Compréhension théorique et premières expériences pratiques avec le machine learning et les réseaux profonds, particulièrement en vision ? Bonnes connaissances des langages de programmation (au moins Python, préférablement aussi C++) ? Compréhension basique des systèmes embarqués et leurs contraintes est avantages. Pour une thèse focalisée sur des implémentations, des connaissances en langages HDLs sont requises. ? Bonne maîtrise de l'anglais Notre laboratoire possède une expérience forte dans la conception et l'optimisation des réseaux de neurones pour les applications embarquées, dans la conception d'accélérateurs matériels et du calcul neuromorphique, avec des publications dans des conférences IA et matérielle majeures, et des collaborations avec les acteurs industriels et académiques majeurs du domaine. Notre groupe est le principal développeur de N2D2, un outil français pour l'optimisation et le déploiement des réseaux de neurones. Le poste offre la possibilité de contribuer à la version open source de l'outil (nécessite connaissance en C++). Si intéressé, veuillez postuler avec votre CV, des bulletins de notes récents, une courte description de votre motivation pour le sujet et des lettres de recommandation si pertinentes.

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Caractérisations des défauts électroniques dans les cristaux pérovskites utilisés pour l'imagerie X médicale

Département d'Optronique (LETI)

Laboratoire Architecture Systèmes Photoniques

Master II ou ingénieur en physique des matériaux

01-09-2020

SL-DRT-20-0690

eric.grosdaillon@cea.fr

Photonique, imageurs et écrans (.pdf)

Le laboratoire architecture des systèmes photoniques fait partie du département optronique CEA LETI. Il a une solide expertise dans le développement de nouveaux modules de détection RX comprenant un détecteur semi-conducteur ou scintillateur associé à une électronique de lecture pour l'imagerie par rayons X ou gamma dans les domaines de l'imagerie médicale ou du contrôle pour la sécurité. L'objectif de cette thèse est d'étudier les niveaux de pièges dans la bande interdite d'un nouveau matériau semi-conducteur à base de pérovskites pour la détection directe des rayons X développé pour la radiographie médicale. Son utilisation sous forme de dispositifs photoconducteurs dans les imageurs matriciels devrait permettre d'améliorer la résolution spatiale des images et d'augmenter le signal, donc de réduire la dose administrée au patient, voire de donner accès à de nouvelles informations sur la composition des tissus. Pour cela, le doctorant, physicien et expérimentateur, devra développer des bancs de test pour identifier et caractériser les niveaux de pièges électroniques dans le volume des cristaux et aux interfaces des dispositifs détecteurs. Il déterminera qualitativement et quantitativement les défauts électroniques des couches cristallines épaisses élaborées dans le cadre d'un doctorat au CEA LITEN. En particulier, le doctorant modélisera l'effet des niveaux pièges identifiés, sur les performances des dispositifs. En parallèle, le doctorant étudiera l'origine du courant d'obscurité dans les dispositifs pérovskites. Les résultats seront corrélés aves les mesures expérimentales de caractérisations des dispositifs photodétecteurs sous X réalisées dans le cadre d'un doctorat en cours au CEA LETI. Ces résultats permettront d'orienter les développements matériaux et des dispositifs dans le but de minimiser ces défauts et d'améliorer les performances des détecteurs.

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Extraction de source d'entropie des mémoires RRAM poura applications TRNG

Département Systèmes (LETI)

Laboratoire Sécurité des Objets et des Systèmes Physiques

microélectronique, physique, cryptographie

01-06-2020

SL-DRT-20-0693

florian.pebay@cea.fr

Cybersécurité : hardware et software (.pdf)

La croissance rapide du nombre de dispositifs connectés de l'internet des objets a pour conséquence l'explosion du nombre de failles de sécurité quotidiennement découvertes. Ces objets, de par leur déploiement, sont particulièrement exposés aux attaques physiques, ce qui oblige les fabricants à augmenter le niveau de sécurité de leurs produits. Les générateurs de nombre aléatoires (TRNG) sont la pièce angulaire de la sécurité des dispositifs car ils permettent de générer les clés nécessaires aux opérations de cryptographie. La sécurité des données ainsi protégées ? et donc la sécurité du système entier ? repose sur la qualité de l'aléa généré par le TRNG. De plus, les composants dédiés à l'internet des objets demandent de fortes exigences en termes de cout et de consommation énergétique. Pour être intégré dans de tels composants, un TRNG doit répondre à ces exigences tout en conservant un bon compromis en terme de robustesse. Ainsi, la réalisation de TRNG basés sur des éléments déjà présents dans les composants, tels que les matrices mémoire, semble une piste prometteuse.

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Packaging innovant utilisant le concept de transfert de couche active ultra mince sur un substrat

Département Composants Silicium (LETI)

Laboratoire Packaging et 3D

BAC + 5

01-07-2020

SL-DRT-20-0703

gabriel.pares@cea.fr

Matériaux et procédés émergents pour les nanotechnologies et la microélectronique (.pdf)

Le sujet s'inscrit dans le domaine des microsystèmes avancés qui est un axe stratégique pour le LETI associé aux tendance actuelles du packaging : compacité extrême, conformabilité, fonctionnalisation. L'approche développée est unique et permet le report de puces ultra-fines (« substrat less ») de grande dimension sur tout type de substrats d'accueil avec un procédé adaptable à différentes solutions de collage dont le collage direct ou avec une couche intermédiaire. Elle utilise le savoir-faire du CEA-leti en amincissement extrême de circuit actifs , de techniques de collage temporaire et permanent, de report de couches fines sur poignée temporaire et de techniques de découpes avancées (plasma, laser). Par ailleurs elle utilise les technologies liées au packaging avancé avec l'utilisation de substrats minces de type FLEX et d'encapsulation de type molding et de connectique en technologies additives (RDL, impression 3D et sérigraphie). La solution proposée est générique et adresse de nombreuses applications comme les imageurs CMOS, en particulier avec courbure, les MEMS (capteur de gaz, humidité, contraintes, actuateurs piézo-électriques), les circuits RF (filtres, switch), les réseaux d'antennes. Le sujet se focalisera sur les imageurs CMOS à plan focal avec courbure passive ou active et aura pour objectif la réalisation d'un premier démonstrateur fonctionnel.

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Interface haptique innovante

Département Composants Silicium (LETI)

Labo Composants Micro-actuateurs

Master 2 ou école d'ingénieur Physique générale

01-09-2020

SL-DRT-20-0724

fabrice.casset@cea.fr

Systèmes cyberphysiques - capteurs et actionneurs (.pdf)

Une interface haptique permet à l'utilisateur d'interagir avec l'environnement par le sens du toucher. Ce sens peut être utilisé notamment pour donner des informations complexes en environnement hostile, bruyant ou a visibilité réduite. Aujourd'hui des démonstrateurs permettent de générer des effets haptiques essentiellement sur des écrans en verre. Nous nous proposons de développer des solutions haptiques innovantes aptes à générer des effets complexes sur des surfaces courbes, conformables et de nature diverses (métal, plastique). Le candidat aura pour objectif de dimensionner, réaliser et caractériser des interfaces haptiques. Une réflexion sera menée sur les différentes possibilités pour intégrer cette fonction haptique sur des supports variés. Pour cela, il développera des modèles analytiques et utilisera le calcul par éléments finis (COMSOL). Encadré par les experts du CEA sur la thématique, il proposera la technologie la plus adaptée (actionneur déposés en couche mince ou report de céramiques) pour intégrer les actionneurs piézoélectriques générant l'effet haptique sur des surfaces courbes, conformables, idéalement flexibles. Enfin, une réflexion sur le système global sera nécessaire afin de proposer un démonstrateur haptique innovant et complexes intégrant des fonction de détection de la position du doigt de l'utilisateur, d'actionnement et de pilotage.

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