Thèse Synapses Artificielles à Base de Matériaux Ferroiques H/F

Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Sciences de l'ingénierie et des systèmes École doctorale : Interfaces : matériaux, systèmes, usages Laboratoire de recherche : [UMR 8580] Laboratoire Structures, Propriétés, Modélisation des Solides Direction de la thèse : Brahim DKHIL ORCID 000000029862625X Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-09-15T23:59:59 Outre l'architecture de von Neumann, qui est très inefficace en termes de consommation d'énergie et de coût, la présence toujours croissante de l'intelligence artificielle appelle à un nouveau paradigme, inspiré de l'architecture du cerveau, où la mémoire, stockée de manière analogique dans les synapses, évolue en fonction des signaux (sous forme d'impulsions électriques) reçus par les neurones adjacents. En interconnectant neurones et synapses, cette architecture neuromorphique permet un calcul efficace et parallèle, ainsi que des fonctions d'apprentissage et d'adaptabilité. Récemment, différentes solutions ont été identifiées pour imiter le comportement des synapses artificielles, et en particulier au SPMS, nous travaillons sur des memristors et des memcapacitors utilisant des matériaux ferroélectriques, dont la physique à l'échelle nanométrique est actuellement à l'étude. Ces résistances et condensateurs mémoires sont de nouveaux composants permettant d'accéder à plusieurs valeurs de résistance/capacité, en fonction du nombre, de la durée, de la polarité et de l'amplitude des impulsions électriques appliquées, et de maintenir ces états lorsque l'excitation électrique est retirée. Ces caractéristiques analogiques (multi-états) et non volatiles sont essentielles pour reproduire la plasticité synaptique (c'est-à-dire les processus d'apprentissage et d'oubli comme dans le cerveau humain).

Au cours de ce doctorat, le/la candidat(e) devra :
- Rejoindre une équipe dynamique et reconnue internationalement
- Participer à la synthèse des matériaux et les caractériser et étudier entièrement à l'aide d'un large éventail de techniques disponibles au SPMS et chez de nombreux partenaires en France et à l'étranger. Des séjours chez les partenaires seront prévus.
- Utiliser des techniques de modélisation dans le cadre d'un laboratoire commun entre le SPMS et le département de physique de l'University of Arkansas afin de mieux comprendre le comportement synaptique/neuronique
- Contribuer et participer à la diffusion des travaux en rédigeant des articles et en participant à des conférences et ateliers internationaux Outre l'architecture de von Neumann, qui est très inefficace en termes de consommation d'énergie et de coût, la présence toujours croissante de l'intelligence artificielle appelle à un nouveau paradigme, inspiré de l'architecture du cerveau, où la mémoire, stockée de manière analogique dans les synapses, évolue en fonction des signaux (sous forme d'impulsions électriques) reçus par les neurones adjacents. En interconnectant neurones et synapses, cette architecture neuromorphique permet un calcul efficace et parallèle, ainsi que des fonctions d'apprentissage et d'adaptabilité. Récemment, différentes solutions ont été identifiées pour imiter le comportement des synapses artificielles, et en particulier au SPMS, nous travaillons sur des memristors et des memcapacitors utilisant des matériaux ferroélectriques, dont la physique à l'échelle nanométrique est actuellement à l'étude. Ces résistances et condensateurs mémoires sont de nouveaux composants permettant d'accéder à plusieurs valeurs de résistance/capacité, en fonction du nombre, de la durée, de la polarité et de l'amplitude des impulsions électriques appliquées, et de maintenir ces états lorsque l'excitation électrique est retirée. Ces caractéristiques analogiques (multi-états) et non volatiles sont essentielles pour reproduire la plasticité synaptique (c'est-à-dire les processus d'apprentissage et d'oubli comme dans le cerveau humain). - Rejoindre une équipe dynamique et reconnue internationalement
- Participer à la synthèse des matériaux et les caractériser et étudier entièrement à l'aide d'un large éventail de techniques disponibles au SPMS et chez de nombreux partenaires en France et à l'étranger. Des séjours chez les partenaires seront prévus.
- Utiliser des techniques de modélisation dans le cadre d'un laboratoire commun entre le SPMS et le département de physique de l'University of Arkansas afin de mieux comprendre le comportement synaptique/neuronique
- Contribuer et participer à la diffusion des travaux en rédigeant des articles et en participant à des conférences et ateliers internationaux Des techniques expérimentales et de modélisation seront utilisées et, selon les compétences et les souhaits de l'étudiant(e), l'accent sera principalement mis soit sur la partie expérimentale - utilisant la diffraction des rayons X in situ (XRD), la spectroscopie Raman, le STEM, l'EELS/EDX, la microscopie à force piézoélectrique, ainsi que des mesures I-V et C-V avec des impulsions de champ électrique à l'échelle de la nanoseconde - soit sur la modélisation à l'aide d'outils de calcul basés sur les principes fondamentaux et semi-empiriques (DFT, Monte Carlo, dynamique moléculaire).