Offres de Thèses, Stages et Post-docs

nombre d'offres : 28

Croissance CVD de couches minces de polymère conformes dans des structures 3D

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Date de début : 1 juin 2018

Offre n° PsD-DRT-18-0078

Le dépôt de couches minces dans des structures 3D présentant des facteurs de formes élevés est d’une importance capitale dans de nombreuses applications dans le domaine de la microélectronique et des nanotechnologies. Dans le cas des films minces de polymères, des techniques CVD assistées par filament (tel que l’iCVD) sont apparues récemment et représentent une alternative prometteuse pour le dépôt conforme de couches minces isolantes dans des structures 3D. Le travail proposé ici vise à étudier le dépôt de films minces de polymère par iCVD dans des structures 3D à forts facteurs de forme afin d’identifier les paramètres influant sur le degré de conformité et sur la vitesse de dépôt. Les travaux seront effectués sur des TSV (Through Silicon Vias) et sur divers substrats poreux. Le candidat sera en charge de la croissance des films minces sur un réacteur d’iCVD 200 mm ainsi que de la caractérisation des matériaux. Les films minces seront caractérisés par des analyses physico-chimiques (FTIR, réflectométrie de rayons X, ellipsométrie, porosimétrie, angle de contact, AFM). Des caractérisations plus spécifiques (Microscopie électronique, ToF-SIMS) seront réalisées notamment pour étudier le dépôt dans les structures 3D. L’objectif principal du travail sera d’identifier les paramètres clés qui jouent un rôle dans le dépôt conforme à l’intérieur de structures 3D et de substrats poreux en fonction de leur forme et de leurs dimensions. Le travail sera effectué au sein du LETI / DTSi. Les dépôts et les caractérisations seront effectuées dans la salle blanche du LETI en étroite collaboration avec un partenaire industriel. Une partie du travail sera réalisée en collaboration avec des experts en caractérisation des matériaux (plate-forme de nanocaractérisation) et avec des spécialistes de l’intégration 3D.

  • Mots clés : Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences, Sciences pour l'ingénieur, Matériaux et applications, Physique du solide, surfaces et interfaces, DTSI, Leti
  • Laboratoire : DTSI / Leti
  • Code CEA : PsD-DRT-18-0078
  • Contact : vincent.jousseaume@cea.fr

Modélisation des bits quantiques silicium-sur-isolant

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Date de début : 1 septembre 2018

Offre n° PsD-DRF-18-0073

Les technologies de l’information quantique ont suscité beaucoup d’intérêt ces dernières années. Le CEA développe sa propre plate-forme originale basée sur la technologie « silicium-sur-isolant » (SOI). L’information quantique est stockée dans le spin des porteurs piégés dans des boîtes quantiques gravées dans un fin film de silicium et contrôlées par des grilles métalliques. Le SOI a de nombreux atouts: la gravure du film de silicium permet de produire des boîtes plus petites, donc plus denses; en outre, l’utilisation du substrat SOI comme grille « arrière » permet d’accroître le contrôle des bits quantiques (qubits).

De nombreux aspects de la physique de ces qubits restent mal compris. Il est donc essentiel de soutenir l’activité expérimentale avec une modélisation adaptée. Dans ce but, le CEA développe activement le code « TB_Sim ». Les buts de ce projet post-doctoral de 2 ans sont de modéliser la manipulation et la lecture du spin dans les qubits SOI, et de modéliser la décohérence et la relaxation à l’échelle atomique en utilisant le code TB_Sim. Ce travail de modélisation sera étroitement couplé à l’activité expérimentale à Grenoble. Le ou la candidat(e) aura accès à des données expérimentales sur des dispositifs à l’état de l’art.

  • Mots clés : Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences, Physique théorique, Physique du solide, surfaces et interfaces, Physique théorique, INAC, MEM
  • Laboratoire : INAC / MEM
  • Code CEA : PsD-DRF-18-0073
  • Contact : yniquet@cea.fr

Report de composants de puissance pour amélioration des performances

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Date de début : 1 avril 2018

Offre n° PsD-DRT-18-0060

Une thèse actuellement dans le laboratoire a permis de démontrer l’intérêt du report d’un HEMT de puissance en GaN sur une embase métallique en cuivre vis-à-vis du self heating sans dégrader la tenue en tension du composant.

Il y a encore beaucoup de points à étudier pour améliorer au mieux les composants de puissance.

Actuellement des labos comme l’IEMN, HKUST et MIT s’intéressent à ce procédé et étudient des solutions connexes.

Nous proposons de comprendre quelle est la meilleure intégration à faire pour éliminer le self-heating et augmenter la tenue en tension du composant initial. L’impact sur la polarisation du GaN et sur la qualité du gaz 2D sera analysée.

La même approche pourra être faite si besoin sur les composants RF.

Différents empilements seront réalisés par le post-doc et il aura en charge de réaliser les caractérisations électriques. La compréhension du rôle de chaque partie de la structure sera primordiale pour décider de l’empilement final.

Ce procédé sera également amené en grandes dimensions.

Ce post-doc travaillera si besoin en collaboration avec les différentes thèses sur les composants de puissance.

  • Mots clés : Sciences pour l'ingénieur, Energie, thermique, combustion, écoulements, Matériaux et applications, DCOS, Leti
  • Laboratoire : DCOS / Leti
  • Code CEA : PsD-DRT-18-0060
  • Contact : julie.widiez@cea.fr

Architectures innovantes de diodes de puissance GaN-on-Si pour performances à fort courant améliorées

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Date de début : 1 mars 2018

Offre n° PsD-DRT-18-0027

Les diodes GaN latérales basées sur une architecture de type HEMT (identique à celles des transistors HEMT GaN) sont développées depuis plusieurs années par des industriels (Transphorm, Panasonic) et des centres de recherche (IMEC). Le LETI a notamment développé des diodes GaN latérales 650V épitaxiées sur substrat silicium avec des performances au niveau de l’état de l’art. Ces diodes présentent ainsi des performances au niveau des diodes SiC, que ce soit pour la faible résistance à l’état passant en direct, un faible courant de fuite en inverse ou des tensions de claquage élevées. En revanche, basées sur une conduction latérale dans un gaz d’électrons, ces diodes souffrent d’un défaut majeur comparé aux diodes SiC verticales, à savoir l’impossibilité de supporter de fortes surcharges de courant (c’est-à-dire de résister à une impulsion de courant pouvant atteindre 10 fois le courant nominal de la diode pendant des durées de 10µs à 10ms).

En se basant sur les diodes existantes et sur des études menées au préalable, Le Leti souhaite développer une architecture de diode de puissance GaN-on-Si innovante, permettant d’atteindre les performances affichées notamment par les diodes SiC (dites JBS Diodes pour Junction Barrier Schottky Diodes), en tenant compte des possibilités offertes par les technologies GaN-on-Si actuelles ou en développement.

  • Mots clés : Physique de l'état condensé, chimie et nanosciences, Sciences pour l'ingénieur, Electronique et microélectronique - Optoélectronique, Physique du solide, surfaces et interfaces, DCOS, Leti
  • Laboratoire : DCOS / Leti
  • Code CEA : PsD-DRT-18-0027
  • Contact : marie-anne.jaud@cea.fr

Interprétation de grilles d’occupation 3D par réseaux de neurones

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Date de début : 1 février 2018

Offre n° PsD-DRT-18-0042

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 3D, dans laquelle chaque cellule contient la probabilité de présence d’un objet. Cette grille est réactualisée au fil du temps, grâce aux données capteurs (Lidar, Radar, Camera).

Les algorithmes de plus haut niveau (path planning, évitement d’obstacle, …) raisonnent sur des objets (trajectoire, vitesse, nature). Il faut donc extraire ces objets de la grille d’occupation : clustering, classification, et tracking.

De nombreux travaux abordent ces traitements dans un contexte vision, en particulier grâce au deep learning. Ils montrent par contre une très grande complexité calculatoire, et ne tirent pas parti des spécificités des grilles d’occupation (absence de textures, connaissance a priori des zones d’intérêt …). On souhaitent trouver des techniques plus adaptées à ces particularités et plus compatibles avec une implémentation plus économe en calcul.

L’objectif du post-doc est de déterminer, à partir d’une suite de grilles d’occupation, le nombre et la nature des différents objets, leur position et vecteur vitesse, en exploitant les récentes avancées du deep Learning sur les données 3D non structurées.

  • Mots clés : Sciences pour l'ingénieur, Informatique et logiciels, DACLE, Leti
  • Laboratoire : DACLE / Leti
  • Code CEA : PsD-DRT-18-0042
  • Contact : remy.gauguey@cea.fr
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