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H/F Evaluation des méthodologies de type réseau neuronal pour la compréhension de la formation des couches d'interface dans les matériaux intégrés de la microélectronique

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Informations générales

Référence : UPR8001-ANNHEM-004
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : lundi 2 décembre 2019
Type de contrat : CDD Technique/Administratif
Durée du contrat : 18 mois
Date d'embauche prévue : 1 mai 2020
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : Ingénieur d'études : entre 2076 et 2478€ brut mensuel selon expérience
Niveau d'études souhaité : Bac+5
Expérience souhaitée : Indifférent

Missions

La mission s'intègre dans un projet de recherche de simulation où nous souhaitons évaluer les capacités des méthodologies appelées « réseaux de neurones » au cas de l'oxydation du silicium.
De nombreuses structures de type ab initio pertinentes pour la simulation de la croissance d'oxyde de silicium à partir substrat de silicium sont disponibles. Ces structures toutes d'intérêt sont trop nombreuses pour être traitées et analysées « humainement ». Nous proposons ici d'évaluer la capacité des méthodes de type « réseau neuronal » pour dresser une cartographie logique de ces multiples structures.

Activités

Tache 1 – Etat de l'art et choix
-lister les cas où les méthodes « réseau neuronal » ont été validées pour diverses applications notamment dans le contexte de l'évolution de microstructure.
- choix du format du réseau neuronal et constitution de la base de données des éléments utiles à la bonne conduite de l'ordonnancement par le réseau neuronal.

Tache 2 – Application à la simulation de l'oxydation du silicium
A partir de données ab initio disponibles au LAAS-CNRS, le réseau neuronal sera d'abord adapté puis appliqué.

Tache 3 - Le potentiel créé sur la base des réseaux neuronaux pourra alors être utilisé avec la méthodologie kART, développée à Montréal pour créer une interface Si/SiO2 ab initio. Il sera aussi possible de disposer de nouveaux mécanismes atomistiques à implémenter dans les modèles de type Monte Carlo cinétique.

Compétences

Modélisation/simulation à l'échelle atomique de type DFT ou DM
Programmation, familier des méthodes numériques inspirées de l'intelligence artificielle (méthodes gaussiennes, réseau neuronal, régression linéaire...)
Phyisico-chimie des matériaux, sciences des matériaux

Contexte de travail

Le travail se déroulera au LAAS-CNRS intégré dans l'équipe M3. Les simulations seront réalisées sur le cluster de calcul CALMIP.

Contraintes et risques

n/a

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