Doctorant.e (H/F) : Fabrication, caractérisation et apprentissage dans l’espace fréquentiel de réseaux neuronaux RF spintroniques

Description du Poste

Sujet De Thèse

Ce projet de thèse vise à développer des nanodispositifs spintroniques radiofréquence comme briques élémentaires de réseaux neuronaux matériels fonctionnant et apprenant dans l’espace fréquentiel. Les recherches porteront sur la fabrication, la caractérisation électrique et radiofréquence, ainsi que l’exploration algorithmique de nanodispositifs spintroniques dont les dynamiques non linéaires, la réponse fréquentielle et la variabilité peuvent être utilisées pour le calcul neuromorphique.
Le ou la candidate participera à la nanofabrication des dispositifs spintroniques, à leur caractérisation expérimentale sous excitation RF, ainsi qu’au développement d’algorithmes d’apprentissage spécifiquement adaptés aux réseaux neuronaux RF spintroniques. Un objectif central sera d’encoder, traiter et entraîner l’information directement dans l’espace des fréquences, en tirant parti des propriétés physiques des dispositifs. Le projet combinera spintronique expérimentale, mesures RF et approches d’apprentissage automatique afin de démontrer des capacités d’apprentissage dans des systèmes spintroniques compatibles avec une implémentation matérielle.

Activités


• Nanofabrication de nanodispositifs spintroniques RF en salle blanche
• Optimisation de la géométrie et des matériaux des dispositifs pour le calcul neuromorphique dans l’espace fréquentiel
• Caractérisation électrique et radiofréquence des nanodispositifs spintroniques
• Mesure des réponses non linéaires, résonantes et dépendantes de la fréquence sous excitation RF
• Conception de protocoles expérimentaux pour l’encodage, le traitement et l’apprentissage dans l’espace des fréquences
• Développement d’algorithmes d’apprentissage adaptés aux réseaux neuronaux RF spintroniques
• Implémentation et validation de stratégies d’apprentissage compatibles avec le matériel
• Analyse de l’impact de la variabilité, du bruit et des imperfections des dispositifs sur les performances d’apprentissage
• Collaboration avec une équipe pluridisciplinaire associant spintronique, nanofabrication, mesures RF et calcul neuromorphique

Compétences requises

• Solides connaissances en physique expérimentale, nanophysique ou spintronique
• Expérience ou fort intérêt pour la nanofabrication et les procédés en salle blanche
• Expérience en mesures électriques et/ou radiofréquence de nanodispositifs
• Expertise en Python et/ou en algorithmes d’apprentissage automatique
• Intérêt pour les réseaux neuronaux matériels, le calcul neuromorphique et l’apprentissage fondé sur la physique des dispositifs
• Capacité à travailler à l’interface entre expérimentation, physique des dispositifs et algorithmes

Votre Environnement de Travail

Les travaux seront réalisés au Laboratoire Albert Fert, dans l'équipe "Physique Neuromorphique" explorant l'utilisation des nanodispositifs et leurs multiples fonctionnalités pour le calcul bio-inspiré. L’équipe comprend deux chercheuses CNRS permanentes, deux chercheurs Thales, 4 post-doctorants et 4 doctorants.

Contraintes et risques

N/A

Rémunération et avantages

Rémunération

La rémunération est d'un minimum de 2300,00 € mensuel

Congés et RTT annuels

44 jours

Pratique et Indemnisation du TT

Pratique et indemnisation du TT

Transport

Prise en charge à 75% du coût et forfait mobilité durable jusqu’à 300€

À propos de l’offre

À propos du CNRS

Le CNRS est un acteur majeur de la recherche fondamentale à une échelle mondiale. Le CNRS est le seul organisme français actif dans tous les domaines scientifiques. Sa position unique de multi-spécialiste lui permet d’associer les différentes disciplines pour affronter les défis les plus importants du monde contemporain, en lien avec les acteurs du changement.

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