En poursuivant votre navigation sur ce site, vous acceptez le dépôt de cookies dans votre navigateur. (En savoir plus)

Doctorant (H/F) : Synthèse en flux continu de particules de silicium guidée par l'apprentissage automatique

Cette offre est disponible dans les langues suivantes :
- Français-- Anglais

Date Limite Candidature : mercredi 21 mai 2025 23:59:00 heure de Paris

Assurez-vous que votre profil candidat soit correctement renseigné avant de postuler

Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorant (H/F) : Synthèse en flux continu de particules de silicium guidée par l'apprentissage automatique
Référence : UMR5182-GLEDRI-001
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : LYON 07
Date de publication : mercredi 30 avril 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 01 - Interactions, particules, noyaux du laboratoire au cosmos

Description du sujet de thèse

Ce projet a pour ambition de créer des particules de silicium optiquement résonnantes de haute performance, incorporées dans des hydrogels, en utilisant des plateformes autonomes et l'apprentissage automatique pour découvrir des synthèses de particules optimisées. Nous prévoyons de créer une optimisation efficace des synthèses de nanoparticules. Une synthèse automatisée produira de grands ensembles de données sur un vaste espace de paramètres, caractérisés par la comparaison de spectres expérimentaux à un spectre idéalisé, généré par simulation. La majorité des échantillons seront rapidement éliminés par l'analyse in situ. Un premier degré de caractérisation doit être effectué automatiquement à l'aide de programmes d'analyse des propriétés des spectres obtenus in situ (par exemple, position spectrale, intensité du pic, FWHM). Les particules présentant une conformité élevée au spectre cible seront caractérisées ex situ (par exemple TEM, SEM). Une synthèse de particules de spécialité conformes à des spécifications prédéterminées peut être trouvée grâce au couplage de la simulation, du processus expérimental, de la caractérisation in situ et de l'apprentissage automatique. Nous résoudrons le chevauchement spectral qui limite actuellement l'identification des conditions idéales. En utilisant la connaissance du système, concernant les différentes contributions au spectre d'extinction, il est possible d'ajuster les spectres avec des pics qui se chevauchent avec relativement peu de paramètres. En combinant plusieurs techniques de caractérisation in situ (par exemple les spectroscopies Raman, UV-Vis et DLS), il sera possible de cibler la source du chevauchement des pics, qu'il s'agisse de la polydispersité en termes de taille, de composition chimique ou de forme des particules. Nous appliquerons ainsi des plates-formes autoguidées à des synthèses de particules très nouvelles et inexplorées. Enfin, nous utiliserons des particules de silicium pour créer des hydrogels multicolores. Les encres colloïdales peuvent présenter des couleurs stables et vives. En utilisant des particules de charge opposée, par exemple des particules de silicium fonctionnalisées avec des polyélectrolytes, des hydrogels peuvent être préparés pour créer des encres colloïdales imprimables en 3D avec des couleurs vives et réglables.

Contexte de travail

Ce poste est financé par un projet MITI, dans une programme de collaboration en matière de recherche entre l'Université de Toronto et le Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS). L'étudiant-e travaillera en collaboration avec un doctorant du Canada. Il/elle sera amené(e) à se rendre au Canada 1 fois par an dans le du projet de recherche.
Le dossier de candidature comprendra un CV complet, et une lettre de motivation. Les lettres de recommandation peuvent être incluses en option dans un seul PDF avec la lettre de motivation. La candidature doit être rédigée en anglais ou français et soumise via le site web du CNRS. Un premier contact direct avec le Dr. Drisko est recommandé (glenna.drisko@cnrs.fr).

Contraintes et risques

Risque lié aux produits (chimiques dont CMR, amiante...), aux émissions (fumées, poussières de bois...), aux déchets (égouts, eaux stagnantes...)
Risque lié aux équipements de travail (matériel dangereux, sous pression, outils vibrants, Equipements de Protection Individuelle - EPI contraignants...)
Risque et nuisances liés au bruit (bruits lésionnels intenses)
Risque lié au travail sur écran (ergonomie...)