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Thèse: Iontronique, memristors et systèmes neuronaux nanofluidiques (H/F)

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

Date Limite Candidature : vendredi 8 juillet 2022

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Informations générales

Référence : UMR8023-LYDBOC-016
Lieu de travail : PARIS 05
Date de publication : vendredi 17 juin 2022
Nom du responsable scientifique : Lydéric Bocquet
Type de contrat : CDD Doctorant/Contrat doctoral
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 octobre 2022
Quotité de travail : Temps complet
Rémunération : 2 135,00 € brut mensuel

Description du sujet de thèse

Miniaturiser les systèmes de calculs et d'information a été le grand œuvre du siècle passé. Feynman avait formalisé le concept dès 1959 en poussant l'idée révolutionnaire du 'There is plenty of room at the bottom', pointant l'émergence de nouvelles propriétés aux petites échelles. Mais, si les flots électroniques sont 'étranges' aux petites échelles, qu'en est-il des fluides ? La question est d'autant plus pertinente que notre calculateur préféré, le cerveau, n'utilise pas des électrons pour effectuer ses opérations ou stocker la mémoire, mais plutôt des ions, suspendus dans de l'eau : nos souvenirs sont de la simple eau salée. Au cours de l'évolution, la Nature a développé une machinerie ionique, et aqueuse – plutôt qu'électronique -, utilisant pleinement une circuiterie faite de canaux de protéines, et capable de prouesses technologiques invraisemblables.
C'est l'objectif de cette thèse de développer des systèmes neuronaux nanofluidiques - utilisant des ions suspendus dans l'eau comme vecteur d'informations -, analogue artificiel et biomimétique des neurones du cerveau.
L'équipe Micromégas a une expertise reconnue en nanofluidique, le domaine étudiant le transport des fluides aux nanoéchelles. Depuis plus de 10 ans, l'équipe a développé des approches expérimentales originales, et mis en évidence de nombreux comportements inattendus pour le transport des fluides aux nanoéchelles. Récemment, nous avons conçu des dispositifs nanofluidiques 2D se comportant comme des memristors. Ces systèmes consistent en une solution d'eau et d'ions, confinée dans une nanocanal 2D (de quelques angströms à nanomètres d'épaisseur), fabriqué à partir de divers matériaux bidimensionnels comme le graphène. Les ions démontrent alors un fonctionnement similaire aux synapses biologiques, avec une mémoire à long terme (de quelques minutes à plusieurs heures).

L'objectif de la thèse est d'abord d'établir une compréhension fondamentale complète des propriétés des memristors nanofluidiques, leur capacité d'apprentissage, la mise en évidence/compréhension de règles de Hebb ioniques, tout cela en lien avec les propriétés de transport nanofluidique qu'il s'agira de caractériser et quantifier [2]. A plus long terme, il s'agira d'intégrer plusieurs memristors ioniques, dans un réseau neuronal nanofluidique. Un des objectifs sera de créer une circuiterie iontronique avancée sur une puce nanofluidique, ayant la capacité d'apprentissage d'un réseau ionique en approximant des portes logiques et capable d'implémenter des algorithmes d'intelligence artificielle. Une réflexion sera menée tout au long de la thèse sur la consommation d'énergie des réseaux artificiels créés, afin d'atteindre les performances du cerveau.
[1] L. Bocquet, Nanofluidics coming of age, Nature Materials, 19, 254-256 (2020).
[2] P. Robin, N. Kavokine, and L. Bocquet, Modeling of emergent memory and voltage spiking in ionic transport through angström-scale slits, Science, 373, 687–691 (2021).

Contexte de travail

L'équipe Micromégas a une expertise reconnue en nanofluidique, le domaine étudiant le transport des fluides aux nanoéchelles. Depuis plus de 10 ans, l'équipe a développé des approches expérimentales originales, et mis en évidence de nombreux comportements inattendus pour le transport des fluides aux nanoéchelles.
https://www.lpens.ens.psl.eu/recherche/flu-int/micromegas-nano-fluidique/

Informations complémentaires

contrats doctoraux du programme Eau du CNRS

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