Informations générales
Référence : UPR8011-JULLAM-003
Lieu de travail : TOULOUSE
Date de publication : mercredi 8 juin 2022
Nom du responsable scientifique : Julien Lam, Magali Benoit
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
Un défi majeur dans les nanotechnologies d'aujourd'hui est de parvenir à contrôler les propriétés structurelles des nanoparticules pendant leur synthèse. Pour obtenir une synthèse ciblée de nanoparticules, il faut une bien meilleure compréhension des processus impliqués comme la nucléation des cristaux qui correspond à la formation de la structure initiale. Cependant, en l'état actuel des pratiques expérimentales et de simulation, le contrôle de la nucléation pendant la synthèse des nanoparticules reste un obstacle qui doit être surmonté. Dans ce projet, nous introduisons d'abord une approche de simulation originale basée sur l'apprentissage automatique qui nous permettra d'effectuer des simulations à grande échelle tout en conservant la précision des calculs quantiques. Ensuite, en s'appuyant sur ce nouveau modèle numérique, nous étudierons l'exemple des nanoparticules d'oxyde de fer qui offre un terrain de jeu riche pour la compréhension fondamentale tout en étant considéré dans de nombreuses applications technologiques.
Contexte de travail
ANR JCJC NucleFOX
Groupes SINanO (Surfaces, Interfaces et Nano-Objets)
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