Job Information
- Organisation/Company: Université Grenoble Alpes
- Research Field: Engineering » Electronic engineering; Technology » Materials technology; Physics
Offer Description
OPPORTUNITÉ DE RECHERCHE : L’architecture électronique de von Neumann atteint aujourd’hui ses limites énergétiques, freinant le déploiement d’une IA embarquée performante. Pour surmonter ce verrou, l’électronique neuromorphique fondée sur les réseaux de neurones impulsionnels (RNI) et le paradigme du calcul-en-mémoire (CEM) s’impose comme la voie la plus prometteuse. Si la communauté a jusqu’ici privilégié le CEM résistif à l’aide de memristors, cette approche se heurte à des barrières physiques lors du passage à l’échelle : courants statiques élevés, pertes par effet Joule, fuites et chutes de tension (IR drop). Ce projet de thèse propose une rupture de paradigme en se tournant vers le CEM capacitif par sommation de tensions. Grâce à l’émergence des mémoires capacitives ferroélectriques (memcapacitors), cette approche offre une alternative ultra-basse énergie, exempte des imperfections du modèle résistif et adaptée aux RNI. Nous recherchons un(e) doctorant(e) passionné(e) par la science des matériaux, la microélectronique et l’intelligence artificielle pour développer des memcapacitors à hautes performances et les exploiter en tant que synapses artificielles pour le calcul neuromorphique capacitif permettant l’IA à ultra-basse énergie.
DÉFIS SCIENTIFIQUES : Intégré(e) dans un écosystème d’experts, vous piloterez les axes suivants :
- Microfabrication et innovations matériaux : Développement de procédés en salle blanche pour réaliser des mémoires capacitives en architectures de type crosspoint et crossbar. Vous explorerez le HfO2 dopé (Gd, Zr, La) comme couche ferroélectrique de référence et optimiserez les performances (fenêtre mémoire, écriture multiniveau, endurance) via l’ingénierie fine de couches minces (interlayers, superlattices) et d’électrodes (Ru, Mo).
- Caractérisations de pointe : Les memcapacitors seront étudiés à l’aide de caractérisations physico-chimiques (XRD, XRR, XPS, TEM) et électriques avancées. Vous mettrez au point des protocoles de caractérisation semi-automatiques (I-V, C-V, pulsé) sur échantillons et wafers 300 mm. Vous analyserez la variabilité d’écriture et de lecture des niveaux de capacitance, une donnée critique pour la performance des réseaux de neurones matériels.
- Contribution aux démonstrateurs neuromorphiques : Vous participerez activement au développement de circuits neuromorphiques capacitifs et aux démonstrations de calcul-en-mémoire (sommation de charges ou de tensions). Ce travail s’inscrira dans une dynamique collective, en interaction constante avec les autres chercheurs et chercheuses de l’équipe (doctorants, postdocs, stagiaires) travaillant sur l’intégration système et la modélisation.
Funding category: Autre financement public
ANR
PHD title: Doctorat en microélectronique
PHD Country: France
Requirements
Specific Requirements
Titulaire d’un Master ou diplôme d’ingénieur en Microélectronique, Science des Matériaux ou Nanotechnologies, vous justifiez d’une excellence académique et de compétences expérimentales confirmées en salle blanche et/ou en caractérisations électriques. Rigueur scientifique, autonomie, curiosité et un anglais technique courant sont requis. Vous avez un intérêt particulier pour les mémoires émergentes et les technologies bio-inspirée pour l’IA.
Additional Information
Work Location(s)
- Number of offers available: 1
- Company/Institute: Université Grenoble Alpes
- Country: France
- City: Grenoble
Contact
Website: https://www.univ-grenoble-alpes.fr/
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