Caractérisation chimique 3D de dispositifs ePCM par tomographie STEM-EDX et intelligence artifi[...]

CEA; Grenoble; Sur place; EUR 40 000 - 60 000; Plein temps

Résumé du poste

Une organisation de recherche à Grenoble recherche un candidat pour une thèse sur les mémoires à changement de phase. Le projet se concentre sur l'optimisation des expériences et l'utilisation de techniques de machine learning pour analyser les résultats. Un Master en Physique ou Science des Matériaux est requis, avec une forte expérience en analyse d'image et microscopie électronique. Le poste est disponible à partir du 1er septembre 2025.

Qualifications

• Formation recommandée : Master degree in Physics/Materials Science with a strong background in image analysis and/or electron microscopy.

Responsabilités

• Étudier les phénomènes de ségrégation chimique et de cristallisation en 3D dans les nouveaux alliages PCM.
• Optimiser les conditions expérimentales et appliquer des techniques de machine learning.

Connaissances

Analyse d'image

Microscopie électronique

Formation

Master en Physique / Science des Matériaux

Description du poste

Description du sujet de thèse

Cette thèse s'inscrit dans le contexte du progrès récent de la technologie des mémoires à changement de phase dans les applications embarquées (ePCM). La miniaturisation des ePCM pour des nœuds inférieurs à 18nm pose de nombreux défis non seulement dans la fabrication, mais aussi dans la caractérisation physico-chimique de ces dispositifs. L'objectif du projet est d'étudier les phénomènes de ségrégation chimique et de cristallisation en 3D dans les nouveaux alliages PCM intégrés dans des dispositifs ePCM planaires et verticaux, en utilisant la tomographie électronique en mode STEM-EDX (et 4D-STEM).

Compte tenu de l'extrême miniaturisation et de la géométrie complexe des dispositifs, l'accent sera mis sur l'optimisation des conditions expérimentales et sur l'application de techniques de machine learning et d'apprentissage profond pour améliorer la qualité et la fiabilité des résultats 3D obtenus. Une corrélation avec le comportement électrique du dispositif sera effectuée pour mieux comprendre les phénomènes à l'origine des défaillances après endurance et après perte de données à haute température.

Un TEM NeoARM Cold-FEG corrigé par sonde (60kV-200kV) sera utilisé pour l'acquisition des données tomographiques. Il est équipé de deux détecteurs SSD à grand angle solide (JEOL Centurio), d'un filtre en énergie CEOS (CEFID) et d'une caméra à détection directe (Timepix3). Le candidat aura également accès aux codes Python développés en interne ainsi qu'aux ressources informatiques nécessaires pour effectuer l'analyse des données spectrales et tomographiques.

Contrat

Thèse

Université / école doctorale

Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS) / Université Grenoble Alpes

Localisation du sujet de thèse

Site: Grenoble

Critères candidat

Formation recommandée
Master degree in Physics/Materials Science with a strong background in image analysis and/or electron microscopy

Demandeur

Disponibilité du poste
01/09/2025

Personne à contacter par le candidat

SAGHI Zineb [e-mail]
CEA
DRT/DPFT/SMCP/L2MD
Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives
MINATEC Campus | 17 rue des martyrs | F-38054 Grenoble Cedex
0438784870

Tuteur / Responsable de thèse

NAVARRO Gabriele [e-mail]
CEA
DRT/DCOS/S3C/LDMC
17 rue des martyres
38054 Grenoble cedex 9
[phone]

En savoir plus

https://scholar.google.com/citations?hl=en&user=FM5sFZ4AAAAJ&view_op=list_works&sortby=pubdate

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0304399121000772?via%3Dihub