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Combinaison cohérente d'amplificateurs à semi-conducteurs : applications au lidar atmosphérique et à l'imagerie acousto-optique
No full textDiode lasers are compact, robust, and efficient which are in demand in the commercial market. However, the output power of individual diode devices are limited by the material damage threshold. Coherent beam combination, based on the constructive interference between coherent beams, is a power scaling technique that can improve the laser power while maintaining the beam quality of the individual combined emitters. This work targets the development of compact diode-laser-based setups based on coherent beam combination in QCW regime and the demonstration of their applications in atmospheric microlidar and acousto-optic imaging. The laser source is arranged in a master-oscillator power-amplifier configuration with a single-frequency distributed Bragg reflector laser at 828 nm injecting two commercial pulse-driven high-brightness tapered semiconductor optical amplifiers. The phase difference between the two beams is actively corrected to maintain long-term phase stabilization. Due to the delay of the project in collaboration with the Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE), the demonstration of the laser source on lidar applications is conducted on an atmospheric microlidar designed by Cimel Electronique. A simplified version of the laser source based on the polarization beam combination of two tapered amplifiers (1 µs-10 kHz) is constructed to be compatible with the microlidar. The transmitted peak power reaches 6.1 W. The water vapor profile is successfully retrieved in good agreement with the radiosonde measurement. Another laser source based on coherent beam combination of two 100 µs-100 Hz tapered amplifiers with a maximal combined peak power of 8.9 W is applied to the Fourier Transform acousto-optic (FT-AOI) imaging setup in Institut Langevin. The first experimental acousto-optic images of two absorbing ink inclusions within a hydrogel are obtained with good signal-to-noise ratio.Les diode lasers sont compacts, robustes, efficaces et sont très demandés sur le marché commercial. Cependant, la puissance de sortie des dispositifs à diodes individuels est limitée par le seuil de dommage. La combinaison de faisceaux cohérents, basée sur l'interférence constructive, est une technique d'augmentation de la puissance tout en maintenant la qualité du faisceau des émetteurs combinés individuels. Ce travail vise le développement de configurations compactes basées sur la combinaison cohérente en régime Quasi-continu et la démonstration de leurs applications en microlidar atmosphérique et imagerie acousto-optique. La source laser est basée sur une diode laser monomode à 828 nm injectée dans deux amplificateurs optiques à semi-conducteurs évasées de haute luminance. La différence de phase entre les deux faisceaux est activement corrigée pour maintenir une stabilisation de phase à long terme. En raison du retard du projet de collabration avec le Laboratoire des Sciences du Climat et de l'Environnement (LSCE), la démonstration de la source laser sur les applications lidar est réalisée à partir d'un microlidar atmosphérique conçu par la société Cimel Electronique. Une version simplifiée de la source laser basée sur la combinaison par polarisation des faisceaux issus des deux amplificateurs évasés (1 µs-10 kHz) est construite pour être compatible avec le microlidar. La puissance crête maximale transmise atteint 6,1 W en sortie du microlidar. Le profil de vapeur d'eau enregistré est en bon accord avec la mesure par radiosonde. Une autre source laser basée sur la combinaison cohérente de faisceaux issus de deux amplificateurs évasés a permis de produire une puissance crête de 8,9 W pour une durée de 100 µs à la cadence de 100 Hz. Elle a été utilisée dans une expérience d'imagerie acousto-optique à transformée de Fourier (FT-AOI) réalisée à l'Institut Langevin. Les premières images expérimentales ont permis de détecter deux inclusions d'encre absorbantes dans un hydrogel avec un bon rapport signal/bruit
Apprentissage automatique appliqué au calcul des termes sources chimiques pour la simulation d'écoulements réactifs
No full textThis thesis deals with the acceleration of chemical kinetics calculations in CFD simulations by relying of machine learning methods. The principle is to replace the resolution of the chemistry in the calculations by an equivalent machine learning model, whose evaluation is much faster than the resolution of the original system of differential equations. The thesis work first focuses on the study of simplified combustion cases (0-dimensional system without transport terms). We propose a data processing framework enabling the construction of an accurate surrogate model. We provide an in-depth comparison between the baseline resolution and the resolution relying on the learned model. Then, models combined with dimension reduction technique are developed and applied to complex chemistry cases, providing a first step towards more advanced dimension reduction approaches. Finally, our approach is applied to a multidimensional case with transport terms, notably including turbulence.Cette thèse porte sur l'accélération des calculs de cinétique chimique dans les simulations de CFD en s'appuyant sur des méthodes d'apprentissage automatique. Le principe consiste à remplacer la résolution de la chimie dans les calculs par un modèle d'apprentissage équivalent, dont l'évaluation est beaucoup plus rapide que la résolution du système original d'équations différentielles. Les travaux de thèse se concentrent d'abord sur l'étude de cas de combustion simplifiés (système 0-dimensionnel sans termes de transport). Nous proposons un cadre de traitement des données permettant la construction d'un modèle substitutif précis. Nous fournissons une comparaison approfondie entre la résolution de base et la résolution reposant sur le modèle appris. Ensuite, des modèles combinés à des techniques de réduction de dimension sont développés et appliqués à des cas de chimie complexe, constituant une première étape vers des approches de réduction de dimension plus avancées. Enfin, notre approche est appliquée à un cas multidimensionnel avec des termes de transport, incluant notamment la turbulence
Identification d'ensembles distincts de neurones recrutés lors de l'acquisition d'un souvenir pour former un engramme
No full textWhat is memory? How are memories encoded in the brain? One hundred years after Semon defined the engram, i.e. the physical substrate of memory, how close are we to a complete description of memory processes? While lots of studies have definitely proven the existence of the engram, and have started delineating its functioning and location, technical limitations have hindered the search for the engram. Specifically, optogenetic interrogation of the engram: cells active during acquisition are made to express an opsin, so that they can be manipulated henceforth. This tagging relies on immediate early gene (IEG) promoters, hence restricting timewise precision to an hour at best. Using FliCRE, a novel optogenetic tagging technique replacing IEG-based tagging with light-and-calcium gated tagging, we were able to tag and manipulate cells active at very specific timepoints during memory acquisition, and start answering which specific subset of cells comprise the engram. We targeted subset of cells of the dorsal CA1 (dCA1) field of the hippocampus, a region well established as central for context-related memories.We used a classic contextual fear conditioning paradigm, in which mice received foot shocks in a specific context. We dissected this memory acquisition experience in well-chosen periods, corresponding either to presentation of salient stimuli (the shocks) or to certain mouse behaviors (freezing). In total, four tagging groups were established: pre-shock, shock, freezing and no-freezing. During pre-shock, dCA1 cells process contextual information, prior to strong salience association to it. Shocks, a moment critical for memory formation (as, without salience, no associative memory would be formed). After the shocks, mice can engage in freezing behavior, indicative of an internal fearful state. Hence why we tagged cells inside or outside of freezing bouts.One day later, we reactivated these sub-groups of cells in a novel neutral context, and measured if animals would freeze in response to reactivation, indicative of memory retrieval. We found that only in the shocks and freezing groups did reactivation lead to artificial memory recall, and not in the pre-shock and no-freezing groups.We then did the opposite experiment: instead of reactivating the subgroups in a neutral context, we inhibited them during a recall session (i.e. reintroducing mice in the trained context one day after training), and measured if inhibition affected freezing in the recall. We found that, once again, only inhibition of the shock and freezing groups disturbed memory recall. These experiments showed for the first time that only some specific moments of CFC memory acquisition are both necessary and sufficient for the associative memory to be recalled.We then wanted to characterize these subsets of cells, and analyzed in-vivo calcium imaging during CFC and recall sessions. Firstly, we found that the four subsets of cells were highly non-overlapping. Secondly, we found that no surface-change was noticeable between the subsets of cells at recall (e.g. no overall increased activity, no preferencial activity at specific moments, etc.). Thirdly, we found that only freezing cells exhibited highly correlated activity at recall, pointing to a different mechanism during retrieval for shock and freezing cells.Apart from this main study, I also participated in two articles, one concerning threat-encoding in the prelimbic cortex (second author, published in Neuron), and one concerning memory and spatial encoding in the laterodorsal thalamus (second author, to be submitted). Both of these studies use in-vivo calcium imaging and advanced analyses to either establish threat-dependent scaling of prelimbic dynamics, or to find head direction cells and describe their involvement in memory, and specifically context generalization, in the laterodorsal thalamus.Qu'est-ce que la mémoire? Comment les souvenirs sont-ils encodés dans le cerveau? Cent ans après que Semon a défini l'engramme, le substrat physique de la mémoire, sommes-nous proches d'une description complète des processus de mémorisation? Si de nombreuses études ont prouvé l'existence de l'engramme et ont commencé à en définir le fonctionnement et la localisation, des limitations techniques ont restreint cette recherche. En particulier, l'interrogation optogénétique de l'engramme: les cellules actives lors de l'acquisition sont amenées à exprimer une opsine, afin de pouvoir être manipulées par la suite. Ce marquage reposait sur des promoteurs de gènes précoces immédiats (IEG), ce qui restreint la précision temporelle à une heure au mieux. En utilisant FliCRE, une nouvelle technique de marquage basé sur la lumière et le calcium, nous avons pu marquer et manipuler des cellules actives à des moments spécifiques de l'acquisition de la mémoire, et commencer à répondre à la question de savoir quel sous-ensemble spécifique de cellules constitue l'engramme. Nous avons ciblé un sous-ensemble de cellules du CA1 dorsal (dCA1) de l'hippocampe, une région dont il est bien établi qu'elle joue un rôle central dans les souvenirs liés au contexte.Nous avons utilisé un paradigme de conditionnement à la peur contextuelle. Nous avons disséqué cette expérience d'acquisition de la mémoire en périodes bien choisies, correspondant soit à la présentation de stimuli saillants (les chocs), soit à certains comportements de la souris (freezing). Au total, quatre groupes de marquage ont été constitués: pré-choc, choc, freezing et no-freezing. Pendant le pré-choc, les cellules dCA1 traitent l'information contextuelle, avant qu'elle ne soit associée à la salience. Les chocs, un moment critique pour la formation de la mémoire. Après les chocs, les souris peuvent adopter un comportement de freezing, signe externe d'un état de peur interne. C'est pourquoi nous avons marqué les cellules actives lors du freezing ou en dehors.Un jour plus tard, nous avons réactivé ces sous-groupes de cellules dans un nouveau contexte neutre et avons mesuré si les animaux se figeaient en réponse à la réactivation, indiquant un rappel de la mémoire. Nous avons constaté que la réactivation n'entraînait un rappel artificiel de la mémoire que dans les groupes “choc” et “freezing”, et pas les autres. Nous avons également fait l’expérience opposée, en inhibant ces groups lors d’un rappel naturel du souvenir: et avons également trouvé que seul l’inhibition des groupes “choc” et “freezing” avait un effet sur le rappel.Nous avons ensuite voulu caractériser ces sous-ensembles de cellules et avons analysé l'imagerie calcique in vivo pendant les séances de CFC et de rappel. Tout d'abord, nous avons constaté que les quatre sous-ensembles de cellules ne se chevauchaient pas du tout. Deuxièmement, nous avons constaté qu'aucun changement de surface n'était perceptible entre les sous-ensembles de cellules lors du rappel (par exemple, pas d'augmentation globale de l'activité, pas d'activité préférentielle à des moments spécifiques, etc. Troisièmement, nous avons constaté que seules les cellules de freezing présentaient une activité fortement corrélée lors du rappel.Outre cette étude principale, j'ai également participé à deux articles, l'un concernant l'encodage de la menace dans le cortex prélimbique (deuxième auteur, publié dans Neuron), et l'autre concernant la mémoire et l'encodage spatial dans le thalamus latérodorsal (deuxième auteur, à soumettre). Ces deux études utilisent l'imagerie calcique in vivo et des analyses avancées pour établir la mise à l'échelle de la dynamique prélimbique en fonction de la menace, ou pour trouver des cellules de direction de la tête et décrire leur implication dans la mémoire, et plus particulièrement la généralisation du contexte, dans le thalamus latérodorsal
Apprentissage structuré et optimisation combinatoire : contributions méthodologiques et routage d'inventaire chez Renault
No full textThis thesis stems from operations research challenges faced by Renault supply chain. Toaddress them, we make methodological contributions to the architecture and training of neural networks with combinatorial optimization (CO) layers. We combine them with new matheuristics to solve Renault’s industrial inventory routing problems.In Part I, we detail applications of neural networks with CO layers in operations research. We notably introduce a methodology to approximate constraints. We also solve some off- policy learning issues that arise when using such layers to encode policies for Markov decision processes with large state and action spaces. While most studies on CO layers rely on supervised learning, we introduce a primal-dual alternating minimization scheme for empirical risk minimization. Our algorithm is deep learning-compatible, scalable to large combinatorial spaces, and generic. In Part II, we consider Renault European packaging return logistics. Our rolling-horizon policy for the operational-level decisions is based on a new large neighborhood search for the deterministic variant of the problem. We demonstrate its efficiency on large-scale industrialinstances, that we release publicly, together with our code and solutions. We combine historical data and experts’ predictions to improve performance. A version of our policy has been used daily in production since March 2023. We also consider the tactical-level route contracting process. The sheer scale of this industrial problem prevents the use of classic stochastic optimization approaches. We introduce a new algorithm based on methodological contributions of Part I for empirical risk minimization.Cette thèse découle des défis de recherche opérationnelle de la chaîne logistique Renault. Pour y répondre, nous apportons des contributions à l’architecture et à l’entraînement des réseaux neuronaux avec des couches d’optimisation combinatoire (CO). Nous les combinons avec de nouvelles matheuristiques pour aborder les problèmes de routage d’inventaire de Renault. La Partie I est dédiée aux applications des réseaux neuronaux avec des couches CO en recherche opérationnelle. Nous introduisons une méthode pour approximer les contraintes. Nous utilisons de telles couches pour encoder des politiques pour des processus de décision markoviens à grands espaces d’états et d’actions. Alors que la plupart des études sur les couches CO reposent sur l’apprentissage super- visé, nous introduisons un schéma primal-dual pour la minimisation du risque empirique. Notre algorithme est compatible avec l’apprentissage profond, adapté à de grands espaces combinatoires, et générique. La Partie II est dédiée à la logistique retour des emballages Renault en Europe. Notre politique pour les décisions opérationnelles est basée sur une nouvelle matheuristique pour la variante déterministe du problème. Nous montrons son efficacité sur des instances à grande échelle, que nous publions, avec notre code et nos solutions. Une version de notre politique est utilisée quotidiennement en production depuis mars 2023. Nous abordons aussi la contractualisation de routes au niveau tactique. L’ampleur du problème empêche l’utilisation d’approches classiques d’optimisation stochastique. Nous introduisons un nouvel algorithme basé sur les contributions de la Partie I pour la minimisation du risque empirique
Cartographie sémantique collaborative pour la mise à jour du jumeau numérique d’un environnement intérieur
No full textToday, efficient management of indoor spaces is essential for multiple aspects, including security, evacuation, and the deployment of robotic solutions. The digital twin (DT) technology is emerging as a cutting-edge solution for this purpose. It creates a real-time link between the physical environment and its virtual replica, enabling comprehensive monitoring, simulation, analysis, and enhancement of real-world performance. This thesis presents a novel approach to semantic mapping, enhancing the DT with a semantic map that incorporates contextual information about the environment. Firstly, it reviews state-of-the-art semantic mapping approaches. Secondly, it introduces a new method of semantic mapping using a mobile robot equipped with an RGB-D camera to acquire real-time semantic information about objects. This method integrates object detection, scene segmentation, and a computational geometry algorithm to generate detailed point clouds and define object occupancy zones. Prior knowledge (PK), such as object categories and 3D CAD models, is incorporated to validate data and estimate occupancy zones using optimal bounding boxes (OBB). Thirdly, this research proposes a collaborative approach to maintain the semantic map in the DT. Autonomous mobile robots continuously update this map by generating individual semantic maps that are communicated to the DT, gradually integrating them into the existing semantic map. Data consistency is ensured through contextual validation, while information updating is guaranteed by a data fusion technique based on spatial and semantic correspondences. Experimental results in various office environments demonstrate significant improvements in object occupancy estimates, effective management of changes such as object addition, movement, and removal within indoor environments, and highlight the benefits of integrating PK.Aujourd'hui, la gestion efficace des espaces intérieurs est essentielle pour de multiples aspects, dont la sécurité, l'évacuation et le déploiement de solutions robotiques. La technologie des jumeaux numériques (JN) émerge comme une solution innovante pour cette gestion. Elle établit un lien en temps réel entre l'environnement physique et sa réplique virtuelle, permettant une surveillance, une simulation, une analyse et une amélioration complètes des performances réelles. Cette thèse propose une nouvelle approche de cartographie sémantique, enrichissant le JN avec une carte sémantique intégrant des informations contextuelles sur l'environnement. Premièrement, elle propose un état de l'art des approches de cartographie sémantique, affinant ainsi le positionnement de cette recherche. Deuxièmement, elle introduit une nouvelle méthode de cartographie sémantique utilisant un robot mobile équipé de caméra RGB-D pour acquérir en temps réel des informations sémantiques sur les objets. Cette méthode combine la détection d'objets, la segmentation de scène et un algorithme de géométrie computationnelle pour générer des nuages de points détaillés et définir les zones d'occupation des objets. Les connaissances préalables, telles que les catégories d'objets et les modèles CAD 3D, sont intégrées pour valider les données et estimer les zones d'occupation à l'aide de boîtes englobantes orientées optimales (OBB). Troisièmement, cette recherche propose une approche collaborative pour maintenir à jour la carte sémantique dans le JN. Des robots mobiles autonomes mettent continuellement à jour cette carte en générant des cartes sémantiques individuelles qu'ils communiquent au JN, qui les intègre progressivement dans la carte sémantique existante. La cohérence des données est assurée par une validation contextuelle, tandis que l'actualisation des informations est garantie par une technique de fusion des données basée sur les correspondances spatiales et sémantiques. Les résultats expérimentaux dans divers environnements de bureau montrent que cette méthode améliore significativement les estimations des zones d'occupation des objets, gère efficacement les changements tels que l'ajout, le déplacement et la suppression d'objets dans les environnements intérieurs, et met en évidence les avantages de l'intégration des connaissances préalables de l'environnement
Elaboration et mise en forme d’hydrogels composites conducteurs pour la déionisation capacitive sous écoulement (FCDI)
No full textFlow capacitive deionization (FCDI) is an emerging water desalination technology that relies on the adsorption of ions on fluid electrodes, generally made of porous carbon-based materials, which make it possible to permanently renew the surface of the electrodes. One of the main limitations is clogging of the flow cell due to friction between conductive solid particles. We hypothesize that this problem can be solved by encapsulating conductive particles in a polymeric matrix.This project thus aims at mixing carbon-based materials within a chemically crosslinked hydrogel network shaped as sub-millimetric beads to provide deformable conductive granular material in which ions can diffuse. To do so, multiwall carbon nanotubes (MWCNTs) were initially dispersed in the aqueous phase with the help of surfactants and later proper formulation was developed to disperse these conductive particles within monomers and crosslinkers solution to form a composite polymeric network. The swelling, the mechanical properties and the electrical conductivity of these composite hydrogels were initially studied by synthesizing bulk samples, and later, used as static electrodes to mimic the salt adsorption in a CDI system. Also, adsorption efficiency is shown to be enhanced by the co-encapsulation of porous carbon-based particles.Later, several methods were investigated to shape these composite hydrogels as sub-millimetric beads by suspension polymerization with an inverse emulsion. Some methods faced limitations and challenges because of the presence of various components like surfactants, monomers or hydrophobic particles, affecting the stability of the emulsions, the suspensions as well as the polymerization process. A first method that couples atomization, emulsification and polymerization steps was developed for producing pure gel beads at a high throughput but did not allow MWCNTs to be encapsulated. Finally, a method was obtained to provide colloidal stability and proper gelling necessary for the formation of sub-millimetric composite gel beads. While the process is promising, the composition as well as the flow reactor need to be optimized.La déionisation capacitive sous écoulement (FCDI) est une technologie de dessalement de l’eau qui repose sur l'adsorption d'ions sur des électrodes fluides, généralement constituées de matériaux poreux à base de carbone, qui permettent de renouveler en permanence la surface des électrodes. Une des principales limitations est le colmatage de la cellule d’écoulement dû à la friction entre les particules solides conductrices. Nous émettons l'hypothèse que ce problème peut être résolu en encapsulant les particules dans une matrice polymère.Ce projet vise ainsi à mélanger des matériaux à base de carbone dans un réseau d'hydrogel réticulé chimiquement, sous forme de billes sub-millimétriques, afin d'obtenir le matériau granulaire fonctionnel recherché. Pour ce faire, une formulation des nanotubes de carbone multi-parois (MWCNTs) dispersés dans une phase aqueuse à l'aide de tensioactifs et en présence de monomères a été optimisée. Le gonflement, la conductivité électrique et les propriétés mécaniques des hydrogels composites ont d'abord été étudiés en synthétisant des échantillons en forme de cylindres et de disques, puis en les utilisant comme électrodes statiques pour imiter l'adsorption d’ions de ces hydrogels composites dans des systèmes CDI. De plus, l’efficacité de l’adsorption est améliorée par la co-encapsulation de particules poreuses à base de carbone.Par la suite, plusieurs méthodes ont été utilisées pour façonner ces hydrogels composites sous forme de billes submillimétriques par polymérisation en suspension dans une émulsion. Des difficultés ont été rencontrées pour certaines méthodes en raison de la présence de divers composants tels que des tensioactifs, des monomères ou des particules hydrophobes, affectant la stabilité des émulsions, des suspensions ainsi que le processus de polymérisation. Une première méthode couplant les étapes d’atomisation, d’émulsification et de polymérisation a été développée pour produire des billes de gel pur à haut débit mais n’a pas permis d’encapsuler les MWCNTs. Finalement, une méthode a été élaborée pour limiter ces interactions, et des billes submillimétriques ont finalement été synthétisées. Bien que le procédé soit prometteur, la composition ainsi que le réacteur à flux restent à être optimisés
Liaison interfaciale et inhibition de la corrosion par les inhibiteurs organiques 2-mercaptobenzothiazole et 2-mercaptobenzimidazole sur le cuivre
No full textThe interfacial bonding mechanisms of two sulphur containing organic inhibitors, 2-mercaptobenzothiazole (2-MBT) and 2-mercaptobenzimidazole (2-MBI), adsorbed on copper along with the corrosion inhibition offered by them in various aqueous solutions were investigated using electrochemical methods and advanced surface analytical techniques such as X-ray photoelectron spectroscopy (XPS) and time-of-flight secondary ion mass spectrometry (ToF-SIMS). In acidic media, 2-MBT bonds to metallic copper via its sulphur atoms forming a chemisorbed layer. The formation of physisorbed layers of the organic molecule was also detected by ToF-SIMS. In alkaline and neutral media, a fraction of the nitrogen atoms from the molecule is also involved in the bonding with metallic copper. The presence of native oxides at the interface results in defects within the barrier layer but also promotes the formation of metal-organic complexes in both the alkaline and neutral media. The change in bonding mechanisms was attributed to the dominant conformer of the molecule in each media, which changes based on the pH of the solution, thus resulting in the change of active sites within the molecule. The adsorbed organic film formed inhibits the corrosion of copper in acidic chloride and neutral chloride media, while in alkaline media it inhibits anodic oxidation of the surface. The 2-MBI bonding with copper, in acidic media, occurs by its nitrogen atoms forming an inner chemisorbed underneath the outer physisorbed layer. Sulphur bonding also occurs when the metallic surface is directly accessible to the 2-MBI molecules. The presence of native oxides results in the formation of metal-organic complexes owing to the release of Cu(I) ions from the dissociated oxides. This results in thicker organic layers for 2-MBI as compared to 2-MBT. The organic films formed by 2-MBI also inhibit the anodic dissolution of copper in acidic chloride media. However, the inhibitor efficiency of 2-MBI on copper is lower than that of 2-MBT despite forming thicker films and the protective properties of the metal-organic complexes formed by 2-MBI. This effect has been attributed to the change in active sites between the two molecules, from one nitrogen and two sulphur atoms in 2-MBT to one sulphur and two nitrogen atoms in 2-MBI, which alters the bonding mechanisms and subsequently the corrosion inhibition efficiency on copper.Les mécanismes de liaison interfaciale de deux inhibiteurs organiques contenant du soufre, le 2-mercaptobenzothiazole (2-MBT) et le 2-mercaptobenzimidazole (2-MBI), adsorbés sur le cuivre ainsi que l'inhibition de la corrosion qu'ils offrent dans diverses solutions aqueuses ont été étudiés à l'aide de méthodes électrochimiques et de techniques analytiques de surface avancées telles que la spectroscopie de photoélectrons (XPS) et la spectrométrie de masse d'ions secondaires à temps de vol (ToF-SIMS). En milieu acide, le 2-MBT se lie au cuivre métallique par l'intermédiaire de ses atomes de soufre, formant une couche chimisorbée. La formation de couches physisorbées de la molécule organique a également été détectée par ToF-SIMS. Dans les milieux alcalins et neutres, une fraction des atomes d'azote de la molécule est également impliquée dans la liaison avec le cuivre métallique. La présence d'oxydes natifs à l'interface entraîne des défauts dans la couche barrière, et favorise la formation de complexes organométalliques dans les milieux alcalins et neutres. La modification des mécanismes de liaison est attribuée au conformère dominant de la molécule dans chaque milieu, qui change en fonction du pH de la solution, ce qui entraîne un changement des sites actifs au sein de la molécule. Le film organique formé inhibe la corrosion du cuivre dans les milieux chlorés acides et neutres, tandis que dans les milieux alcalins, il inhibe l'oxydation anodique de la surface. En milieu acide, le 2-MBI se lie au cuivre ses atomes d'azote pour former une couche interne chimisorbée sous-jacente à la couche externe physisorbée. La liaison avec le soufre se produit également lorsque la surface métallique est directement accessible aux molécules de 2-MBI. La présence d'oxydes natifs entraîne la formation de complexes organométalliques par relâchement des ions Cu(I) des oxydes dissociés. Il en résulte des couches organiques plus épaisses pour le 2-MBI que pour le 2-MBT. Les films organiques formés par le 2-MBI inhibent la dissolution anodique du cuivre dans des milieux chlorurés acides. Cependant, l'efficacité inhibitrice du 2-MBI sur le cuivre est inférieure à celle du 2-MBT malgré la formation de films plus épais et les propriétés protectrices des complexes formés par le 2-MBI. Cet effet est attribué au changement des sites actifs entre les deux molécules, d'un atome d'azote et deux atomes de soufre dans le 2-MBT à un atome de soufre et deux atomes d'azote dans le 2-MBI, ce qui modifie les mécanismes de liaison interfaciale et, par conséquent, l'efficacité d'inhibition de la corrosion du cuivre
Nouveaux sulfures complexes pour électrolytes solides
No full textThe massive electrification of transport is aimed at limiting pollutant emissions. This transition is currently taking place thanks to lithium-ion batteries, a technology that has been optimised for over 20 years. The development of new technologies, such as the all-solid state battery, could lead to more energy-dense and safer batteries. Solid electrolytes can be synthesised using a soft chemistry method. This inorganic condensation between phosphate and thiophosphate precursors and lithium and metal precursors forms interesting inorganic solid electrolytes. On the other hand, hybrid organic-inorganic solid electrolytes are synthesised by this same method from hybrid (thio)phosphate precursors, making them easier to shape.L'électrification massive des moyens de transport a pour but de limiter les émissions de polluant. Cette transition s'effectue actuellement grâce aux batteries lithium-ion qui est une technologie optimisée depuis plus de 20 ans. Le développement de nouvelle technologie comme la batterie tout solide pourrait permettre l'avènement de batteries plus denses en énergie et plus sécurisés. Une méthode de synthèse par chimie douce permet alors de synthétiser des électrolytes solides. Cette condensation inorganique entre des précurseurs de phosphate et de thiophosphate ainsi que du lithium et des précurseurs métalliques forme des électrolytes solides inorganiques intéressants à basse température. D'autre part, des électrolytes solides hybrides organique-inorganiques sont synthétisés par cette même méthode à partir de précurseurs de (thio)phosphate hybrides facilitant sa mise en forme
Apprentissage profond par Renforcement et Démonstrations, pour le comportement de robots manipulateurs
No full textDespite having known great success, reinforcement-learning algorithms still need to become more sample-efficient, particularly for robotics where it is much harder to train an agent outside of simulation. As the community leans towards data-driven approaches (offline reinforcement learning, decision transformers, etc.), in this thesis we focus on off-policy reinforcement learning, and explore different ways of incorporating additional data into the algorithms. In particular, we rely on expert demonstrations, which can help with efficiency as well as overall performance. The goal is to design efficient algorithms to solve a range of robotic-manipulation tasks, such as flipping a switch or sliding a cube on a table.After a thorough review of the reinforcement-learning and imitation-learning frameworks, we first introduce our reward-relabeling method, which can be seen as a form of reward shaping that happens in hindsight, once the entire episode is collected. This approach can easily extend any off-policy algorithm to benefit from both reinforcement and imitation signals. Building on this method, we then introduce a more efficient algorithm that aggregates previous and concurrent works that also address similar concerns.Finally, we move onto the more realistic setting of vision-based reinforcement learning. To tackle this problem, we design a two-stage training pipeline: first learn a visual representation of the scene by pre-training an encoder from multiple supervised computer-vision objectives, then train a reinforcement-learning agent which can focus solely on solving the task. Despite all the data being collected in simulation, the experiments include one sim-to-real example to show that these techniques can translate to real-world controlled environments.Malgré leur grand succès, les algorithmes d'apprentissage par renforcement doivent encore devenir plus efficaces en termes d'échantillons, en particulier pour la robotique où il est beaucoup plus difficile d'entraîner un agent en dehors d'un environnement de simulation. Alors que la communauté se tourne vers des approches orientées données (apprentissage par renforcement “offline”, “decision transformers”, etc.), nous nous concentrons dans cette thèse sur l'apprentissage par renforcement “off-policy” et explorons différentes manières d'incorporer des données supplémentaires dans les algorithmes. En particulier, nous nous appuyons sur des démonstrations d'experts, qui peuvent contribuer à l'efficacité ainsi qu'à la performance globale. L'objectif est de concevoir des algorithmes efficaces pour résoudre des tâches de manipulation robotique, comme actionner un interrupteur ou faire glisser un cube sur une table.Après une étude approfondie de l'apprentissage par renforcement et par imitation, nous présentons tout d'abord notre méthode de ré-étiquetage des récompenses, qui peut être considérée comme une forme de “reward shaping” qui se produit a posteriori, une fois que l'ensemble de l'épisode a été collecté. Cette approche peut s'appliquer à tout algorithme “off-policy” pour bénéficier à la fois des signaux de renforcement et d'imitation. En nous appuyant sur cette méthode, nous présentons ensuite un algorithme plus efficace qui regroupe des travaux antérieurs et concomitants qui traitent également de questions similaires.Enfin, nous passons au cadre plus réaliste de l'apprentissage par renforcement basé sur la vision. Pour résoudre ce problème, nous concevons un pipeline d'entraînement en deux étapes : d'abord, apprendre une représentation visuelle de la scène en pré-entraînant un encodeur à partir de plusieurs objectifs supervisés de vision, puis entraîner un agent d'apprentissage par renforcement qui peut se concentrer uniquement sur la résolution de la tâche. Bien que toutes les données soient collectées en simulation, les expériences comprennent un exemple de transfert simulation-réalité pour montrer que ces techniques peuvent s'appliquer à des environnements contrôlés du monde réel
Développement d'avatars intelligents de confiance en immersion virtuelle
No full textVirtual reality is increasingly utilized in sectors like industry, education, andhealthcare, but challenges such as cybersickness hinder its acceptance. This thesis presentsa trustworthy, intelligent avatar designed to enhance virtual immersion by considering users’ physiological states and emotional responses. We introduce ”SmartSimVR,” a flexible framework utilizing artificial intelligence and sensor fusion to create auto-adaptive avatars.Implemented in a driving simulator where the car acts as a non-humanoid avatar, SmartSimVRaims to minimize cybersickness by learning continuously from user data and adjusting its behavior accordingly. Our experiments demonstrated that the intelligent avatar significantly reduced symptoms of cybersickness, with positive effects observed in physiological measures,including eye velocity and electrodermal activity. Correlation analysis further validated the effectiveness of the intelligent avatar, providing strong evidence that it enhances user experience in VR by mitigating discomfort.La réalité virtuelle est de plus en plus utilisée dans des secteurs tels que l’industrie, l’éducation et la santé, mais des défis comme le cybermalaise entravent son acceptation. Cette thèse présente un avatar intelligent et fiable conçu pour améliorer l’immersion virtuelle en tenant compte des états physiologiques et des réponses émotionnelles des utilisateurs. Nous introduisons ”SmartSimVR”, un cadre flexible utilisant l’intelligence artificielle et la fusion de capteurs pour créer des avatars auto-adaptatifs. Mis en oeuvre dans un simulateur de conduite où la voiture agit comme un avatar non humanoïde, SmartSimVR vise à minimiser le cybermalaise en apprenant continuellement des données utilisateur et en ajustant son comportement en conséquence. Nos expériences ont démontré que l’avatar intelligent réduisait significativement les symptômes de cybermalaise, avec des effets positifs observés dans les mesures physiologiques, y compris la vitesse oculaire et l’activité électrodermale. L’analyse de corrélation a également validé l’efficacité de l’avatar intelligent, fournissant des preuves solides qu’il améliore l’expérience utilisateur en RV en atténuant l’inconfort