HAL Portal IOGS (nstitut d'Optique Graduate School)
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Emetteurs OPTO-THz structurés et cohérents par photomélange à base de technologies III-V
No full textInternational audienceWe present GaAs-based semiconductor laser source for THz generation. We developed both continuous-wave and dual-frequency comb passively mode-locked optically-pumped VECSELs. THz emission was demonstrated using the continuous-wave laser and a plasmonic-electrode photoconductive antenna via photomixing.</div
Sensitivity Enhancement of Tapered Cerium-Doped Optical Fibers for Dosimetry Applications
No full textInternational audienceWe compared the 40-keV X-ray radiation-induced luminescence of a cerium-doped sol-gel optical fiber (doped core diameter of 52 μ m) and that of its tapered versions at differently reduced sensitive volumes with the doped core diameter ranging from 25 down to 4.2 μ m. Our results showed that the material radiation sensitivity, normalized to the sensitive volume, increases when decreasing the core size through the tapering process. This opens the way to advanced microscale fiber-based dosimetry, as it becomes possible to design very small tapered optical fibers (TOFs) with still sufficiently large sensitivity to monitor dose rates from 0.5 to 170 mGy(SiO2)/s. The combined effects of preirradiation and fiber tapering processes on its radiation-induced luminescence (RIL) properties were also investigated, providing useful information for the physical explanation of the increased radioluminescence resulting from the tapering process
Radiation vulnerability of optical fiber cables for underground nuclear waste monitoring
No full textInternational audienceThis work presents our evaluation of the radiation vulnerability of optical fiber cables candidate to monitor temperature and strain in nuclear waste repositories. For this, the cables have been both exposed to γ-1 MGy Total Ionizing Dose (TID) and to mixed-field neutron-γ-rays up to 150 Gy TID and neutron fluence of 2.8 × 10 13 n/cm 2 . The effect of hydrogen-rich atmospheres is also investigated as this constraint is associated with the targeted environments. The evolution of the properties of seven optical fiber cables, differing in their compositions and structures, were evaluated during these two irradiation campaigns. Radiation-Induced Attenuation (RIA), Brillouin Frequency Shift (BFS), and Rayleigh Frequency Shift (RFS) were measured online at room temperature. Additional post-irradiation assessments have been performed: thermo-mechanical properties of both Brillouin and Rayleigh scatterings were evaluated pre-and post-irradiation, along with carbon coating H 2blocking capabilities and radiation-induced degradation. Results demonstrated that radiation induces hydrogen diffusion from some of the cable structures, particularly from gel components. This, in addition to RIA, significantly increases the optical loss levels at infrared wavelengths under γ-rays (>1200 dB/km, at 1550 nm). The study explores the origins of these losses and the radiation-induced BFS and RFS levels. Post-mortem analyses, including spectral assessments, macroscopic cable degradation observations, and hydrogenation, provided further insights into cable behavior in such conditions. A PEEK-structured cable showed notable resilience, with minimal changes in its Brillouin/Rayleigh sensitivity, no visible degradation, and the lowest H 2 -blocking capability degradation under irradiation. This work offers a comprehensive qualification process for evaluating optical fiber cable performance for nuclear waste monitoring, and the findings exhibit broader implications for various nuclear industry applications
Atomistic Modeling as a Key to Unraveling Ultra-Short Laser Nano-Synthesis and Nano-Treatment
No full textInternational audienceThe advent of short and ultrashort laser pulses has revolutionized micro-and nanostructuring, enabling precise nanoparticle synthesis, assembly, and fragmentation. These laser-induced material modifications have profound implications across catalysis, energy storage, medicine, and microelectronics. This study investigates the main mechanisms of these interactions through atomistic simulations. Our findings demonstrate that femtosecond laser pulses can induce a spectrum of non-equilibrium effects, from subtle structural modifications to explosive material disintegration. Critical phenomena, such as nanostructure formation and surface oxidation, are explored, particularly in the context of their impact on nanocatalysis and energy applications. We also highlight the potential of ultrashort pulses for tailoring surface properties, such as wettability, showcasing their utility in advanced material processing
Saturation dans les Réseaux de Neurones Récurrents: Expressivité, Apprenabilité et Généralisation.
No full textSince their humble beginning in the 40s, passing by the dashed hopes of researchers in the 70s and their comeback in the 90s, neural networks have never ceased to surprise us and have taken on an increasingly important role in everyday life. The explosion in the computing capacity of our machines and the abundance of data has propelled neural based algorithms to the forefront of the scene. But their undeniable success is coupled with a lack of understanding of their inner functioning. The more complex the algorithms become, the less we can understand what drives their decisions. In this vast class of algorithms that make up Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs) have a singular place. On the one hand, their main function is to process sequential data for large-scale applications involving text, audio, video and so on. On the other hand, because of the ambivalence of their inner workings, resembling at once non-recurrent neural networks in their structure, but at the same time exhibiting behaviors incomparable with the latter, the problem of establishing theoretical results and algorithms enabling a better understanding of their operation is a major one.In this thesis we present our theoretical contributions on RNNs. Our contributions span across several fields such as: \textbf{expressivity}, \textbf{learnibility} and \textbf{generalisation}. Expressivity is a global property, in the sense that we talk about the expressivity of a set of functions. Determining the expressivity of a set of RNNs is the act of finding the most complex class of functions that the RNNs in can simulate. Learnability is, in a way, expressivity but in a more constrained way, where the aim is to determine what is possible (or not possible) to learn for a given RNN architecture. Guarantees of generalisation have been a topical issue since the introduction of learning algorithms. In very simple terms these guarantees are used to ensure that the model, in our case a RNN, has learned what it is supposed to learn. In the field of expressivity, we started from a recently introduced framework and extended it in order to study a larger portion of RNN architectures. We propose a reformulation of this framework allowing us to import some of the handy properties to a real world scenario. On the one hand, this reformulation enables us to fill a theoretical gap, but it also paves the way for the other contributions. In the field of learnability our contribution is a theoretical demonstration of the limits of what can be learned by gradient descent for a class of RNNs the Simple Recurent Networks (SRNs). We build on the phenomenon of the vanishing gradient and combine this fact with the finite precision of computers, in order to delimit areas of the parameter space inaccessible for SRNs with current gradient descent algorithms. This demonstration is accompanied by experiments and a proof that the inaccessible areas of parameter space contain functions of interest such as finite-state machines. Finally in the field of generalisation guarantees, we derive PAC-Bayes bounds for SRN that is \emph{independent of data length}. We would like to emphasize the originality of this result in relation to comparable works in the literature, whose results are either more limited or systematically dependent on data length. The singular features of our work that set us apart are: 1) all our main results are independent of data length, 2) we have always considered the case where RNNs are defined with non-linear activation functions. Contrary to results where RNNs are assumed to be defined with linear or ReLU functions to simplify the analysis, we have instead incorporated the particularities of bounded functions such as the hyperbolic tangent function and the sigmoidal function. 3) we have incorporated the computer finite precision into our theoretical work.Depuis leurs modestes débuts dans les années 40, en passant par les espoirs déçus des chercheurs dans les années 70 et leur retour dans les années 90, les Réseaux Neuronaux n’ont cessé de nous surprendre et ont pris une place de plus en plus importante dans la vie de tous les jours. L’explosion de la capacité de calcul de nos machines et l’abondance des données a propulsé les algorithmes à base de neurones sur le devant de la scène. Mais leur succès indéniable s’accompagne d’une incompréhension de leur fonctionnement interne. Plus les algorithmes deviennent complexes, moins nous pouvons comprendre ce qui induit précisément leurs décisions. Dans cette vaste classe d’algorithmes que composent les Réseaux Neuronaux, les Réseaux Neuronaux Récurrents (RNN selon l’acronyme anglais) occupent une place singulière. D’une part, leur fonction principale est de traiter des données séquentielles pour des applications importantes sur du texte, de l’audio, de la vidéo, etc. D’autre part, en raison de l’ambivalence de leurfonctionnement interne, ressemblant à la fois aux réseaux neuronaux non récurrents, de par leur structure, mais à la fois présentant des comportements incomparables avec ces derniers, le problème de l’établissement de résultats théoriques et d’algorithmes permettant de mieuxcomprendre leur fonctionnement constitue le problème majeur. Dans cette thèse, nous présentons nos contributions théoriques sur les RNN. Ces contributions couvrent plusieurs problématiques scientifiques de ces modèles : \textbf{expressivité}, \textbf{apprenabilité} et \textbf{généralisation}. L’expressivité est une propriété globale, dans le sens où nous parlons de l’expressivité d’un ensemble de fonctions. Déterminer l’expressivité d’un ensemble de RNN consiste à trouver la classe de fonctions la plus complexe que les RNN de peuvent simuler, témoignant en quelque sort de l’adaptabilité de . La capacité d’apprentissage est, en quelque sorte, l’expressivité, mais d’une manière plus contraignante, l’objectif étant de déterminer ce qu’il est possible d’apprendre pour une architecture de RNN. Les garanties de généralisation est une question d’actualité depuis l’introduction des algorithmes d’apprentissage. D’une manière très simplifiée ces garanties sont utilisées pour s’assurer que le modèle, dans notre cas un RNN, a appris ce qu’il est supposé apprendre. Dans le domaine de l’expressivité, nous sommes partis d’un cadre récemment introduit et l’avonsétendu ce qui nous a permis d’étudier l’expressivité d’architectures de RNN ne pouvant pas être étudiées dans le cadre initial. Nous proposons une reformulation de ce cadre qui nous permet d’importer certaines des propriétés pratiques dans un scénario du monde réel. D’une part, cettereformulation nous a permis de combler une lacune théorique, mais elle a également ouvert la voie aux autres contributions de cette thèse. Dans le domaine de l’apprenabilité, notre contribution est une démonstration théorique des limites de ce qui peut être appris par descente de gradient pour une classe de RNN, les Réseaux Récurrents Simples (SRN acronyme anglais). Nous nous appuyons sur le phénomène de disparition du gradient et combinons ce fait avec la précision finie des ordinateurs, afin de délimiter des zones de l’espace des paramètres inaccessibles pour les SRNs avec les algorithmes usuels de descente de gradient. Cette démonstration est accompagnée d’expériences et d’une preuve que les zones inaccessibles de l’espace des paramètres contiennent des fonctions d’intérêt telles que les machines à états finis. Enfin, dans le domaine des garanties de généralisation, nous dérivons des bornes PAC-Bayésiennes pour les SRN qui sont indépendantes de la longueur des données. Nous souhaitons insister sur le caractère original de ce résultat par rapport aux travaux comparables de la littérature qui des résultats soit plus limités soit dépendants systématiquement de la longueur des données. Les caractéristiques singulières de notre travail qui nous distinguent sont les suivantes : 1) tous nos résultats principaux sont indépendants de la longueur des données, 2) nous avons toujours considéré le cas où les RNN sont définis avec des fonctions d’activation non linéaires. Contrairement a une grande proportion des résultats où les RNN sont supposés être définis avec des fonctions linéaires ou ReLU pour simplifier l’analyse, nous avons au contraire incorporé les particularités des fonctions d’activation bornées telles que la fonction tangente hyperbolique et la fonction sigmoïdale dans nos résultats. 3) nous avons intégré dans notre travail théorique la précision finie utilisée dans les calculs des ordinateurs
Effects of Radiation Dose on Lubricants: A Review of Experimental Studies
No full textInternational audienceOne of the key priorities in modern mechanical engineering is to ensure the safe, long-lasting operation of systems while maximizing energy efficiency and withstanding extreme and damaging conditions. This is especially relevant in environments subject to radiation, in which materials, depending on their chemical and elemental composition, exhibit specific limitations. In this review, we summarize the current state of the art in research and development regarding the performance of lubricants in radiation fields and the effectiveness of radiation-tolerant lubricated systems. We discuss the current understanding of radiation-damage mechanisms in dry-film lubricants, oils, and greases, and we summarize the experimental results of the irradiation studies performed to date. We compile and compare the established performance of various material types and chemistries in intense ionizing radiation fields. Finally, we provide an overview of future research directions, highlighting the challenges faced in irradiation studies, considerations relating to the selection of materials, new facilities and experiments aimed at advancing the field, and other issues related to the safe application and use of lubricant materials in radiation environments
Former pour innover : évolution de l’offre de formation en photonique en France
No full textInternational audienceFace à une industrie en pleine expansion et en constante mutation pour intégrer les évolutions technologiques rapides du domaine de la photonique, l'offre de formation en optique et photonique évolue également. Cette offre est particulièrement bien structurée en France et permet de former des opérateurs, des techniciens, des techniciens supérieurs, des ingénieurs et des docteurs en optique et photonique afin de répondre aux besoins croissants en compétences spécialisées. Cet article vise à dresser un panorama des évolutions récentes ou en cours dans la formation des futurs spécialistes de la photonique
Investigation of the Radiation Response of a Dual-Stage Optical Amplifier
No full textInternational audienc
Pheno‐Morphological Screening and Acoustic Sorting of 3D Multicellular Aggregates Using Drop Millifluidics
No full textInternational audienceAbstract Three‐dimensional multicellular aggregates (MCAs) like organoids and spheroids have become essential tools to study the biological mechanisms involved in the progression of diseases. In cancer research, they are now widely used as in vitro models for drug testing. However, their analysis still relies on tedious manual procedures, which hinders their routine use in large‐scale biological assays. Here, a novel drop millifluidic approach is introduced to screen and sort large populations containing over one thousand MCAs: ImOCAS (Image‐based Organoid Cytometry and Acoustic Sorting). This system utilizes real‐time image processing to detect pheno‐morphological traits in MCAs. They are then encapsulated in millimetric drops, actuated on‐demand using the acoustic radiation force. The performance of ImOCAS is demonstrated by sorting spheroids with uniform sizes from a heterogeneous population, and by isolating organoids from spheroids with different phenotypes. This approach lays the groundwork for high‐throughput screening and high‐content analysis of MCAs with controlled morphological and phenotypical properties, which promises accelerated progress in biomedical research
Procédé de nitruration thermique rapide de sol-gel d'oxyde de titane et d'oxyde de zirconium
No full textThis thesis is part of the ANR NITRURATION project (Manufacturing Process for Micro-Nanostructured Metal Nitrides), funded by the French National Research Agency. The goal is to develop and optimize a micro-nanostructuring process for metal nitrides based on the nitridation of micro-nanostructured metal oxide sol-gels (TiO₂, ZrO₂).Metal nitrides, such as TiN and ZrN, are promising materials for plasmonics and metasurfaces due to their low resistivity, high reflectance in the visible and near-infrared regions, corrosion resistance, chemical inertness, and exceptional hardness. However, these properties make their structuring at nano- and micrometer scales challenging. To address this issue, the Hubert Curien Laboratory recently developed an innovative micro-nanostructuring method based on a sol-gel process. The objective of this thesis is to optimize this process to produce micro-nanostructured coatings for plasmonic applications and extend it to other metal oxides.This manuscript first presents a state-of-the-art review of the properties of TiN and ZrN and the associated fabrication methods. Particular attention is given to the nitridation mechanisms of TiO₂. The rapid thermal annealing (RTA) nitridation method developed at the laboratory is also described.The second chapter discusses the influence of the initial state of the films (crystalline state and deposition technique) and the RTA parameters (lamp power, duration, etc.) on the nitridation of TiO₂ films. The impact of multilayer nitrided stacks is also addressed. This study identifies the optimal RTA conditions to enhance plasmonic properties while reducing processing time.The third chapter extends this sol-gel structuring and nitridation process to zirconium oxide (ZrO₂) and hybrid ZrO₂/TiO₂ sol-gels. The optical, plasmonic, and electrical properties of the resulting films are analyzed and compared with the literature. Finally, a conclusion summarizes the advancements achieved and outlines the perspectives of this research.Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet ANR NITRURATION (Procédé de fabrication de nitrures métalliques micro-nanostructurés), financé par l’Agence Nationale de la Recherche. L’objectif est de développer et d’optimiser un procédé de micro-nanostructuration de nitrures métalliques à partir de la nitruration de sol-gels d’oxydes métalliques micro- nanostructurés (TiO2, ZrO2).Les nitrures métalliques, comme le TiN et le ZrN, sont des matériaux prometteurs pour la plasmonique et les métasurfaces grâce à leur faible résistivité, leur réflectance élevée dans le visible et le proche infrarouge, leur résistance à la corrosion, leur inertie chimique et leur grande dureté. Cependant, ces propriétés rendent leur structuration aux échelles nano et micrométrique difficile. Pour répondre à cette problématique, le laboratoire Hubert Curien a récemment mis au point une méthode innovante de micro-nanostructuration basée sur un procédé sol-gel. L’objectif de cette thèse est d’optimiser ce procédé pour élaborer des revêtements micro-nanostructurés destinés à des applications plasmoniques et l’étendre à d’autres oxydes métalliques.Ce manuscrit présente tout d’abord un état de l’art des propriétés du TiN et du ZrN ainsi que les méthodes d’élaboration associées. Une attention particulière est portée sur les mécanismes de nitruration du TiO2. La méthode de nitruration par recuit thermique rapide (RTA) développé au laboratoire est aussi présentée. Le deuxième chapitre traite de l’influence de l’état initial des films (état cristallin et technique de dépôt) ainsi que des paramètres du RTA (puissance de lampes, durée...) sur la nitruration des films de TiO2. L’effet de l’empilement des couches nitrurées est aussi abordé. Cette étude permet de déterminer les conditions optimales du RTA pour améliorer les propriétés plasmoniques tout en réduisant le temps de traitement.Le troisième chapitre étant ce procédé de structuration et nitruration de sol-gel à l’oxyde de zirconium (ZrO2) et à des sol-gels hybrides ZrO2/TiO2. Les propriétés optiques, plasmoniques et électriques des films obtenus sont analysés et comparés à la littérature. Enfin, une conclusion relate les différentes avancées obtenues et présente les perspectives de ces travaux