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Simulations numériques à l'échelle atomique des dommages induits par les radiations dans les semi-conducteurs
No full textNational audienceSince the 2010s, space exploration has experienced a resurgence, driven by private companies making access to space more affordable. However, the space environment remains hostile due to galactic cosmic rays and solar flares, which damage electronic circuits in space equipment. Protecting microelectronic technologies against radiation is therefore critical to ensuring mission success. Martian rovers, such as Curiosity and Perseverance, exemplify these challenges. Without Earth's protective atmosphere and magnetic field, they endure intense radiation, necessitating reinforced electronic systems like the RAD750 processor. On the International Space Station (ISS), digital sensors are altered by energetic particles, causing dead pixels and impacting scientific operations. On Earth, high-radiation environments like nuclear power plants pose similar challenges. In all these contexts, understanding interactions between radiation and electronic components is key to improving their resilience. Radiation is classified into two main categories: ionizing and non-ionizing. Non-ionizing radiation displaces atoms in crystals, creating collision cascades that generate material defects, degrading semiconductor performance, such as parasitic currents in imaging sensors. These phenomena, occurring on extremely short timescales, are difficult to observe experimentally. As such, numerical simulation tools are essential for exploring various aspects of particle-matter interactions, with experimental validations ensuring scientific rigor. Among the studied materials, gallium nitride (GaN) has gained increasing attention for its unique properties: wide bandgap, high electron mobility, excellent thermal conductivity, and enhanced radiation resistance. These characteristics make GaN an ideal candidate for applications in extreme environments. This thesis investigates GaN's radiation resistance using a multi-scale simulation approach. The tools employed include: Monte Carlo simulations, to model initial particle-atom interactions. Molecular dynamics (MD), to study the ballistic phase and defect formation. Ab initio molecular dynamics (MD-DFT), for a more precise understanding of atomic interactions, particularly in evaluating the threshold displacement energy (TDE).Depuis les années 2010, l'exploration spatiale connaît un renouveau, porté par des entreprises privées rendant l'accès à l'espace plus abordable. Cependant, l'environnement spatial reste hostile, notamment à cause des rayons cosmiques galactiques et des éruptions solaires, qui endommagent les circuits électroniques des équipements spatiaux. La protection des technologies microélectroniques contre ces radiations est donc cruciale pour assurer la réussite des missions spatiales. Les rovers martiens, comme Curiosity et Perseverance, illustrent bien ces défis. Privés de l'atmosphère protectrice et du champ magnétique terrestre, ils subissent des radiations intenses, nécessitant des systèmes électroniques renforcés, comme le processeur RAD750. À bord de la Station spatiale internationale (ISS), les capteurs numériques sont altérés par ces particules énergétiques, produisant des pixels morts et affectant les opérations scientifiques. Sur Terre, des environnements à haute radiation, tels que les centrales nucléaires, posent des défis similaires. Dans tous ces contextes, comprendre les interactions entre les radiations et les composants électroniques est essentiel pour améliorer leur durabilité. Les radiations sont classées en deux catégories principales : ionisantes et non-ionisantes. Ces dernières, en déplaçant les atomes dans les cristaux, créent des cascades de collision, qui provoquent des défauts dans les matériaux, dégradant les performances des semi-conducteurs, comme l'apparition de courants parasites dans les capteurs d'images. Ces phénomènes, se déroulant à des échelles de temps extrêmement courtes, sont difficiles à observer expérimentalement. Ainsi, les outils de simulation numérique jouent un rôle clé. Ils permettent d'explorer différents aspects des interactions particule-matière, tout en s'appuyant sur des validations expérimentales. Parmi les matériaux étudiés, le nitrure de gallium (GaN) suscite un intérêt croissant grâce à ses propriétés uniques : large bande interdite, haute mobilité électronique, excellente conductivité thermique, et résistance accrue aux radiations. Ces caractéristiques font de GaN un candidat idéal pour des applications en environnements extrêmes. Cette thèse explore la résistance du GaN aux radiations en utilisant une approche de simulation multi-échelles. Les outils employés comprennent : Monte Carlo, pour modéliser les interactions initiales entre particules et atomes. Dynamique moléculaire (MD), pour examiner la phase balistique et la formation des défauts. Dynamique moléculaire ab initio (MD-DFT), pour une compréhension plus précise des interactions atomiques, notamment pour évaluer l'énergie de déplacement seuil (TDE)
A review of operational factors affecting photovoltaic system performance
No full textInternational audienceThe reduction in manufacturing costs of photovoltaic (PV) systems has driven significant growth in the PV industry. This expansion has shifted the current challenge from constructing new PV systems to maximizing the performance and longevity of installed PV modules. PV performance is influenced by two major categories of factors: environmental and operational. While environmental factors, such as dust and temperature, have been extensively studied, operational factors -critical for optimizing system efficiency -have not received the same level of attention. This study analyzes 102 articles focusing on operational factors such as PV technology, tilt and orientation angles, surface properties, height, and component aging, while also examining their interaction with environmental factors, particularly dust. In addition, the study compiles a set of standardized metrics aimed at quantifying efficiency losses and enabling consistent comparisons across studies. Finally, this review outlines a roadmap identifying key research gaps and provides recommendations for improving PV system performance. This roadmap offers valuable insights for researchers, engineers, and policymakers to better understand and address the operational factors that influence the efficiency and lifespan of PV systems
Reflection to improve ESD protection simulation based on voltage-dependent dynamic model
No full textDynamic model of ESD protection devices presents many advantages to simulate the response of these components when they are submitted to very high-level transient impulsions such as EMP residue. However, a major issue with these models is that they are defined for a specific operating point and in many cases the operating point of components can change during EMP event. In this article, a way to improve dynamic simulation by building voltage dependent RLC equivalent models will be explored to overcome this limitation and simulate complex circuit such as a snapback TVS in parallel to a capacitor
Near-infrared transparent conductive electrodes based on composite GaAs-metal deep sub-wavelength high contrast grating
No full textInternational audienceThis paper demonstrates the fabrication of near-infrared transparent electrodes customized for specific light polarization. We achieve this by employing semiconductor deep subwavelength monolithic high-contrast gratings (MHCG) integrating metal stripes. Through the combination of GaAs-based MHCG with TiAu or Au stripes within a deep sub-wavelength grating, polarization selective transmission exceeding 80% over a wide spectral range is achieved for structures designed to operate around a wavelength of 940 nm for either TE or TM excitation. At maximum 85% transmission is reached which relates to 122% transmission with respect to the transmission through plain GaAs-air interface. Additionally, these structures exhibit low sheet resistance (1.4 Ω/sq). Hybrid metal-stripes/MHCG grating (MetalMHCG) enables record-breaking polarized light transmission and electrical conductivity simultaneously. Our work represents the first demonstration of MetalMHCG in the near-infrared range, thanks to an advanced nanofabrication process of this sub-λ hybrid semiconductor/metal grating, showing optical and electrical properties not seen in alternative transparent conductive electrode designs. The proposed approach has the potential to enhance electrical injection uniformity in optoelectronic devices such as LEDs, semiconductor lasers and photodetectors
Investigation of the effect of ferroelectric polarization on the spin state of spin crossover complexes embedded in a piezopolymer matrix
No full textInternational audienc
Optimization-Aided Construction of Multivariate Chebyshev Polynomials
No full textInternational audienceThis article is concerned with an extension of univariate Chebyshev polynomials of the first kind to the multivariate setting, where one chases best approximants to specific monomials by polynomials of lower degree relative to the uniform norm. Exploiting the Moment-SOS hierarchy, we devise a versatile semidefinite-programming-based procedure to compute such best approximants, as well as associated signatures. Applying this procedure in three variables leads to the values of best approximation errors for all mononials up to degree six on the euclidean ball, the simplex, and the cross-polytope. Furthermore, inspired by numerical experiments, we obtain explicit expressions for Chebyshev polynomials in two cases unresolved before, namely for the monomial on the euclidean ball and for the monomial on the simplex
Planification de mouvement robuste avec prise en compte du contrôle face aux incertitudes paramétriques.
No full textNational audienceThis thesis addresses the problem of generating robust and accurate trajectories taking into account uncertainties in the robot dynamic model.Based on the notion of closed-loop sensitivity, which quantifies deviations in the closed-loop trajectories of any robot/controller pair against uncertainties in the robot model parameters, so-called ``uncertainty tubes'' can be derived for bounded parameter variations.Such tubes bound the system evolution both in the state and control input spaces.Based on the ``control-aware motion planning'' paradigm, this work leverages these ``uncertainty tubes'' to enforce robust constraints within sampling-based planners.The first contribution of this thesis focuses on generating globally sensitivity-optimal trajectories while enforcing robust constraints thanks to uncertainty tubes.However, results show that computing these uncertainty tubes at each iteration of a sampling-based planner is a bottleneck for the method.Therefore, a lazy robust feasibility check is proposed to limit the frequency of computing uncertainty tubes, thus improving the computational efficiency of the framework.Another contribution is to explore deep learning neural network that can be used to speed up closed-loop sensitivity dynamic and subsequent tubes computation.By leveraging the structural similarity between ordinary differential equations and recurrent neural networks, a GRU-based architecture is proposed to directly link a planned trajectory with uncertainty tubes, achieving an order-of-magnitude improvement in computation time.The thesis also shows how to integrate GRU-based predictions into a sampling-based planner, resulting in a more computationally efficient planning framework.Furthermore, while robust state-of-the-art methods primarily focus on satisfying robust constraints, this work leverages uncertainty tubes to define a cost function that enables the planning of task-specific, accurate trajectories.Finally, the proposed sensitivity-based planning framework is experimentally validated on a 3D quadrotor in two challenging scenarios: a navigation through a narrow window, and an in-flight ``ring catching'' task that requires high accuracy.Cette thèse aborde le problème de la génération de trajectoires robustes et précises en tenant compte des incertitudes dans le modèle dynamique du robot.Basée sur la notion de sensibilité en boucle fermée, qui quantifie les déviations des trajectoires en boucle fermée de toute paire robot/contrôleur face aux incertitudes des paramètres du modèle du robot, des ``tubes d'incertitude'' peuvent être calculés pour des variations bornées de paramètres.Ces tubes bornent l'évolution du système à la fois dans les espaces d'état et d'entrée de commande.En s'appuyant sur le paradigme de la ``planification de mouvement sensible au contrôle'', ce travail exploite ces ``tubes d'incertitude'' pour imposer des contraintes robustes au sein des planificateurs basés sur l'échantillonnage.La première contribution de cette thèse porte sur la génération de trajectoires globalement optimales en sensibilité tout en imposant des contraintes robustes grâce aux tubes d'incertitude.Cependant, les résultats montrent que le calcul de ces tubes d'incertitude à chaque itération d'un planificateur basé sur l'échantillonnage constitue un frein pour la méthode.Ainsi, une vérification de faisabilité robuste paresseuse est proposée afin de limiter la fréquence de calcul des tubes d'incertitude, améliorant ainsi l'efficacité computationnelle des algorithmes.Une autre contribution consiste à explorer l'utilisation de réseaux de neurones profonds pour accélérer l'intégration de la dynamique de la sensibilité en boucle fermée et le calcul subséquent des tubes.En tirant parti de la similarité structurelle entre les équations différentielles ordinaires et les réseaux neuronaux récurrents, une architecture basée sur les GRU est proposée pour corréler directement une trajectoire planifiée aux tubes d'incertitude, atteignant une amélioration d'un ordre de grandeur en termes de temps de calcul.La thèse montre également comment intégrer les prédictions basées sur les GRU dans un planificateur basé sur l'échantillonnage, aboutissant à des approches de planification plus efficace en temps de calcul.De plus, alors que les méthodes robustes de l'état de l'art se concentrent principalement sur la satisfaction des contraintes robustes, ce travail exploite les tubes d'incertitude pour définir une fonction de coût permettant la planification de trajectoires précises et spécifiques à la tâche.Enfin, la méthode de planification basé sur la sensibilité proposé est validé expérimentalement sur un quadrirotor 3D dans deux scénarios exigeants : une navigation à travers une fenêtre étroite, et une tâche de ``capture d'anneau'' en vol nécessitant une grande précision
Limiter le cyberharcèlement : une approche basée sur les modèles de Localisation-Interdiction
No full textInternational audienceIntroduction.Cette recherche s'inscrit dans la problématique du cyberharcèlement, un phénomène qui se définit comme « un acte agressif, intentionnel perpétré par un individu ou un groupe d'individus au moyen de formes de communication électroniques, de façon répétée à l'encontre d'une victime qui ne peut facilement se défendre seule » [8]. Notre objectif est de proposer une approche originale permettant d'identifier les liens à supprimer dans un réseau social afin de limiter au maximum la propagation du cyberharcèlement. Pour ce faire, nous nous appuyons sur des modèles issus d'un domaine particulier de la localisation optimale, à savoir le champ de la « Localisation-Interdiction » [7]
Pushing AFM Boundaries with Optomechanics: From Ultra-High-Speed to Quantum Sensing
No full textInternational audienceOver the past 15 years, advances in optomechanics and micro-/nano-fabrication have enabled the development of miniature devices that combine optical cavities with high-quality mechanical resonators. In these systems, strong optomechanical coupling allows for the detection of sub-femtometer displacements at ultra-high frequencies, opening up new technological avenues and experimental windows in Atomic Force Microscopy. This progress paves the way for faster AFM probes with broader bandwidths, enabling ultra-high-speed imaging and nanosecond-scale force spectroscopy to probe molecular biophysics, for example. These advancements also lay the foundation for future quantum AFM and measurements down to the single-phonon level
Détection multidomaine d'anomalies dans un réseau 5G
No full textNational audienceWith the advent of 5G, mobile networks are becoming more dynamic and will therefore present a wider attack surface. To secure these new systems, we propose a multi-domain anomaly detection method that is distinguished by the study of traffic correlation on three dimensions: temporal by analyzing message sequences, semantic by abstracting the parameters these messages contain, and topological by linking them in the form of a graph. Unlike traditional approaches, which are limited to considering these domains independently, our method studies their correlations to obtain a global, coherent and explainable view of anomalies.Avec l'avènement de la 5G, les réseaux mobiles se dynamisent et vont donc présenter une plus large surface d'attaque. Pour sécuriser ces nouveaux systèmes, nous proposons une méthode de détection d'anomalies multidomaine qui se distingue par l'étude de la corrélation du trafic sur trois dimensions : temporel en analysant les séquences de messages, sémantique en abstrayant les paramètres que ces messages contiennent et topologique en les reliant sous forme de graphe. Contrairement aux approches traditionnelles qui se limitent à considérer ces domaines indépendamment, notre méthode étudie leurs corrélations pour obtenir une vision globale, cohérente et explicable des anomalies