Offre de thèse sur la synthèse et caractérisation automatisées de nouvelles pérovskites hybrides pour l

Sujet de thèse :
La découverte de nouveaux matériaux a traditionnellement reposé sur des méthodes longues et répétitives. Bien que les récentes avancées dans les cycles synthèse-caractérisation-prédiction, grâce à des algorithmes d'optimisation prêts à l'emploi combinés à des plateformes robotisées, aient accéléré le processus, ces approches présentent des limites intrinsèques. En effet, les systèmes chimiques étudiés sont prédéfinis par les scientifiques et contraints à des espaces de faible dimensionnalité, ce qui les rend adaptés à l'optimisation, mais non à des découvertes exceptionnelles. Les méthodes actuelles basées sur les données manquent de capacité à « sortir des sentiers battus » et ne peuvent donc pas accomplir les percées nécessaires à la découverte de nouveaux matériaux exceptionnels.
Le projet ExplorMat cherche à relever ce défi en développant une nouvelle méthodologie pour l'exploration exhaustive de l'espace chimique, avec un accent particulier sur la découverte de nouveaux matériaux pérovskites hybrides pour les LEDs. Sur la base de nos travaux antérieurs combinant synthèse haut débit et machine learning, notre équipe a mis en place une plateforme robotisée associant la synthèse chimique automatisée à des caractérisations optiques automatisées (plateforme financée par le PEPR DIADEM).
Dans ce contexte, l'objectif du doctorant sera de découvrir de nouvelles pérovskites hybrides photoluminescentes pour les LEDs à l'aide de cette plateforme. Dans un premier temps, le vaste système chimique des halogénures métalliques hybrides sera exploré en utilisant différents métaux, halogènes et amines. Les synthèses seront réalisées en solution à l'aide de notre plateforme robotisée, couplée à des algorithmes d'exploration développés par des collaborateurs de l’Université de Strasbourg. Les propriétés optiques seront caractérisées en haut débit à l’aide d’un spectrofluorimètre équipé d’un lecteur de microplaques.
Ces travaux expérimentaux seront menés en étroite collaboration avec des experts en machine learning afin de mettre en œuvre une recherche basée sur l’exploration du système chimique des halogénures métalliques hybrides. Les structures cristallines des matériaux les plus intéressants seront caractérisées par diffraction des rayons X sur monocristal et RMN à l'état solide. L’origine de la luminescence dans ces matériaux (défauts, dopage, exciton auto-piégé) sera étudiée à l’aide de différentes techniques spectroscopiques (PL résolue en temps, Raman, IR, absorption UV-Vis). Enfin, les matériaux photoluminescents les plus efficaces seront sélectionnés et des LEDs seront conçues comme preuve de concept, afin d’illustrer notre approche de découverte autonome de matériaux basée sur l’exploration.
Les candidats doivent être titulaires d’un master en chimie ou en science des matériaux, avec une expérience en synthèse et en caractérisation de matériaux inorganiques/hybrides. Un vif intérêt po
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