Post-doc (H/F) : Equilibrium propagation pour le calcul neuromorphique à base de skyrmions magnétiques
Référence : UMR137-JULGRO0-027
- Fonction publique : Fonction publique de l'État
- Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
- Localisation : 91767 PALAISEAU (France)
Partager la page
Veuillez pour partager sur Facebook, Twitter et LinkedIn.
- Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
-
Nature du contrat
CDD d'1 an
- Expérience souhaitée Non renseigné
-
Rémunération Fourchette indicative pour les contractuels entre 3131,32 et 4341,70 € brut mensuel suivant expérience de recherche € brut/an Fourchette indicative pour les fonctionnaires Non renseignée
- Catégorie Catégorie A (cadre)
- Management Non renseigné
- Télétravail possible Non renseigné
Vos missions en quelques mots
Missions :
Le projet vise à développer de nouvelles méthodes d’apprentissage pour des dispositifs neuromorphiques fondés sur la dynamique de skyrmions magnétiques. L’objectif principal est d’utiliser l’algorithme d’equilibrium propagation (EqProp) pour concevoir des lois d’apprentissage locales adaptées aux systèmes skyrmioniques, puis de les valider par simulation et de participer à leur implémentation expérimentale.
Le premier objectif sera de formuler et d’étudier des lois d’apprentissage locales compatibles avec la nucléation, la propagation et l’interaction de skyrmions magnétiques dans des nanodispositifs. Le deuxième objectif sera de développer un code de conception inverse combinant simulations micromagnétiques et méthodes d’apprentissage automatique, afin d’optimiser les géométries, matériaux et paramètres de contrôle de dispositifs skyrmioniques. Le troisième objectif sera d’utiliser ce code pour simuler et entraîner des réseaux neuromorphiques à base de skyrmions, puis de contribuer à leur validation expérimentale en collaboration avec les membres de l’équipe.
Activités :
• Développement de modèles d’apprentissage neuromorphique fondés sur l’algorithme d’equilibrium propagation
• Conception de lois d’apprentissage locales pour des systèmes à skyrmions magnétiques
• Développement d’un code de conception inverse couplant simulations micromagnétiques et apprentissage automatique
• Simulations micromagnétiques de la nucléation, propagation et interaction de skyrmions
• Optimisation de dispositifs skyrmioniques pour le calcul neuromorphique
• Simulations d’apprentissage automatique appliquées à des tâches d’intelligence artificielle
• Analyse des performances, de la robustesse et de l’efficacité énergétique des architectures proposées
• Interaction avec les expérimentateurs pour guider la fabrication et la caractérisation des dispositifs
• Participation à l’implémentation expérimentale des lois d’apprentissage dans des nanodispositifs magnétiques
• Rédaction d’articles scientifiques et présentation des résultats en conférences internationales
Contexte de travail :
Les travaux seront réalisés au Laboratoire Albert Fert, dans l'équipe "Physique Neuromorphique" explorant l'utilisation des nanodispositifs et leurs multiples fonctionnalités pour le calcul bio-inspiré. L’équipe comprend deux chercheuses CNRS permanentes, deux chercheurs Thales, 4 post-doctorants et 4 doctorants.
Profil recherché
Competences :
• Solide expérience en simulation numérique et/ou modélisation physique
• Expérience ou intérêt marqué pour le nanomagnétisme, la spintronique ou la dynamique de skyrmions magnétiques
• Expertise en apprentissage automatique, optimisation ou apprentissage dans les systèmes physiques. La connaissance de l’algorithme d’Equilibrium Propagation sera très appréciée.
• Très bonne maîtrise de Python
• Expérience avec des bibliothèques de machine learning telles que PyTorch, JAX, TensorFlow ou équivalent
• Connaissance des simulations micromagnétiques
• Intérêt pour les méthodes de conception inverse, d’optimisation différentiable ou de calcul neuromorphique
• Capacité à développer du code scientifique robuste, documenté et réutilisable
• Goût pour le travail à l’interface entre théorie, simulation numérique et expérience
• Une expérience en fabrication ou caractérisation de nanodispositifs magnétiques sera appréciée, mais n’est pas indispensable
Contraintes et risques :
NA
Niveau d'études minimum requis
- Niveau Niveau 8 Doctorat/diplômes équivalents
- Spécialisation Formations générales
Langues
- Français Seuil
Qui sommes-nous ?
Le Centre national de la recherche scientifique est un organisme public de recherche pluridisciplinaire placé sous la tutelle du ministère de l’Enseignement supérieur, de la Recherche et de l’Innovation.
C’est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 33 000 femmes et hommes (dont plus de 16 000 chercheurs et plus de 16 000 ingénieurs et techniciens), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines.
Depuis plus de 80 ans, le CNRS développe des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait du CNRS un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde.
Le partenariat qui lie le CNRS avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
À propos de l'offre
-
Le Centre national de la recherche scientifique est l’une des plus importantes institutions publiques au monde : 34 000 femmes et hommes (plus de 1 000 laboratoires et 200 métiers), en partenariat avec les universités et les grandes écoles, y font progresser les connaissances en explorant le vivant, la matière, l’Univers et le fonctionnement des sociétés humaines. Depuis plus de 80 ans, y sont développées des recherches pluri et interdisciplinaires sur tout le territoire national, en Europe et à l’international. Le lien étroit que le CNRS tisse entre ses missions de recherche et le transfert vers la société fait de lui un acteur clé de l’innovation en France et dans le monde. Le partenariat qui le lie avec les entreprises est le socle de sa politique de valorisation et les start-ups issues de ses laboratoires (près de 100 chaque année) témoignent du potentiel économique de ses travaux de recherche.
-
Vacant
-
Chercheuse / Chercheur
