THESE Conception et test de circuits cryogéniques pour l´ordinateur quantique à l'aide de l'apprentissa

Sujet de thèse :
La conception de circuits cryogéniques a pris une importance considérable ces dernières années, notamment pour des applications telles que les ordinateurs quantiques, l’exploration spatiale et les applications de détection à très basse température. Il est nécessaire de disposer d'électronique d'interface présentant une consommation d'énergie extrêmement faible à des températures pouvant descendre jusqu'à 4 K. La conception de ces circuits est compliquée en raison de l'absence de kits de conception standard permettant leur simulation à ces températures. De plus, les méthodologies de conception traditionnelles, qui s'appuient sur des modèles empiriques de transistors, nécessitent souvent des simulations itératives, ce qui rend le processus long et coûteux en ressources de calcul.
Ce sujet de thèse vise à faciliter la conception et le test de circuits cryogéniques à l’aide de techniques d’apprentissage automatique (Machine-Learning), en se concentrant sur la technologie FD-SOI 28 nm pour le développement d’interfaces de contrôle et de lecture destinées aux bits quantiques en silicium. Cette thèse portera sur la modélisation, la conception et les tests de dispositifs et de circuits cryogéniques, en exploitant les techniques de ML pour des tâches telles que : (1) l’extraction de modèles de transistors pour les analyses DC, AC/RF et du bruit, ces modèles étant adaptés pour fonctionner jusqu’à des températures cryogéniques ; (2) l’étude des corrélations entre le comportement des circuits et la température, pouvant être utilisées pour des tests de sélection de dispositifs cryogéniques à température ambiante ; (3) la prédiction et le réglage du comportement des circuits à température cryogénique en fonction des mesures effectuées à température ambiante, à l’aide de modèles basés sur les données ; (4) la synthèse analogique et l’optimisation de circuits cryogéniques à l’aide de l’apprentissage par renforcement. De plus, des techniques d’IA générative pourront être explorées afin de proposer de nouvelles architectures de circuits adaptées aux conditions cryogéniques, en exploitant les modèles basés sur les données extraites. Les techniques développées feront l’objet de démonstrations expérimentales sur des dispositifs en silicium.
Compétences souhaitées
Le candidat doit avoir une formation en ingénierie dans le domaine de la microélectronique RF, et justifiant d'une expérience dans l'utilisation d'outils de CAO électronique (E-CAD) tels que Cadence Virtuoso et Keysight ADS. De solides compétences en programmation sont requises. Une expérience des outils et techniques d'IA serait un atout.

Contexte :
Le laboratoire TIMA est un laboratoire public de recherche sous la tutelle du CNRS, de Grenoble INP et de l’UGA. Il est situé à Grenoble, sur le site Viallet de Grenoble INP-UGA (46 avenue Félix Viallet). TIMA est une équipe cosmopolite de 150 personnes environ, avec des chercheurs du monde
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