Stage - Développement d'un modèle de substitution pour l'optimisation de transistors neuromorphiques H/F
CEA · Grenoble (38) · Stage
Publiée le 2 octobre 2026
Sujet de stage
Ce stage vise à développer un modèle physique de substitution basé sur l'apprentissage automatique afin d'accélérer la simulation bayésienne d'un transistor neuromorphique au lithium. À partir de simulations multiphysiques 1D réalisées sous Python/FEniCS, le stagiaire développera et validera un réseau de neurones profond, puis l'intégrera dans une chaîne d'inférence Stan/MCMC.
Description de l'offre
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En tant que stagiaire au CEA, vous aurez l'opportunité de travailler au sein d'un environnement de recherche de renommée mondiale. Nos équipes sont composées d'experts passionnés et dédiés, offrant un cadre propice à l'apprentissage et à la collaboration. Vous aurez accès à des équipements de pointe et à des ressources de recherche de premier ordre pour mener à bien vos missions.
Environnement de recherche:
Le stage sera réalisé au CEA-Leti à Grenoble, au sein d’un environnement de recherche interdisciplinaire à l’interface entre physique des dispositifs, modélisation multiphysique, simulation numérique, inférence bayésienne et apprentissage automatique. Le stagiaire interagira avec des chercheurs travaillant sur les dispositifs électroniques émergents, l’ionotronique et les technologies neuromorphiques.
Contexte scientifique:
Les dispositifs électroniques émergents, notamment les transistors neuromorphiques, mettent en jeu des phénomènes électroniques, ioniques et matériaux fortement couplés, pouvant conduire à des comportements non linéaires et dépendants de l’historique. Leur compréhension et leur conception nécessitent donc des modèles multiphysiques capables de relier les mécanismes physiques aux propriétés électriques observées.
La simulation bayésienne permet d’aller au-delà de la recherche d’un unique jeu de paramètres optimal, en déterminant les distributions de paramètres physiques compatibles avec les données expérimentales. Elle permet ainsi de quantifier les incertitudes, d’identifier les corrélations entre paramètres et, à terme, de concevoir des dispositifs dont les performances sont robustes vis-à-vis des variations physiques.
Problématique et objectifs du stage:
L’inférence bayésienne par Markov Chain Monte Carlo (MCMC) est cependant très coûteuse lorsque chaque évaluation du modèle nécessite la résolution d’un système d’équations aux dérivées partielles (EDP).
L’objectif du stage est de développer un modèle de substitution basé sur l’apprentissage automatique afin de réduire le coût de calcul de cette chaîne. L’application considérée sera un transistor neuromorphique synaptique, dont le comportement est décrit par un modèle multiphysique 1D existant.
Le stage comprendra notamment les étapes suivantes :
- Prise en main du modèle multiphysique et de la chaîne bayésienne existante
- Génération et analyse d’un jeu de données de simulation à partir du modèle Python/FEniCS
- Développement et optimisation d’un modèle de substitution DNN
- Validation du modèle de substitution
- Intégration du modèle de substitution dans la chaîne Stan/MCMC
- Comparaison quantitative des inférences bayésiennes réalisées avec le modèle original et le modèle de substitution
- Analyse des limites et du domaine de validité du modèle de substitution
Profil du candidat
Qu’attendons-nous de vous ?
Nous recherchons un(e) étudiant(e) de Master 2 ou dernière année d’école d’ingénieur, avec une formation en physique, mathématiques appliquées, électronique, science des matériaux, informatique scientifique ou domaine connexe.
Compétences recherchées:
- Bonnes compétences en Python et en calcul scientifique.
- Bonne compréhension de la modélisation numérique et/ou de la physique computationnelle
- Intérêt pour l’apprentissage automatique et la modélisation scientifique.
- Capacité à comprendre et manipuler des modèles mathématiques et physiques.
Seront particulièrement appréciées:
- expérience avec NumPy, SciPy, pandas, Matplotlib ;
- connaissance de PyTorch, TensorFlow ou d’un autre framework de deep learning ;
- connaissances en EDP, éléments finis ou modélisation multiphysique ;
- expérience avec FEniCS ;
- connaissances en inférence bayésienne, MCMC ou modélisation probabiliste ;
- expérience avec Stan/CmdStan ;
- notions de quantification d’incertitude ou de modèles de substitution.
La maîtrise de l’ensemble de ces outils n’est pas attendue au début du stage. Nous recherchons avant tout un profil quantitatif, curieux, rigoureux et intéressé par l’interface entre modélisation physique et méthodes d’apprentissage automatique.
Une poursuite en thèse est envisagée, notamment autour de la conception générative et inverse de dispositifs électroniques, en s’appuyant sur la simulation bayésienne, les modèles de substitution et la quantification des incertitudes.
Rejoignez-nous, venez développer vos compétences et en acquérir de nouvelles !Vous avez encore un doute ? Nous vous proposons :
- L'opportunité de travailler au sein d'une organisation de renommée mondiale dans le domaine de la recherche scientifique,
- Un environnement unique dédié à des projets ambitieux au profit des grands enjeux sociétaux actuels,
- Une expérience à la pointe de l’innovation, comportant un fort potentiel de développement industriel,
- Des moyens expérimentaux exceptionnels et un encadrement de qualité,
- De réelles opportunités de carrière à l’issue de votre stage
- Un poste au cœur de la métropole grenobloise, facilement accessible via la mobilité douce favorisée par le CEA,
- Une participation aux transports en commun à hauteur de 85%,
- Un équilibre vie privée – vie professionnelle reconnu,
- Un restaurant d'entreprise,
- Une politique diversité et inclusion,
Conformément aux engagements pris par le CEA en faveur de l'intégration des personnes handicapées, cet emploi est ouvert à toutes et à tous. Le CEA propose des aménagements et/ou des possibilités d'organisation pour l'inclusion des travailleurs handicapés.
Description de l'unité
Le stage sera réalisé au CEA-Leti à Grenoble, au sein d'un environnement de recherche interdisciplinaire à l'interface entre physique des dispositifs, modélisation multiphysique, simulation numérique, inférence bayésienne et apprentissage automatique. Le stagiaire interagira avec des chercheurs travaillant sur les dispositifs électroniques émergents, l'ionotronique et les technologies neuromorphiques.
Compétences
- apprentissage automatique
- mathématiques
- informatique scientifique
- ingénierie des matériaux
- physique computationnelle
- électronique
- modélisation scientifique
- Python (programmation informatique)
- pandas
Voir l'offre d'origine et postuler · Source : site carrières de CEA
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