Thèse Explorer le Désordre dans les Supraconducteurs Granulaires pour le Calcul Neuromorphique H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : ESPCI Ecole supérieure de physique et de chimie industrielles de la ville de Paris (PSL) École doctorale : Physique en Ile de France Laboratoire de recherche : Laboratoire de Physique et d'Etude des matériaux Direction de la thèse : Dimitri RODITCHEV Début de la thèse : 2026-10-01 Date limite de candidature : 2026-07-01T23:59:59 Ce projet propose une nouvelle approche pour explorer l'effet mémoire de la matière vortex dans des films ultraminces désordonnés de Nb et NbN, en mettant en oeuvre une technique de dopage électrostatique, en vue d'applications potentielles en électronique supraconductrice, notamment comme mémristor ou synapse artificielle auto-apprenante pour le calcul neuromorphique. L'idée centrale du projet est d'exploiter le désordre intrinsèque comme une ressource pour encoder et traiter l'information, permettant ainsi la réalisation d'une mémoire artificielle analogue aux synapses biologiques, où l'information est stockée dans les propriétés synaptiques. Dans ce cadre, la synapse artificielle est implémentée sous la forme d'un nanofil supraconducteur désordonné, dans lequel l'information est encodée dans des configurations métastables de vortex piégés par le paysage de désordre sous-jacent. Au cours des dernières décennies, le calcul quantique et l'électronique supraconductrice ont connu une croissance rapide et soutenue, largement portée par des avancées majeures en nanofabrication et en technologies cryogéniques. Cette dynamique reflète non seulement un intérêt scientifique fondamental, mais aussi un investissement commercial croissant. Parallèlement, l'intelligence artificielle a connu une expansion exponentielle, accompagnée de préoccupations croissantes concernant la consommation énergétique des modèles à grande échelle.
Ces deux tendances convergent vers un point critique : les circuits supraconducteurs offrent une dissipation de puissance inférieure de plusieurs ordres de grandeur à celle des technologies semi-conductrices conventionnelles, même en tenant compte du coût énergétique des opérations cryogéniques [1].
L'idée centrale du projet est d'exploiter le désordre intrinsèque comme une ressource pour encoder et traiter l'information, permettant la réalisation d'une mémoire artificielle analogue aux synapses biologiques, où l'information est stockée dans leurs propriétés. Dans ce cadre (voir Fig. 1 du document joint), la synapse artificielle est implémentée sous la forme d'un nanofil supraconducteur désordonné, dans lequel l'information est encodée dans des configurations métastables de vortex piégés par le paysage de désordre.
L'objectif principal du projet est d'étudier la capacité de tels systèmes à écrire, stocker et lire l'information. Dans un premier temps, des films ultraminces de Nb et NbN, dont la fabrication est bien maîtrisée dans notre laboratoire, seront utilisés. Des études systématiques seront menées afin d'optimiser les conditions de dépôt sur différents substrats, dans le but d'ingénier des morphologies de films favorisant un piégeage contrôlé des vortex.
Un défi majeur consiste à identifier et stabiliser des états du système présentant des effets mémoire. L'ensemble de vortex constitue un système complexe à N corps en interaction, où des interactions vortex-vortex à longue portée coexistent avec des interactions entre vortex et désordre. Le diagramme de phase résultant, gouverné par l'intensité du désordre, la densité de vortex et le courant appliqué, est particulièrement riche et comprend plusieurs régimes dynamiques, dont certains seulement permettent l'apparition d'effets mémoire [2].
Le stockage fiable de l'information nécessite de conduire le système vers des états métastables appropriés à l'aide de séquences d'impulsions de courant soigneusement contrôlées en amplitude, durée et direction. La cartographie de ce diagramme de phase et le développement de protocoles de contrôle robustes constituent donc des objectifs centraux du projet.
Etudier le désordre intrinsèque comme une ressource pour encoder et traiter l'information, permettant ainsi la réalisation d'une mémoire artificielle analogue aux synapses biologiques, où l'information est stockée dans les propriétés synaptiques Mesures de transport à basse température (cryogénique)
Lithographie électronique
Modélisation numérique

Étudiant(e) disposant d'une solide formation en physique de la matière condensée et de bonnes compétences pratiques en programmation.