Doctorant (h/f) en traitement de données de microscopie électronique par apprentissage automatique

Informations générales

Intitulé de l'offre : Doctorant (H/F) en traitement de données de microscopie électronique par apprentissage automatique
Référence : UMR5306-MATHIL-003
Nombre de Postes : 1
Lieu de travail : VILLEURBANNE
Date de publication : mercredi 16 avril 2025
Type de contrat : CDD Doctorant
Durée du contrat : 36 mois
Date de début de la thèse : 1 septembre 2025
Quotité de travail : Complet
Rémunération : La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € mensuel
Section(s) CN : 05 - Matière condensée : organisation et dynamique

Description du sujet de thèse

Le développement et l'optimisation de nouveaux matériaux reposent de plus en plus sur l'utilisation de l'intelligence artificielle. Les catalyseurs, notamment bimétalliques, constituent une classe importante de matériaux à optimiser dans le cadre du Green Deal européen. L'ajout d'un second métal permet non seulement de remplacer des métaux coûteux et polluants par des métaux plus abondants et respectueux de l'environnement, mais aussi de contrôler et d'ajuster l'activité catalytique, la sélectivité et la stabilité grâce au choix du matériau du nano-alliage.
Un paramètre crucial pour l'application des nanostructures bimétalliques est leur structure chimique, c'est-à-dire la distribution spatiale des éléments. En particulier, un catalyseur bimétallique peut présenter des propriétés radicalement différentes selon qu'un métal se trouve à la surface de la nanoparticule, l'autre ou les deux. Cette structure chimique est cependant difficile à déterminer expérimentalement et souvent très controversée en théorie.
L'objectif du projet NACRE (financé dans le cadre du PEPR DIADEM) est d'étudier des nanoparticules bimétalliques fabriquées physiquement et sans surfactants et dans des états contrôlés (état chimique fondamental, sous conditions environnementales, en utilisant différentes techniques de microscopie électronique à transmission. Les données expérimentales sont ensuite traitées à l'aide de diverses techniques d'apprentissage automatique, à la fois non supervisées et supervisées, afin d'extraire la distribution spatiale des éléments chimiques.
Le/la au doctorat doit posséder une solide expérience dans le traitement des données et la modélisation basée sur des routines python disponibles et à développer. Une connaissance approfondie de la physique et de la chimie à l'échelle nanométrique est en outre indispensable.

Contexte de travail

L’institut Lumière Matière (iLM) est une unité de recherche CNRS-Université Lyon 1 localisée sur le campus Lyon Tech La Doua. Avec plus de 300 collaborateurs dont une centaine de doctorants et post-doctorants, l’iLM est un acteur majeur de la recherche en physique et chimie sur la région Auvergne Rhône Alpes, reconnu internationalement pour l’excellence de sa recherche.
Le continuum entre la recherche fondamentale, la réponse aux grands défis sociétaux et l’innovation est au cœur de la démarche de cette unité. L’ensemble du personnel s’engage pour promouvoir l’excellence et une recherche éthique et responsable.

Ce projet d'inscrit dans le cadre du Programme et Équipement Prioritaire de Recherche Exploratoire (PEPR) DIADEM qui vise un programme ambitieux d'accélération de la conception et de l’arrivée sur le marché de matériaux plus performants, durables et issus de matières premières non critiques et non toxiques. Ce programme national combine de façon intégrée modélisation, simulation numérique, méthodologies associées à l’intelligence artificielle (IA), technologies de synthèse/criblage et caractérisation à haut débit.

Le poste se situe dans un secteur relevant de la protection du potentiel scientifique et technique (PPST), et nécessite donc, conformément à la réglementation, que votre arrivée soit autorisée par l'autorité compétente du MESR.