Doctorant en calculateur analogique neuromorphique pour la résolution de problèmes np-difficile[...]

Doctorant en Calculateur analogique neuromorphique pour la résolution de problèmes NP-difficiles avec u

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* Fonction publique : Fonction publique de l'État
* Employeur : Centre national de la recherche scientifique (CNRS)
* Nature de l’emploi Emploi ouvert uniquement aux contractuels
* Nature du contrat Non renseigné
* Expérience souhaitée Non renseigné
Rémunération La rémunération est d'un minimum de 2200,00 € brut par mois. La fourchette indicative pour les contractuels est mentionnée. Pour les fonctionnaires, non renseigné.
* Catégorie Catégorie A (cadre)
* Management Non renseigné
* Télétravail possible Non renseigné


Sujet de thèse

Ce projet de thèse porte sur la conception d’un calculateur analogique neuromorphique capable de résoudre efficacement des problèmes d’optimisation combinatoire dits NP-difficiles, tels que Max-Cut ou 3-SAT. Il repose sur une plateforme innovante de circuits analogiques reconfigurables (FPAA - Field-Programmable Analog Array), combinant la rapidité et l’efficacité énergétique du calcul analogique avec la flexibilité du traitement numérique. La recherche s’inspire des réseaux de Hopfield/Ising et de dynamiques non linéaires, visant à dépasser les limites des architectures numériques classiques.

Contexte :

Le doctorant rejoindra l’équipe Terahertz NDE and Nonlinear Dynamics de l’International Research Lab 2958 Georgia Tech-CNRS, à Georgia Tech Europe (Metz). L’équipe est spécialisée dans l’étude des dynamiques non linéaires, de l’imagerie térahertz et du calcul physique. Le projet s’inscrit dans le cadre du programme ANR AATLAS, en collaboration avec la Professeure Jennifer Hasler (Georgia Tech Atlanta), pionnière mondiale des plateformes FPAA. Le doctorant bénéficiera d’un encadrement de haut niveau et d’un environnement stimulant, avec des interactions régulières avec des chercheurs reconnus comme le Prof. David Citrin et le Dr. Alexandre Locquet.


Profil recherché

Contraintes et risques :

Ce projet comporte des défis techniques liés à l’optimisation matérielle de la plateforme FPAA pour des applications d’optimisation à grande échelle. Des imprévus peuvent survenir concernant les performances expérimentales des réseaux neuromorphiques. Le doctorant devra faire preuve de rigueur dans la planification et la gestion du temps, notamment en lien avec la collaboration étroite avec Georgia Tech Atlanta. L’accès au laboratoire nécessitera une habilitation ZRR (zone à régime restrictif).


Niveau d'études minimum requis

* Niveau Master 2 ou diplôme équivalent (niveau 7 en France)

Le CNRS est l’une des plus importantes institutions publiques mondiales, regroupant plus de 33 000 femmes et hommes, dont plus de 16 000 chercheurs et autant d’ingénieurs et techniciens, œuvrant pour faire progresser les connaissances dans divers domaines.

#J-18808-Ljbffr