Dépôt Atomique en Couches Spatialisé Combinatoire Piloté par l'IA pour l'Optimisation Accélérée[...]

Présentation du projet

Le Spatial Atomic Layer Deposition (SALD) est une variante récente de l'ALD qui permet de déposer des couches minces fonctionnelles à des vitesses jusqu'à deux ordres de grandeur supérieures à celles de l'ALD conventionnel, y compris lorsque le procédé est réalisé à pression ambiante. De plus, le SALD peut être mis en œuvre à l'air libre, c'est-à-dire sans nécessiter de chambre de dépôt, ce qui le rend compatible avec d'autres techniques de procédés en ligne, telles que la pulvérisation ou les procédés roll-to-roll.

Spatial Atomic Layer Deposition (SALD) is a recent variation of ALD that allows depositing functional thin films at up to 2 orders of magnitude higher rates than conventional ALD, even when processing at ambient pressure. In addition, SALD can be performed in the open air, i.e. without the need of a deposition chamber, thus being suitable to combine with other in-line process techniques such as spray or roll-to-roll.

Objectifs de la thèse

La thèse proposée impliquerait ainsi une collaboration avec le SIMAP afin d'appliquer l'IA pour accélérer davantage le procédé de dépôt de matériaux multicomposants, en utilisant notre système automatisé équipé de têtes combinatoires permettant le dépôt de gradients de composition. Les objectifs de la thèse sont de définir un cadre de modèles d'IA spécifiques au SALD, de manière à pouvoir les appliquer ultérieurement à différents matériaux. L'étude de cas retenue pour le développement portera sur le dépôt de couches minces de ZnO dopé (Al, Ga, etc.), en vue d'obtenir des électrodes transparentes présentant des propriétés optimales pour différentes applications.

The thesis proposed would thus involve a collaboration with SIMAP to apply IA in order to further accelerate the deposition process of multicomponent material using our automated system with combinational heads allowing the deposition of compositional gradients. The thesis objectives are to set the frame an IA models specific of our SALD so that they can then be latter applied to different materials. The case study for the development will be the deposition of doped ZnO thin films (with Al, Ga, etc.) to obtain transparent electrodes with optimum properties for different applications.

Début et financement

Début de la thèse : 01/10/2026

Funding category: Contrat doctoral

Concours pour un contrat doctoral

Profil recherché

Les candidats devront avoir un Master en Sciences des Matériaux ou en physique, ou être ingénieurs avec un niveau équivalent, avec des bases de IA et programmation. Nous recherchons un(e) étudiant(e) très motivé(e) qui est intéressé(e) pour travailler dans un projet et environnement interdisciplinaire. Les qualités humaines, le dynamisme, la rigueur et les capacités de travail en équipe seront appréciées.

The candidates should have a Master in Materials Science or physics, or to have a degree in engineering with the same level and notions of AI and programming. We are looking for a highly motivated PhD student who is interested to work in an inter-disciplinary project. Interpersonal skills, dynamism, rigor and teamwork abilities will be appreciated.