Mémoire à chalcogénures à haute endurance pour l'IA de nouvelle génération // High-Endurance Chalcogenide Memories for Next-Generation AI

Découvrez une opportunité de thèse unique où vous plongerez au cœur de l’innovation en technologies mémoire. Vous développerez une expertise pointue dans des domaines tels que la caractérisation électrique et la compréhension des phénomènes de dégradation des mémoires à chalcogénures.

En rejoignant nos équipes multidisciplinaires, vous jouerez un rôle clé dans l’étude et l’amélioration de l’endurance des dispositifs Phase-Change Memory (PCM) et Threshold Change Memory (TCM), deux technologies prometteuses pour les applications d’intelligence artificielle à haute performance. Vous serez impliqué(e) dans des projets innovants mêlant rigueur scientifique et recherche appliquée sur des dispositifs à l’échelle nanométrique, en interaction directe avec un autre thésard du CEA, qui réalise les analyses physico-chimiques avancées (TEM) pour étudier les phénomènes de dégradation.


Vous aurez l’opportunité de contribuer activement à des missions, telles que :
· La caractérisation électrique de dispositifs PCM et TCM afin d’analyser la dégradation liée au cyclage
· Le développement et l’évaluation de protocoles de programmation innovants pour repousser les limites d’endurance
· La proposition de solutions pour améliorer la fiabilité et les performances des mémoires de nouvelle génération
· La collaboration et l’échange régulier avec le thésard du CEA pour interpréter les résultats TEM et en tirer des conclusions sur les mécanismes de dégradation


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Discover a unique phd opportunity where you will dive into the heart of innovation in memory technologies. You will develop strong expertise in areas such as electrical characterization and the understanding of degradation phenomena in chalcogenide-based memories.

By joining our multidisciplinary teams, you will play a key role in studying and improving the endurance of Phase-Change Memory (PCM) and Threshold Change Memory (TCM) devices—two promising technologies for high-performance artificial intelligence applications. You will take part in innovative projects combining scientific rigor and applied research on nanoscale devices, working closely with another CEA PhD student who conducts advanced physico-chemical analyses (TEM) to investigate degradation mechanisms.

You will have the opportunity to contribute actively to tasks such as:

Electrical characterization of PCM and TCM devices to analyze cycling-induced degradation
Development and evaluation of innovative programming protocols to extend endurance limits
Proposing solutions to improve the reliability and performance of next-generation memories
Regular collaboration and discussion with the CEA PhD student to interpret TEM results and draw conclusions about degradation mechanisms

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Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Composants Silicium (LETI)
Service : Service Caractérisation, Conception et Simulation
Laboratoire : Laboratoire Caractérisation Electrique et Fiabilité
Date de début souhaitée : 01-10-2026
Ecole doctorale : Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal (EEATS)
Directeur de thèse : NAVARRO Gabriele
Organisme : CEA
Laboratoire : DRT/DCOS//LDMC
URL : https://www.linkedin.com/in/jean-rottner-65361189/
URL : https://www.leti-cea.fr/cea-tech/leti/Pages/recherche-appliquee/axes-de-recherche/memoires.aspx

Public/private mixed funding

Pôle fr : Direction de la Recherche Technologique
Pôle en : Technological Research
Département : Département Composants Silicium (LETI)
Service : Service Caractérisation, Conception et Simulation

Microélectronique, physique des matériaux