Exploration du bruit de composants électroniques comme outil de détection // Exploring the Noise of Electron Devices as a Tool for Sensing

L'un des facteurs les plus déterminants pour les performances des capteurs électroniques est le bruit électrique intrinsèque des composants du circuit, lié aux effets du bruit télégraphique aléatoire (RTN) et du bruit basse fréquence (LFN, également appelé bruit 1/f) causés par piégeage/dépiégeage des porteurs dans des défauts de surface des dispositifs semi-conducteurs. Cependant, il a été démontré que ces fluctuations électriques intrinsèques peuvent elles-mêmes être utilisées comme un outil de détection, au lieu de la charge-based sensing (CBS), un principe appelé fluctuation-enhanced sensing (FES). Cela offre une sensibilité et une sélectivité accrues par rapport au CBS. Le RTN peut également être utilisé, en profitant des changements d'occupation des pièges et/ou de l'impact électrostatique, en présence des molécules déposées.
Bien que les méthodes de détection basées sur FES et RTN semblent toutes deux très prometteuses pour les futurs systèmes de capteurs, divers problèmes doivent être résolus afin de parvenir à des conclusions solides concernant la faisabilité de tels concepts et de proposer des configurations de dispositifs spécifiques comme solutions. L'ambition de cette thèse est de réaliser une étude théorique et expérimentale approfondie et systématique, afin de concevoir des solutions innovantes et réalistes pour le développement de capteurs ‘noise-based' efficaces et fonctionnels, en utilisant des composants innovateurs comme les transistors à matériaux 2D (Graphene, WeS2 etc.).
Les objectifs de la thèse sont :
1. Révéler les limites de la détection basée sur RTN et proposer des solutions
2. Explorer expérimentalement le concept de détection à bruit pour des composants variés (Si ISFET, Graphene FET, WeS2 FET etc.) et du sensing biologique et chimique
3. Comparez la détection à bruit à la CBS et optimisez les chiffres de mérite
4. Proposer de nouveaux instruments de détection à bruit (composant + circuit de lecture)
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One of the most critical factors for the performance of electronic sensors is the electrical noise induced by circuit components, related to the effects of random telegraph noise (RTN) and low-frequency noise (LFN, also known as 1/f noise) caused by the trapping/untrapping of charge carriers in surface defects of semiconductor devices. However, it has been shown that these induced electrical fluctuations can themselves be used as a detection tool, instead of charge-based sensing (CBS), a principle called fluctuation-enhanced sensing (FES). This offers cumulative sensitivity and selectivity compared to CBS. RTN can also be used, taking advantage of changes in trap occupancy and/or electrostatic impact, in the presence of deposited molecules.
Although both FES and RTN-based detection methods appear very promising for future sensor systems, several problems must be solved to reach robust conclusions regarding the feasibility of such concepts and to propose specific device configurations as solutions. The ambition of this thesis is to conduct a thorough and systematic theoretical and experimental study to design innovative and realistic solutions for the development of efficient and functional 'noise-based' sensors, using innovative components such as 2D material transistors (Graphene, WeS2, etc.).
The objectives of this thesis are:
1. To reveal the limitations of RTN-based detection and propose solutions
2. To experimentally explore the concept of noise-based detection for various components (Si ISFET, Graphene FET, WeS2 FET, etc.) and both biological and chemical sensing
3. To compare noise-based detection with CBS and optimize the numbers of merit
4. To propose new noise-based detection instruments (component + readout circuit)
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Début de la thèse : 01/11/2026

Public funding alone (i.e. government, region, European, international organization research grant)

Concours pour un contrat doctoral

Université Grenoble Alpes

220 EEATS - Electronique, Electrotechnique, Automatique, Traitement du Signal

- Formation en physique et électronique - Compréhension des principes physiques fondamentaux et du fonctionnement des dispositifs électroniques tels que les MOSFET - Connaissance de la conception de circuits électroniques de base - Compétences en caractérisation électrique (station de test manuelle sous pointes + mesures I-V/bruit) - Maîtrise du Python ou MATLAB - Connaissance du langage Verilog-A - Excellentes aptitudes à la communication orale - Stage de recherche déjà en cours autour d'un sujet similaire
-Physics and electronics background -Understanding of basic physics and operation of electron devices such as MOSFETs -Knowledge of basic electronic circuit design -Electrical characterization skills (manual probe wafer station + I-V/noise measurements) -Knowledge of Python or MATLAB -Knowledge of Verilog-A language -Good presentation skills - Ongoing internship on a similar topic