OPHYSYS

Les circuits photoniques intégrés sont de plus en plus répandus dans un nombre croissant de secteurs d'activités industrielles ((Télécommunications, médecine, énergie, …). Ce projet se propose de développer de nouvelles résines polymères dopées pour la réalisation de micro circuiterie optique pour ou sur des wafers de silicium en utilisant la synthèse additive de photopolymérisation à deux photons. Les premiers essais ont permis de démontrer toute la potentialité de ce type d’impression pour réaliser des pièces en verre de silice dopés ou non dopés.

Ce projet s’appuie sur la centrale Fibertech Lille pour le coté élaboration/fabrication et la plateforme SigmaCOM pour les caractérisations. Des imprimantes utilisant la photopolymérisation à deux photons de résolution 150 nm seront utilisées (Equipex Add4P). Ce projet va se focaliser tout d’abord sur la réalisation de nouvelles résines polymères-Silice. Les résines comportent des combinaisons appropriées de monomères, de photoinitiateur et des solutions élaborées par le procédé sol-gel. Les combinaisons sont très nombreuses et permettent d’entrevoir des solutions pour obtenir des verres de silice dopée ou non dopée. Les dopants peuvent être des nanoparticules d’or (pour faire des miroirs ou des électrodes localement), des substances contenant des liants Si – (synthèse de silice et de silicium), des éléments de terres rares (Er, Yb, Tm, etc), des nanoparticules de silice ou de silicium. Tout un éventail de possibilités qui ouvrent la voie à la réalisation d’adaptateur de modes pour un couplage fibre – wafer, l’élaboration de verre basse température pour la réalisation des guides d’onde circulaires (ou les modes TE et TM sont dégénérés) sur les wafers et la synthèse de capteurs optiques directement sur le wafer.

Le projet est porté par l’axe Photonique, spécialisé dans la conception de fibres optiques, en partenariat avec la société Lightcore Technologies (LCT) qui commercialise des micro-endoscopes et des microscopes de toute nouvelle génération. Il a pour objectif de concevoir et développer la première sonde miniature permettant un diagnostic histopathologique en temps réel, pour la détection précoce et peu traumatisante de cancer gastrointestinal ou du poumon. En effet, à l’heure actuelle, le diagnostic consiste à prélever un fragment de tissu suspicieux (biopsie) afin de l’analyser sous un microscope (histopathologie). Cette analyse prend généralement plusieurs semaines, ce qui la rend très anxiogène pour le patient et retarde la mise en place de thérapie appropriée, parfois à un stade où l’évolution de la pathologie est visible de jour en jour. Notre dispositif endoscopique permettrait de s’affranchir de l’étape chronophage de biopsie et de réaliser un diagnostic endoscopique histopathologique en temps réel sur le patient, et même durant une opération d’ablation de tissu cancéreux, permettant d’assister le chirurgien et de faciliter la prise de décision, ce qui constituerait une amélioration considérable dans la détection et le traitement de ces cancers. A ce titre, le projet s’inscrit dans les thématiques du hub 1 de l’I-SITE. Ce projet sera réalisé dans le cadre d’un laboratoire de recherche commun CNRS existant entre le laboratoire PhLAM et la société LCT. Son succès permettrait de mettre en lumière la recherche fondamentale et appliquée de la région Hauts-de-France dans le domaine de la lutte contre le cancer, et
de perpétuer son excellence dans ce domaine.

Spiking neural networks (SNN) are bioinspired computing paradigms that enable machine learning with sparse and limited training data. Physical implementations of SNNs on dedicated optical computing substrates would allow for highly parallelized, ultrafast and energy−efficient systems that address the need for ‘context−aware’ computers. In a novel approach, we investigate photonic platforms that would permit the realization of high−speed optical spiking networks. We seek to employ the physics of coherent optical fields and multimode nonlinear waveguides to demonstrate spiking based signal inference and processing. Such a pursuit of large-scale bio-mimetic optical
computing substrates would open avenues both in fundamental research in neuroscience and artificial intelligence such as large scale simulation of learning mechanisms and natural language processing

Nous allons introduire et développer une technologie disruptive en spectroscopie linéaire et non linéaire pour des applications dans le domaine de la santé. Elle est basé sur une nouvelle classe de sources lasers multi-fréquences polyvalentes et évolutives à peigne multifréquence (triple). Elles permettent l'utilisation simultanée de plusieurs peignes tout en maintenant une cohérence mutuelle élevée, une architecture compacte et un réglage des paramètres aisée et très précise. Nous voulons réaliser une démonstration de concept avec trois peignes possédant des élargissement de quelques THz et fortement cohérents mutuellement. Cette innovation nette par rapport aux sources actuelles (microrésonateurs ou lasers massifs) va révolutionner leurs applications grâce à leur flexibilité et leur robustesse. Ces nouvelles sources lumineuses peuvent être avantageusement mises en œuvre dans plusieurs applications utilisant des peignes de fréquences multiples, comme la spectroscopie nonlinéaire en général ou des applications LIDAR. Nous anticipons un gain d’au moins un ordre de grandeur en rapidité d’acquisition en microscopie CARS autorisant l’acquisition d’images en temps réel (intérêt pour le diagnostique précoce du cancer [Collaboration institut Fresnel et la société Lightcore technologies] et caractérisation précise de la combustion de moteurs d’avions [collaboration ONERA]).

Spiking neural networks (SNN) are bioinspired computing paradigms that enable machine learning with sparse and limited training data. Physical implementations of SNNs on dedicated optical computing substrates would allow for highly parallelized, ultrafast and energy−efficient systems that address the need for ‘context−aware’ computers. In a novel approach, we investigate photonic platforms that would permit the realization of high−speed optical spiking networks for agile and context aware computing with limited training. We seek to employ the physics of coherent optical fields and multimode nonlinear waveguides to demonstrate spiking based signal inference and processing. Such a pursuit of large-scale bio-mimetic optical computing substrates would open avenues both in fundamental research in neuroscience and artificial intelligence such as large scale simulation of learning mechanisms and natural language processing

   La photonique est omniprésente dans notre société dans un nombre croissant de secteurs d'activités industrielles. Les clients demandent de plus en plus des produits plus « personnalisés », plus intelligents, plus propres et moins chers qui, au final, ont un impact significatif sur les chaînes de production. La photonique évolue donc vers un marché d'approvisionnement personnalisé qui nécessite une nouvelle organisation de production flexible, agile et reconfigurable.
   A l'instar de l'impression 3D de métaux ou de polymères organiques, il y a un besoin urgent dans l'impression 3D de verres de silice pour composants optiques afin d'apporter à la photonique la même révolution que la fabrication additive de métal (par exemple) apporte à d'autres domaines disciplinaires. De plus, l'impression 3D de silice optique à l'échelle micro-nanométrique va booster les projets de recherche et les applications dans de multiples domaines : communications,   énergie, sécurité et surveillance des structures, défense, métrologie, circuits intégrés photoniques. Ce projet de stage est orienté vers des structures guidantes pour les communications THz.
   L'approche proposée dans ce projet est basée sur l'utilisation de l'impression 3D par polymérisation à deux photons. Il vise à maîtriser la fabrication 3D de micro-objets, avec une résolution micro-nanomértique, en maîtrisant les paramètres d'impression 3D et les traitements thermiques ultérieurs. L'encre pour l'impression 3D sera des polymères avec des nanoparticules de silice utilisées avec l'imprimante 3D de Nanoscribe (https://www.nanoscribe.com/en/).

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