INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Également, étant donné que la réhausse est supportée par le cadre sur une surface d’appui qui est distincte de la zone de surmoulage, il est évité la création de renfoncement entre la réhausse et la galette au niveau de la maille.
Avantageusement, le cadre présente au moins une portion de couplage faisant saillie vers l’axe central, la maille étant couplée au cadre au moins par l’intermédiaire de la portion de couplage.
De cette manière, la maille peut présenter un couplage plus performant au cadre par le biais de cette portion de couplage. En effet, en faisant saillie vers l’axe central, la portion de couplage permet au cadre de présenter une surépaisseur au sein de laquelle une portion plus importante de la maille peut être surmoulée dans le cadre.
Selon un mode de réalisation préféré, le tube tamis comprend une unique portion de couplage qui est continue et qui prend une forme annulaire.
De cette manière, l’ensemble du pourtour de la maille est couplé de manière plus performante au cadre.
Selon un autre mode de réalisation envisageable, le tube tamis comprend une pluralité de portions de couplage régulièrement réparties autour de l’axe central.
Cette pluralité de portions de couplage forme en d’autres termes des pattes sur lesquelles la maille présente un couplage plus performant.
Selon une caractéristique préférentielle, la maille est couplée au cadre par l’intermédiaire de la ou des portions de couplage en dessous d’une section supérieure de la portion de couplage, la section supérieure de la portion de couplage présentant la surface d’appui de la réhausse.
La maille peut ainsi par exemple être couplée au sein de l’âme de la ou des portions de couplage tandis que la réhausse est surélevée par rapport à la maille en surmontant la zone de surmoulage.
Selon une caractéristique préférée, le cadre présente un rebord supérieur s’étendant au-dessus de la hauteur de la surface d’appui de la réhausse, le rebord supérieur présentant une section interne présentant des dimensions égales au jeu près à des dimensions d’une section externe de la réhausse.
Dans l’étape 208, on détermine la propriété du matériau avec le modèle de microstructure 106. Dans l’exemple, on détermine une propriété physique du matériau, par exemple, on définit une propriété mécanique, notamment une dureté, densité, résistance à la traction, résistance à la compression, tenue, élasticité, plasticité, par exemple, une propriété magnétique ou électrique du matériau.
Une application générale pour la simulation du comportement du matériau avec le modèle de microstructure 106 est une simulation d’un matériau consistant à déterminer l’influence de la granulométrie sur le matériau dans la simulation.
On peut optimiser le matériau en déterminant l’influence de la granulométrie sur le matériau en simulation et on l’optimise par optimisation.
La simulation de l’influence de la granulométrie est appliquée par exemple à l’analyse de l’influence de la granulométrie austénitique ancienne pour le dommage par vieillissement et la dureté de vie de vieillissement pour le réseau martensitique.
La simulation de l’influence de la granulométrie est appliquée par exemple pour déterminer un emplacement d’initiation de fissures de fatigue.
La simulation de l’influence de différentes granulométries est par exemple appliquée à une tôle électrique en évaluant dans quelle mesure la granulométrie se répercute sur une entretoise ou branche de la tôle électrique sur la durée de vie en fatigue. Cela participe à la conception de la tôle électrique pour accorder de façon optimale entre-elles, les propriétés magnétiques et électriques.
On peut, en outre, prévoir de déterminer la propriété par une simulation.
En simulation, on vérifie si la propriété du matériau remplit ou non un critère.
Le critère définit dans l’exemple, une valeur de consigne de la propriété. Le critère de l’exemple définit une valeur de consigne avec un dommage de fatigue ou une durée de vie de fatigue du matériau avec la propriété. Le critère de l’exemple définit une valeur de consigne avec un dommage de fatigue ou une durée de vie en fatigue d’un matériau qui comprend le matériau avec la propriété.
On peut prévoir en fonction de ce que l’on constate, que la propriété du matériau remplit le critère, en réalisant un produit avec le matériau. Ainsi, on peut prévoir que le produit dans le cas contraire n’est pas réalisé avec le matériau.
Il est en outre prévu qu’en fonction de la constatation, que la propriété du matériau remplit le critère, le matériau est libéré pour la réalisation d’un produit avec le matériau. On peut prévoir dans le cas contraire de bloquer le matériau.
dispositif d’analyse d’un liquide DOMAINE DE L’INVENTION Le domaine technique de l'invention est celui de l’analyse biologique en vue de détecter la présence et/ou la concentration d’une espèce (un analyte) dans un liquide, notamment un liquide biologique. L’invention concerne plus particulièrement un dispositif d’analyse configuré pour coopérer avec une cartouche d’analyse munie d’une chambre dans laquelle se trouve un liquide à analyser.
ARRIERE PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION On connaît du document EP3447492 un procédé de capture et de détection d’une espèce, souvent désignée « analyte », dans un liquide, notamment un liquide biologique. Les principes de capture et de détection de motifs mis en œuvre par ce procédé sont également exposés dans l’article de Fratzl et al « Magnetophoretic induced convective capture of highly diffusive superparamagnetic nanoparticles”, Soft Matter, 14. 10.1039/C7SM02324C.
Ce procédé comprend notamment une étape qui consiste à mélanger un échantillon, formé d’un liquide à analyser, avec des particules magnétiques. Ces particules présentent, à cet égard, une taille nanométrique ou plus généralement sub-micrométrique, et sont couplées à des éléments de capture aptes à se lier spécifiquement à l’espèce à détecter et/ou à quantifier. Cette espèce, l’analyte, peut être un antigène et l’élément un anticorps, mais la configuration inverse est également possible.
On introduit également, lors de cette étape, dans l’échantillon des éléments de détection. Les éléments de détection peuvent notamment comprendre un anticorps ou un antigène de détection portant un marqueur photoluminescent, par exemple fluorescent.
A l’issue de cette étape, on forme ainsi dans la solution des complexes formés de l’élément de capture, de l’espèce, et de l’élément de détection. Ces complexes sont ensuite immobilisés sur un support comprenant des micro-sources magnétiques ordonnées selon un motif spatial déterminé. Le motif est défini par des zones de champ magnétique fort et des zones de champ magnétique faible induisant des gradients de champ magnétique importants. Les complexes entrainés par les particules magnétiques ont tendance à s’agglomérer sur le support au niveau des zones où la norme du champ magnétique est maximale. Les marqueurs photoluminescents (et notamment fluorescents) permettent de rendre apparent le motif spatial déterminé, ce qui signe la présence de l’analyte dans la solution. L’intensité moyenne (spatialement) de ce motif lumineux est usuellement désignée « signal spécifique ».
On peut notamment prévoir que la paroi latérale de la boîte de sol est une paroi cylindrique qui définit une ouverture avant circulaire. Le couvercle présente alors un contour circulaire et un diamètre égal au jeu près au diamètre de l’ouverture avant de la boîte de sol.
On peut aussi prévoir que la forme de la rainure non débouchante du deuxième mode de réalisation décrit ci-dessus ne soit pas obtenue avec un insert rapporté, mais qu’elle soit issue de moulage d’une seule pièce avec la paroi latérale de la boîte de sol.
Procédé de préparation d’une couche mince monodomaine en matériau ferroélectrique comprenant du lithium DOMAINE DE L’INVENTION L'invention concerne une structure du type piézoélectrique sur isolant (POI). Une telle structure trouve son application notamment dans les domaines de la microélectronique, des microsystèmes, de la photonique. Elle peut notamment être exploitée pour former des composants radiofréquences (RF) ou pour constituer de tels composants, en particulier des filtres ou des résonateurs à base de composants à ondes élastiques, par exemple à ondes élastiques de surface.
ARRIERE PLAN TECHNOLOGIQUE DE L’INVENTION En référence aux figures 1a et 1b qui représentent des structures POI de l’état de la technique, une structure POI est typiquement formée d’une couche mince piézoélectrique 4 reportée sur une première face d’un support 2. Une couche diélectrique intercalaire 3 est disposée entre, et en contact avec, le support 2 et la couche mince 4.
La couche mince 4 est constituée d’un matériau piézoélectrique monocristallin, tel que du tantalate de lithium ou du niobate de lithium. Ces matériaux présentent également des propriétés ferroélectriques. On rappelle qu’un matériau ferroélectrique est un matériau qui possède une polarisation électrique spontanée à l'état naturel. La couche mince 4 d’une structure POI se doit de présenter une polarisation uniforme, c’est-à-dire que tous les moments dipolaires sont alignés parallèlement les uns aux autres suivant une direction donnée.
Le support 2 est préférentiellement choisi, quant à lui, en silicium. Il peut s’agir d’un support constitué d’un substrat de base en silicium monocristallin qui peut présenter une résistivité supérieure à 1000 Ohms.cm. Alternativement, et comme cela est représenté sur la , le support 2 peut être formé d’un substrat de base 2a sur lequel est disposée une couche de piégeage de charges électriques 2b. Dans cette alternative, la couche diélectrique intercalaire 3 est disposée en contact avec la couche de piégeage 2b.
Le document WO2020200986A1 propose un procédé de fabrication d’un tel substrat POI permettant de préserver le caractère monodomaine de la couche mince. Ce document prévoit de transférer sur le support 2 une couche prélevée d’un substrat donneur comprenant un matériau piézoélectrique, par l’intermédiaire d’une étape d’implantation d’espèces légères conformément aux principes de la technologie Smart Cut™. Suite à ce transfert, la couche prélevée est traitée au cours d’une séquence de finition comprenant un traitement thermique suivi d’une étape de polissage, cette séquence de finition conduisant à former la couche mince 4 piézoélectrique, monocristalline et monodomaine. Au cours de cette séquence, il a été observé que le traitement thermique conduisait à former une portion superficielle multidomaine sur la couche prélevée, cette portion superficielle multidomaine étant ensuite éliminée par le traitement suivant de polissage, ce qui conduit à fournir la couche mince 4 présentant la qualité monodomaine requise.
Or, dans certaines conditions, notamment lorsque l’implantation des espèces légères est réalisée à forte dose et/ou à fort courant dans le but d’accroitre les cadences de production, il a été observé la présence de défectuosités dans la couche mince 4. Un premier type de défectuosités observées, en référence à la , consiste en la présence de dépression D1, ou parfois même d’une protubérance, en surface de la couche mince, ces dépressions/protubérances D1 rendant l’épaisseur de la couche mince 4 non uniforme. Ces défauts D1, désignés par « défaut de type dépression » par simplicité d’expression, visibles sur l’insert de gauche de la , sont de formes générales circulaires ou elliptiques dont la dimension (le diamètre ou le grand axe) est de l’ordre de 1 micron à 100 microns, et qui peut présenter parfois un fort rapport de forme. Ils présentent une profondeur ou une élévation typiquement comprise entre 1 à 30 nanomètres par rapport à la surface exposée de la couche mince 4.
Un second type de défectuosités observé consiste en la présence de « défauts triangles » D2. Ces défauts se présentent sous la forme de barreaux d’inversion de domaines ferroélectriques présentant des sections triangulaires de 0,1 micron à 10 microns de côté, comme cela est visible sur l’insert de droite de la . Les barreaux émergent en surface de la couche mince 4 et s’étendent dans l’épaisseur de la couche mince 4 pour, dans certains cas, la traverser. Ils sont orientés dans une direction antiparallèle à la direction de polarisation spontanée Ps de la couche mince 4 piézoélectrique. Ces défauts triangles peuvent présenter une densité supérieure à 10^3/cm² sur la surface exposée de la couche mince 4.
Ces deux types de défectuosités, dépressions et défauts triangles, ont un impact significatif sur les performances des dispositifs, par exemple les filtres acoustiques, formés sur et dans les substrats POI.
OBJET DE L’INVENTION Un but de l’invention est de remédier, au moins en partie, à ce problème. Plus précisément, un but de l’invention est de proposer une structure du type piézoélectrique sur isolant dont la couche mince piézoélectrique soit dépourvue de défectuosités de type dépression ou de défauts triangles ou, pour le moins, qui présente des défectuosités dans une densité moindre qu’une couche mince piézoélectrique obtenue par un procédé de l’état de la technique.
BREVE DESCRIPTION DE L’INVENTION En vue de la réalisation de ce but, l’objet de l’invention propose un procédé de préparation d’une couche mince monodomaine en matériau ferroélectrique comprenant du lithium, le procédé comprenant :
la fourniture d’une première couche monodomaine en matériau ferroélectrique comprenant du lithium, reportée sur un support, la première couche présentant une épaisseur superficielle riche en lithium; la finition de la première couche, cette finition comprenant une étape de traitement thermique de la face libre de la première couche, suivi d’une étape d’amincissement de la première couche pour former la couche mince monodomaine.
Le procédé de préparation est remarquable en ce comprend, avant le traitement thermique :
une première étape de nettoyage par voie humide de la face libre de la première couche, l’étape de nettoyage étant apte à éliminer la couche superficielle riche en lithium ; une seconde étape de préparation de la première couche visant à éliminer, prévenir ou limiter l’apparition de dendrites riches en lithium et en hydrogènes susceptibles de nucléer sur la face libre de la première couche lorsqu’elle est dépourvue de la couche superficielle riche en lithium.
En complément encore, la règle de stockage est une règle de stockage des données et tâches associées en fonction de différents instants temporels successifs, chaque instant temporel étant associé à un couple de donnée et tâche. Autrement dit, selon cette règle de stockage, les données et tâches associées stockées dans la mémoire tampon 32 correspondent à des instants temporels échelonnés dans le temps, avec de préférence en outre un écart de temps entre deux instants temporels successifs compris entre une période temporelle minimale et une période temporelle maximale. Ceci permet alors de fournir au modèle de prédiction 60 des données qui ont été apprises à différents moments de son fonctionnement. À titre d’exemple, une première partie de la mémoire tampon 32 comporte alors un ensemble d'apprentissage initial (c'est-à-dire les données qui ont été utilisées pour l’apprentissage initial du modèle de prédiction 60), une deuxième partie de la mémoire tampon 32 comporte les données et tâches associées obtenues au cours d’une première semaine d’utilisation du dispositif de traitement 20, une troisième partie de la mémoire tampon 32 comporte les données et tâches associées obtenues au cours d’une deuxième semaine d’utilisation du dispositif de traitement 20, et ainsi de suite.
En complément encore, les données et tâches associées sont stockées dans la mémoire tampon 32 après avoir en outre fait préalablement l’objet d’une opération de transformation, également appelée augmentation.
En variante encore, la règle de stockage dans la mémoire tampon 32 comporte une comparaison des différentes données, et respectivement des différentes tâches, entre elles, afin par exemple d’avoir stockage des données et tâches associées en fonction d’un taux d’occurrence dans la mémoire tampon 32 pour chacune des tâches, typiquement afin d’avoir un stockage dans la mémoire tampon 32 qui soit proportionnel à l’occurrence de la tâche, en termes de quantité de données stockées.
Outre les différentes alternatives de la règle de stockage décrites ci-dessus, le module d’apprentissage 30 est également configuré pour supprimer des données de la mémoire tampon 32, notamment afin de pouvoir stocker de nouvelles données dans cette mémoire tampon 32, tout en conservant une quantité de données stockées dans la mémoire tampon 32 inférieure à un seuil maximal prédéfini.
À titre d’exemple, selon une stratégie de « troupeau », le module d’apprentissage 30 conserve alors les données et tâches associées proches de la moyenne d'une distribution de tâches. De plus, la distance par rapport à la moyenne des distributions existantes dans la mémoire tampon 32 est utilisée comme moyen de supprimer, ou au contraire de stocker à plusieurs reprises, les exemples.
La illustre une mise en œuvre du dispositif de traitement 20 selon l’invention sur des images MNIST issues de la base de données MNIST connue en soi. Cette base de base de données MNIST (de l’anglais pour Modified ou Mixed National Institute of Standards and Technology ) est une base de 60 000 images de chiffres écrits à la main, couramment utilisée pour effectuer des tests dans le domaine de l’apprentissage automatique, ou apprentissage machine (de l’anglais machine learning ). Dans cette mise en œuvre, le modèle de prédiction 60 en forme d’un perceptron simple à couches multiples a d'abord été pré-entraîné en utilisant un sous-ensemble de 1000 images MNIST. Ensuite, les 59 000 images MNIST restantes ont été fournies au fur et à mesure en entrée du modèle de prédiction 60 en continu. La mémoire tampon 32 a été initialement remplie avec les 1000 images MNIST utilisées lors de la phase de pré-entraînement. La mémoire tampon 32 a une taille maximale de 1000 images MNIST. Les données sont écrites et lues dans la mémoire tampon 32 à des index aléatoires.
Dans cet exemple, en mode assisté de détermination ACL, la tâche fournie par l’utilisateur est l’étiquette du chiffre écrit à la main, également appelé chiffre MNIST. Le mode semi-supervisé de détermination SSL utilise la prédiction effectuée par le modèle de prédiction 60 (c'est-à-dire un pseudo-étiquetage). Le mode auto-supervisé de détermination AUL vise à prédire si le chiffre MNIST a été retourné horizontalement (c'est-à-dire en miroir) ou non. Les premier et deuxième seuils d'incertitude utilisés sont ici évolutifs pour être égaux aux 5 ème et 85 ème percentiles de l'incertitude calculée sur toutes les estimations d'incertitude précédemment effectuées (tel qu’en moyenne courante), ces premier et deuxième seuils ayant été initialisés sur la base des incertitudes contenues dans la mémoire tampon 32. Les gradients ont été appliqués par mini-lots de dix exemples traités. Lors de l'écriture des données dans la mémoire tampon 32, une étape d'augmentation des données a été utilisée, au cours de laquelle les pixels ont subi un bruitage encore gaussien (de l’anglais still Gaussian noising ) (c'est-à-dire qu'ils ont été additionnés avec des échantillons d'une distribution gaussienne) et les pixels ont également été décalés en abscisse et en ordonnée - les nouveaux pixels entrant dans l'image ont été traités comme des pixels noirs (c'est-à-dire que les pixels ne s'enroulent pas). Lors de l'écriture dans la mémoire tampon 32 suite au mode assisté de détermination ACL, dix images augmentées ont été écrites dans ladite mémoire 32. Lors de l'écriture dans la mémoire tampon 32 suite au mode semi-supervisé de détermination SSL, seule une seule image augmentée a été écrite dans ladite mémoire 32.
La courbe 200, visible à la , représente alors une précision de la prédiction fournie par le modèle de prédiction 60, ceci pour les 10 000 images de test de la base MNIST, et l’évolution temporelle de la courbe 200 montre, qu'à mesure que le modèle de prédiction 60 voit de plus en plus d'exemples dans le flux de données, la précision sur ces 10 000 images de test MNIST s’améliore, bien qu'elle soit sujette à oscillation. Notamment, la précision après avoir vu tous les chiffres MNIST est supérieure à celle d'un modèle de l’état de la technique entrainé une fois (c'est-à-dire qu'ils ont vu le même nombre d'exemples), cette précision du modèle de l’état de la technique étant représentée sous forme de la droite 210 en trait pointillé.
Le fait que les performances du dispositif de traitement 20 selon l’invention, et en particulier la précision du modèle de prédiction 60 au fur et à mesure de son apprentissage en continu, soient légèrement supérieures à celles du modèle entièrement supervisé de l’état de la technique après une seule itération d’entraînement (de l’anglais epoch ) est encore plus notable en considérant en outre le graphique circulaire 300 représenté aussi à la .
Le graphique circulaire 300 comporte trois portions de disque 310, 320, 330, représentant chacune un taux de sélection, ou taux d’utilisation, d’un mode de détermination respectif, à savoir une première portion 310 représentant le taux du mode auto-supervisé de détermination AUL, une deuxième portion 320 représentant le taux du mode semi-supervisé de détermination SSL, et une troisième portion 330 représentant le taux du mode assisté de détermination ACL. La première portion 310 correspond alors à un taux de 88 %, ou 0,88 ; la deuxième portion 320 à un taux de 10 %, ou 0,1 ; et enfin la troisième portion 330 à seulement un taux de 2 %, 0,02. Autrement dit, seuls 2 % des points de données du flux de données ont été étiquetés via le mode assisté de détermination ACL, c’est-à-dire via le mode actif, ce qui correspond à 1 200 images étiquetées supplémentaires par rapport à celles utilisées lors de la phase de pré-entraînement. L’homme du métier observera également dans cet exemple que, conformément à ce qui est souhaité, la majeure partie des points de données du flux de données, c’est-à-dire la majeure partie des images, est utilisée pour calculer les pertes auto-supervisées suivant le mode auto-supervisé de détermination AUL.
Selon le deuxième mode de réalisation, l’ensemble 26 de modèles d’intelligence artificielle 26 comporte en outre un modèle de détection d’anomalie 400.
Le modèle de détection d’anomalie 400 est connu en soi, et est par exemple décrit dans l’article « Deep learning for anomaly detection: A survey » de R. Chalapathy et al publié en 2019, ou encore dans l’article « An overview of deep learning based methods for unsupervised and semi-supervised anomaly detection in videos » de B. R. Kiran et al publié en 2018.
Le modèle de détection d’anomalie 400 est un modèle d’analyse entraîné à détecter automatiquement des données distinctes des données vues lors de l’apprentissage. Le modèle de détection d’anomalie 400 est apte à être couplé avec n’importe quel modèle de représentation des données (choisi en fonction de l’application, des contraintes, des données, etc).
Le modèle de détection d’anomalie 400 est typiquement entrainé de manière semi-supervisée. Le jeu d’entrainement est composé d’une seule tâche, celle des données normales (ou nominales). Au cours de son utilisation, le modèle de détection d’anomalie 400 est alors configuré pour distinguer des données appartenant à cette tâche entraînée de données normales, par rapport à des données anormales (les anomalies). Le modèle de détection d’anomalie 400 est aussi appelé classifieur à une classe (de l’anglais one-class classifier ).
En variante, le modèle de détection d’anomalie 400 est entrainé de manière supervisée avec un jeu de données d’anomalies, au lieu d’un jeu de données normales.
Enfin, le procédé mis en œuvre par ordinateur de calcul 400 d’un facteur de correction comprend une troisième étape de calcul 440, par un processeur, pour chaque longueur d’onde du cinquième spectre Raman, d’un facteur de correction qui correspond à un rapport entre le premier paramètre de rendement de conversion Raman et le deuxième paramètre de rendement de conversion Raman.