INPI-France/Brevets-Francais-2024-Chunked huggingface dataset:
Plus particulièrement, la plaque 1 selon le deuxième aspect de l’invention peut être telle que : chaque plot diélectrique 131 présente une hauteur comprise entre 100 nm et 5 µm, de préférence entre 400 nm et 2,5 µm, et encore plus préférentiellement sensiblement égale à 1 µm, et/ou chaque plot diélectrique 131 présente au moins une dimension transversale comprise entre 100 nm et 2 µm, de préférence entre 200 nm et 1 µm, et encore plus préférentiellement sensiblement égale à 500 nm, et/ou deux plots diélectriques 131 adjacents entre eux d’une même pluralité sont espacés entre eux d’une distance comprise entre 100 nm et 1 µm, de préférence entre 200 nm et 800 nm, et encore plus préférentiellement sensiblement égale à 500 nm, de sorte à conférer à la surface de la zone structurée 102 un caractère superhydrophobe, que les plots diélectriques 131, voire l’espace 132 entre ces plots, soient ou non recouverts d’un revêtement hydrophobe 14.
L’invention concerne également, selon un troisième aspect, le procédé d’auto-assemblage mettant en œuvre la plaque d’accueil 1 selon le deuxième aspect de l’invention et l’assemblage 0 obtenu par mise en œuvre du procédé d’auto-assemblage selon le troisième aspect de l’invention.
L’on appréciera que, grâce à la présente invention : il peut suffire d’ajouter un seul niveau de photolithographie appliqué au substrat 11 tel que fourni pour le rendre mieux adapté à l’auto-assemblage ; et/ou l’étape de gravure permettant de générer une microrugosité est une étape standard et parfaitement maîtrisée de la microélectronique, qui ne génère pas de défauts ni de particules. Elle est très facile à intégrer dans un procédé de réalisation de puces et utilise les mêmes types d’équipements que les étapes précédentes dudit procédé de réalisation ; et/ou la forme, la taille et la densité des plots diélectriques 131 générés sont parfaitement contrôlables puisqu’ils correspondent à des motifs dessinés sur le niveau de photolithographie rajouté. De la même manière, la distance entre la zone réceptrice de la puce 2 (zone hydrophile) et de la zone inter-puces (zone super-hydrophobe) est modulable aussi puisqu’elle est définie par le design de la couche sacrificielle 12, ce qui n’est pas le cas du silicium noir que permet d’obtenir l’article scientifique cité en introduction ; et/ou il n’est pas nécessaire de supprimer tous les matériaux isolants et métalliques, constituant les interconnexions électriques 110, qui peuvent être très nombreux dans les zones inter-puces et difficiles à supprimer par gravure étant donné leur variété ; et/ou l’on évite de générer une marche 15 très importante en surface des puces et de la plaque réceptrice 1, cette marche étant tout de même obtenue de sorte à participer à l’atteinte d’un fort contraste de mouillabilité entre la zone pleine 101 et la zone structurée 102.
Procédé de collage de deux couches réduisant les contraintes La présente invention concerne le collage de deux couches, dont de préférence une à base de silicium, impliquant un recuit de consolidation. Elle s’inscrit notamment dans la fabrication de dispositifs optoélectroniques et microélectroniques. Elle trouve par exemple pour application particulièrement avantageuse le domaine des technologies d’affichage.
ETAT DE LA TECHNIQUE Le collage, notamment le collage direct, est une technique couramment utilisée dans le domaine des systèmes optoélectroniques, des systèmes micro-électromécaniques ou encore des circuits intégrés. Le collage direct consiste à coller deux éléments, classiquement deux plaques (ou wafers en anglais), sans couche intermédiaire. Par exemple, le collage direct hydrophile se déroule typiquement en trois étapes : un prétraitement des wafers, un collage préalable à température ambiante et enfin un recuit de consolidation à haute température, typiquement à une température supérieure à 100°C. Ce recuit de consolidation permet de renforcer les liaisons moléculaires entre les deux plaques (forces de Van der Waals, liaisons hydrogène, liaisons covalentes…), ces liaisons étant très faibles après le simple collage à température ambiante. Il est donc nécessaire à une adhésion satisfaisante des deux plaques entre elles. Cette étape présente cependant un inconvénient majeur. En effet, il est fréquent que les deux plaques soient composées de matériaux présentant des coefficients d’expansion thermique (CTE) très différents. En conséquence, lors du recuit de consolidation, le niveau de stress à l’interface entre les deux plaques, et plus généralement dans l’empilement formé par les deux plaques, est très élevé, ce qui mène à des phénomènes de délamination de l’empilement, voire à sa rupture. Cet inconvénient est d’autant plus gênant que les matériaux impliqués présentent des coefficients d’expansion thermique différents et que leur collage nécessite une température de recuit de consolidation élevée.
Une solution parfois utilisée consiste à amincir au moins une des deux couches de façon à permettre une certaine relaxation des contraintes engendrées par le recuit de consolidation, mais cette technique ne permet pas de s’affranchir des problèmes de dégradation de façon satisfaisante.
La présente invention vise donc à proposer une solution permettant de limiter la dégradation de l’empilement lors du recuit de consolidation.
RESUME Pour atteindre cet objectif, selon un mode de réalisation on prévoit un procédé de collage d’une couche à base d’un premier matériau et d’une couche à base d’un deuxième matériau comprenant les étapes suivantes : Fournir un empilement comprenant une couche à base d’un premier matériau, de préférence à base de silicium, dite première couche, et une couche à base d’un deuxième matériau, dite deuxième couche, le premier matériau étant de préférence différent du deuxième matériau, la première couche présentant une épaisseur initiale e 100,ini , la première couche présentant une première face inférieure en regard d’une face de la deuxième couche, dite deuxième face supérieure, et une première face supérieure opposée à la première face inférieure, Former dans la première couche, à partir de la face supérieure de la première couche et sur toute son épaisseur, un réseau de tranchées, et Soumettre l’empilement à un recuit de consolidation.
L’étape de formation de tranchées dans la première couche permet une relaxation des contraintes dans l’empilement, ces contraintes étant dues à la différence entre les coefficients de dilatation thermique (CTE) du premier matériau et du deuxième matériau. L’étape de recuit de l’empilement, pouvant par exemple être effectué à une température supérieure à 100°C, voire supérieure à 200°C, permet ensuite une consolidation de l’empilement. Le procédé permet ainsi d’obtenir un empilement solide tout en minimisant les phénomènes de délamination et de rupture.
Les figures 1A à 1F illustrent les étapes du procédé selon un mode de réalisation de l’invention. La représente la fourniture d’un empilement comprenant au moins une première et une deuxième couche.
La illustre une étape de formation de tranchées dans la première couche ainsi que dans une première couche active faisant partie de l’empilement.
La illustre une étape de recuit de l’empilement.
Dans un mode de réalisation, une stratégie d’apprentissage de type « curriculum learning » où les datasets d’apprentissage et de validation peuvent évoluer au fur et au mesure des épisodes (« epochs » en anglais) de l’apprentissage, est en outre utilisée. Par exemple l’apprentissage pourrait démarrer dans le dataset ‘H’ pour bien apprendre le cas haut SNR, puis par la suite inclure les cas faible SNR avec le dataset ‘MLH’ et pour finir sur le dataset ‘M’ pour couvrir une large plage de SNR, pour que le réseau puisse généraliser sur toute la plage. Un autre exemple consiste à créer, pour chaque phase de l’apprentissage, un dataset en choisissant un pourcentage variable d’éléments à partir dans un ensemble de datasets préexistant, par exemple ‘L’, ‘H’, ‘M’. D’autres méthodes connues de l’homme de l’art pour former des datasets pertinents pour une stratégie « curriculum learning » peuvent être utilisées.
Pour finir, dans un mode de réalisation, sont sauvegardés les poids du meilleurs réseau appris en se basant sur le minimum de la fonction de coût (critère du loss), ou sur le critère de la précision par trajet (i.e. ), ou bien sur le critère plus restrictif de la précision d’avoir correctement détecté tout le support de la réalisation de la réponse impulsionnelle du canal (i.e. ), avec l’opérateur indicateur qui vaut 1 si la condition est vraie, et 0 sinon. Il est possible aussi d’exécuter plusieurs fois la procédure d’apprentissage avec des initialisations différentes des poids du réseau, selon les méthodes connues de l’état de l’art, et de retenir à la fin les poids issus de l’essai qui a minimisé la fonction de coût et/ou alors l’erreur de validation, et/ou les autres critères précédemment décrit dans ce document ou connus par l’homme de l’art.
Architecture pour le réseau de détection de parcimonie :
Il a été établi par les inventeurs que les couches résiduelles (ResNet – « Residual Network », c’est-à-dire un ensemble de couches de réseau de neurones ayant une connexion résiduelle tel que définie dans K. He, X. Zhang, S. Ren and J. Sun, « Deep residual learning for image recognition », IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), Jun. 2016) avec des couches convolutives (ou de convolution) ont des comportements très intéressants, et permettent d’atteindre une convergence rapide en quelques époques. L’utilisation des couches de normalisation a contribué aussi à converger vers de résultats particulièrement intéressants.
Un mode de réalisation d’architecture du réseau de détection de parcimonie à base de ResNet , particulièrement performant, est illustré sur la , comprenant : - une ou plusieurs couches d’entrées qui permettent l’agrégation des observations retenues (estimés du canal préalables, métriques de synchronisation, ou tout autre fonction issue de ces informations), afin de constituer un tenseur d’ordre 2 (i.e. une matrice) de taille où est le nombre d’aspects d’entrée du réseau. Aspect (ou caractéristique, « feature » en anglais) ici correspond à une dimension des tenseurs qui sont traités par les structures neurales, et est aussi connu sous la dénomination canal (en anglais « channel ») dans le jargon des structures neuronales (cela ne désigne cette fois bien sûr pas le canal de propagation), les termes « profondeur » ou de « volume » sont parfois utilisés aussi pour parler du nombre d’aspects. En outre, l’utilisation des valeurs absolues des entrées de la réponse impulsionnelle peut avoir le double effet bénéfique d’utiliser des entrées réelles à la place des entrées complexes (réduction de dimension et donc de mémoire occupée et de nombre de poids du réseau) et d’évaluer la puissance des entrées, surtout quand les entrées sont mises à l’échelle par rapport à la variance (ou matrice de covariance) du bruit et l’interférence. Pour finir, l’utilisation de ces quantités en domaine logarithmique facilite l’apprentissage grâce à une dynamique des observations plus élevée. - une ou plusieurs couches neuronales pour permettre le passage de aspects vers aspects, où est le nombre d’aspects intermédiaires du réseau. Plus le nombre d’aspects sera grand, plus les couches qui suivent auront de facilité à identifier une caractéristique intéressante des données permettant d’atteindre l’objectif (accompagné d’une complexité calculatoire accrue, ce qui nécessite de faire un compromis). - couches à connexion résiduelles qui travaillent sur ces aspects, en sommant leur entrées à leur sorties par le biais de connexions résiduels. En particulier, des structures de ResNet telles que sur la , où le ResNet comporte une (cas a) ou plusieurs (cas b) non-linéarités et où l’ordre de placement des couches peut varier (cas a, b, c), et où certaines entrées peuvent être directement connectées vers la sortie sans être affectées par les traitements (cas d). - une ou plusieurs couches neuronales pour permettre le passage de aspects vers un seul aspect de sortie qui correspondra au log-probabilités de présence ou non de trajets sur les différents indices sur la longueur du TS, . Par la suite le masque désiré est obtenu par .
Le réseau de raffinement de l’estimé
Le réseau de neurones dans le bloc EST_CNL_RAFF 16 est nommé réseau de raffinement de l’estimé et reçoit en entrée un estimé au-préalable de la réponse impulsionnelle du canal, ici , potentiellement débruitée grâce au masque du réseau de détection de parcimonie, et vise à fournir en sortie un estimé de la réponse impulsionnelle du canal avec encore moins de bruit.
De façon optionnelle, il est possible d’utiliser une ou plusieurs des entrées suivantes : l’estimé de la variance du bruit , par exemple en provenance du bloc 11, ou d’un autre estimateur de variance de bruit, par exemple basé sur la connaissance du masque qui utiliserait les entrées de la CIR correspondantes à du bruit pour obtenir une nouvelle estimation de sa variance ; les estimés (log-)probabilistes de la connaissance des trajets utiles et du bruit (qui pourraient par exemple provenir du réseau de détection de parcimonie précédemment cité).
Dans des modes de réalisation de ce réseau de raffinement de l’estimé de la CIR, une ou plusieurs des dispositions sont mises en œuvre parmi celles détaillées ci-dessous pour les trois aspects suivants : - stratégie de construction de bases de données d’entrainement, de validation et de test ; - stratégie d’entrainement : - architecture.
Les deux premières étapes de construction des bases des données et de stratégie d’entrainement comportent : L’utilisation d’une base de données de réponses impulsionnelles du canal (telles qu’elles seraient perçues par le récepteur du système de télécommunication en entrée du bloc d’estimation préalable du canal 11 en absence de bruit, ou avec un niveau de bruit négligeable par rapport au niveau de bruit minimal dans la plage d’opération du système de télécommunication). Cette base de données peut être générée par un simulateur ou alors peut provenir de campagnes de sondage du canal électromagnétique. La base de données contient les cibles de la base de donnée d’entrainement pour le réseau neuronal de raffinement de l’estimé de canal. l’utilisation du bloc 11 pour fournir les estimés de canal préalables et éventuellement l’estimation de variance du bruit. Ce bloc effectue les opérations supplémentaires qui sont décrites dans la partie « Stratégie de construction de bases de données d’entrainement, de validation et de test du réseau de détection de parcimonie » pour obtenir une base de données (dataset) d’entrainement pour l’apprentissage du réseau de détection du support, seulement si l’entrainement de ce dernier réseau se fait conjointement au réseau de raffinement. Dans le cas où l’entrainement concerne seulement le réseau de raffinement, ces opérations supplémentaires pour obtenir la base de données d’entrainement pour l’apprentissage du réseau de détection du support ne sont pas exécutées. L’utilisation du bloc 12, i.e. y compris le réseau de neurones de détection du support, dont la structure et paramètres sont utilisés pendant la phase d’entrainement décrite dans la partie « Stratégie d’entraînement du réseau de détection de parcimonie » si le réseau de neurones de détection du support est entrainé aussi. Dans le cas d’entrainement du seul réseau de raffinement, le bloc 12 est utilisé juste pour faire de l’inférence, i.e. les poids du réseau de neurones du bloc 12 sont figés et ce réseau est utilisé juste pour calculer les sorties. L’utilisation du bloc 14 pour calculer les estimations débruitées du canal à partir du masque délivré par le bloc 12 et des estimés délivrées par le bloc 11. En présence de bruit sur le signal reçu constitué à partir des canaux de la base de donnée, les sorties de ce bloc 14 constituent les entrées de la base d’entrainement du réseau de neurones de raffinement. D’autres détails dans la partie « Stratégie de construction de bases de données d’entrainement, de validation et de test du réseau de raffinement ». L’utilisation du bloc 16, i.e. le réseau de neurones de raffinement, dont la structure et paramètres sont utilisés pendant la phase d’entrainement décrite dans la partie « Stratégie d’entraînement du réseau de raffinement » .
L’étape 200 fournit en sortie les paramètres finaux du bloc 16, obtenus grâce à l’entrainement. Dans le cas d’entrainement conjoint du bloc 12 et du bloc 16, l’étape 200 fournit en sortie aussi les paramètres finaux du bloc 12.
Dans un mode de réalisation, l’une et/ou l’autre de ces dispositions sont mises en œuvre dans une étape préalable 200 aux étapes 101-105 par une plateforme électronique de construction et d’entraînement.
Elles sont moins restrictives que celles décrites en référence au réseau de détection de parcimonie.
Stratégie de construction de bases de données d’entraînement, de validation et de test du réseau de raffinement :
Les éléments indiqués plus haut relativement à la construction de la base de données pour le réseau de détection de parcimonie s’appliquent aussi ici. Par contre il faudra y rajouter la réponse impulsionnelle du canal idéal , et la variance du bruit (ou la matrice de covariance dans le cas multi-antennaire) comme des cibles supplémentaires dans les bases de données. En effet, comme les canaux de propagations sont simulés sur des ordinateurs, ou émulés par des émulateurs de canal matérielles, ou alors viennent de campagnes de mesures du canal dans des déploiements réalistes (appelées aussi sondage du canal), il est possible d’accéder en environnement de laboratoire à la réalisation exacte de la CIR et du SINR. Donc en exploitant cette opportunité, ces bases de données peuvent être construits.
Stratégie d’entraînement du réseau de raffinement :
En synthèse, dans l’art antérieur :
- les méthodes d’estimation de canal améliorées classiques sont soit limitées par leur complexité computationnelle (e.g. inversions de matrice) soit non-réalisables par la difficulté d’obtention de métriques (e.g. statistiques des canaux de transmission) qui sont requises par ces algorithmes ;
- les méthodes d’estimation de canal améliorées qui utilisent des réseaux de neurones rencontrent divers problèmes de généralisation, notamment quand on étudie les réseaux qui essaient d’améliorer les estimés LS : lorsqu’on considère des réseaux qui sont entraînés sur une base de donnée avec certains profils de canaux spécifiques similaires entre eux, ces réseaux apprennent à bien les traiter, pour s’approcher des performances de l’estimateur MMSE, mais ils dégradent les performances sur des canaux qui ne font pas partie de la base de données, alternativement, quand on considère des réseaux qui sont entraînés sur une base de données avec une large variété de profils de canaux, ces réseaux perdent leur intérêt et apportent peu voire pas d’améliorations vis-à-vis des estimées LS.
En conclusion, si certaines références commencent à traiter la généralisation des estimateurs de canal à base de réseaux de neurones à des profils de canal substantiellement différents, une solution avec une complexité raisonnable n’a pas encore été révélée.
Il existe donc un besoin d’améliorer la qualité des estimées du CIR tout en limitant la complexité d’estimation.
A cet effet, suivant un premier aspect, la présente invention décrit un procédé d’amélioration de la détermination de l’estimée d’un canal de télécommunication entre un dispositif émetteur et un dispositif récepteur, en fonction d’au moins une trame de signal comprenant séquences pilotes prédéfinies, chacune de longueur , transmise via ledit canal à destination du dispositif récepteur de télécommunication et une première estimation du canal de télécommunication ayant été effectuée, suite à la réception de ladite trame par ledit dispositif récepteur, en fonction de ladite trame reçue et desdites séquences pilotes prédéfinies et ayant fourni au moins des premières estimés de la réponse impulsionnelle du canal ; avec où correspond au ième trajet de la réponse impulsionnelle du canal de télétransmission relatif à la séquence pilote de la trame ; ledit procédé étant caractérisé en ce qu’il comprend les étapes suivantes mises en œuvre par le dispositif récepteur : - fourniture en entrée d’un réseau de neurones du dispositif récepteur de premières données d’entrée, et obtention en sortie dudit réseau d’une estimation d’un masque binaire , déterminé en fonction desdites premières données d’entrée fournies, tel que : = 0, si le trajet d’indice k est déterminé comme ne comportant que du bruit ; = 1, sinon ; lesdites premières données d’entrée étant fonction de la corrélation entre la trame reçue et lesdites séquences pilotes prédéfinies ; - détermination de deuxièmes estimées du canal, , en fonction des premières estimées du canal, , et du masque binaire déterminé, selon la règle suivante : .
L’invention propose ainsi une méthode de d’estimation de canal avec détection de parcimonie (i.e. du support du canal) par réseau de neurones, suivie de la détermination d’une estimée de la réponse impulsionnelle du canal débruitée, en fonction de cette parcimonie, de manière à se rapprocher du comportement idéal de débruitage de la .
La « détection de la parcimonie du canal » est l’estimation du « support » de la CIR du canal dans le domaine du retard, au temps échantillon ou symbole, selon les applications : il s’agit d’estimer à quels retards (qui correspondent à des indices du temps symbole ou de l’échantillon, i.e. à des trajets distincts) le canal a une puissance non négligeable.
- les premières données d’entrée du réseau de neurones comprennent au moins un des ensembles de données parmi les ensembles suivants relatives à ladite trame : - les premières estimés du canal , - des critère(s) de synchronisation , caractérisant la réponse impulsionnelle du canal ; - les premières estimés du canal et des estimés du SINR à travers la variance du bruit relative à ladite trame ou de la matrice de covariance ; - les premières estimés du canal et des estimés du SINR à travers les variances du bruit ou les matrices de covariance relatives à chaque séquence pilote ; - des critère(s) de synchronisation , caractérisant la réponse impulsionnelle du canal et des estimés du SINR à travers la variance du bruit ou de la matrice de covariance ;
- le réseau de neurones a été préalablement entraîné au cours d’une phase d’apprentissage à l’aide d’un ensemble des premières données d’entrée de trames d’apprentissage telle que, pour des premières données d’entrée correspondant à une trame d’apprentissage considérée, la sortie désirée du réseau de neurones, à laquelle est comparée la sortie fournie par le réseau de neurones en phase d’apprentissage, est fixée à : - 1 si et seulement si un critère prédéfini est supérieur à un seuil prédéfini - 0 sinon ; où le critère est fonction des réalisations du canal peu ou pas bruités sur les séquences pilotes et au moins un élément, parmi le critère et le seuil , est déterminé en fonction du SNR ou du SINR sur ledit canal de télécommunication pour ladite trame d’apprentissage considérée ;
- le seuil est choisi égal à , où est la variance du bruit sur la trame d’apprentissage considérée ;
- le seuil est choisi égal à , où est l’estimée de la variance du bruit sur la trame considérée et est une constante qui, sur une plage de SNR d’intérêt pour le profil du canal considéré, minimise l’erreur quadratique moyenne exprimée sous la forme : où est l’espérance statistique, sur des réalisations stochastiques du canal au sein du profil et le plage de SNR considérés, et est une estimé de canal obtenue à travers le débruitage de l’estimé au-préalable avec le masque idéal via ;
le critère , avec la matrice de covariance du bruit affectant la séquence pilote de la trame d’apprentissage considérée ;
le critère sera calculé à partir de la formule , avec la matrice de covariance du bruit affectant la séquence pilote de la trame d’apprentissage considérée ; mais en remplaçant dans ladite formule : par la valeur moyenne de la matrice de covariance du bruit affectant la trame d’apprentissage considérée et/ou les réponses impulsionnelles du canal par leur moyenne temporelle sur la trame ;