(prise de fonction au 1er septembre 2022)

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Profil Enseignement

Le(a) professeur(e) recruté(e) prendra la responsabilité de plusieurs enseignements de cristallographie et diffraction, principalement en master. Il(elle) assurera l'animation pédagogique d'une petite équipe d'enseignants-chercheurs autour de ces thématiques. La deuxième partie du service de ce personnel sera consacrée aux enseignements de la chimie du solide et inorganique en licence et en master. Certains de ces enseignements pourront être dispensés en anglais. La personne recrutée participera à différentes activités pédagogiques annexes : suivi des stages, participation aux jurys, etc.

Une expérience dans la pratique de méthodes pédagogiques utilisant les outils numériques est indispensable.

Vers des réseaux de neurones plus économes en énergie

Depuis un demi-siècle, la révolution des technologies de l’information est intimement associée au développement de l’ordinateur. Les ordinateurs sont construits selon une architecture qui n’est pas optimisée pour les tâches d’Intelligence Artificielle (IA) destinées à traiter des données massives (« Big Data »), qui génèrent une forte consommation d’énergie.

Les architectures alternatives actuellement étudiées se basent sur un réseau hardware de neurones et synapses artificiels inspiré du cerveau potentiellement 10000 fois plus économe en énergie.

Dans ce cadre, des chercheurs de l’Institut des Matériaux de Nantes Jean Rouxel (IMN, CNRS/Nantes Université) ont découvert une nouvelle propriété dans des matériaux innovants, les isolants de Mott.

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