Nano-imagerie des rayons X via des réseaux neuronaux

Le projet de recherche postdoctorale s’inscrit dans le cadre d’un projet à 5 ans financé par le CER et intitulé CARINE (Coherent diffrAction foR a Look Inside NanostructurEs towards atomic resolution: catalysis and interfaces – https://carine-erc.eu) visant à développer et à appliquer l’imagerie cohérente des rayons X en condition de Bragg. Nous voulons développer et appliquer des approches d’apprentissage automatique et, plus généralement, de science des données pour l’imagerie et la caractérisation des systèmes à l’échelle nanométrique. L’imagerie par diffraction cohérente des rayons X est un nouvel outil puissant pour sonder la structure des nanomatériaux de manière non destructive avec une résolution spatiale de 10 nm. Le problème de reconstruction, connu sous le nom de « récupération de phase », est généralement résolu par des algorithmes itératifs qui ne convergent pas toujours. L’apprentissage automatique sera appliqué à différentes tâches telles que la récupération de phase, la super-résolution, le déroulage de phase, etc., afin d’inverser sans ambiguïté les clichés de diffraction et d’imager la structure d’un objet 3D avec une résolution de l’ordre du nm.

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