Note ABES Structure, conductivité thermique et défauts de type “ Two level system” dans le nitrure de silicium amorphe par des méthodes de calcul ab initio et machine learning Structure, thermal conductivity and two level systems defaults in Silicon Nitride by ab initio and machine learning methods Nitrure de silicium amorphe Dynamique moléculaire Conductivité thermique TLS Amorphous silicon nitride Molecular dynamics Thermal conductivity Two level systems 530.12 006.31 Théorie quantique Nitrure de silicium Conductivité thermique Apprentissage automatique L’objectif de cette thèse est d’étudier le transport thermique et d’identifier la microstructure de défauts dits ‘‘two level systems’’ à l’aide de simulations à l’échelle atomique. Le matériau d’étude est le nitrure de silicium amorphe non-stœchiométrique (aSixNy, avec x=y=1), un diélectrique d’application en nanotechnologie. Dans un premier temps, des modèles du matériau sont construits en simulant la fusion suivie de la trempe par dynamique moléculaire ab initio (AIMD). Il est montré que l’excès de Si par rapport à la composition stœchiométrique se répartit dans le voisinage des Si qui peuvent se trouver coordonnés à un, deux voire quatre atomes de Si. La conductivité thermique est ensuite calculée en simulant des transitoires thermiques selon la dynamique moléculaire d’approche à l’équilibre (AEMD). Elle varie en fonction de la taille du système, dû à des effets nanométriques. Afin d’observer la saturation de la conductivité thermique à la valeur macroscopique, un potentiel interatomique (MLIP) est développé par apprentissage machine de données AIMD. Dans la dernière partie, un système de aSiN contenant un atome d’hydrogène est étudié, et la simulation de la trajectoire quantique des atomes met en évidence une transition par effet tunnel. Le phénomène s’apparente aux défauts « two level systems » impliqués dans la décohérence des qubits. Ce résultat préliminaire très prometteur met en avant une méthodologie qui pourra être mise en œuvre pour caractériser plus systématiquement ce type de défauts. The aim of this thesis is to study the thermal transport and identify the microstructure of so-called ‘two level systems’ defects using atomic scale simulations. The material studied is amorphous non-stoichiometric silicon nitride (aSixNy, where x=y=1), a dielectric used in nanotechnology. First, models of the material are built by simulating melting followed by quenching using ab initio molecular dynamics (AMD). It is shown that the excess Si compared with the stoichiometric composition is distributed in the vicinity of the Si atoms, which can be coordinated to one, two or even four Si atoms. Thermal conductivity is then calculated by simulating thermal transients using approach-to-equilibrium molecular dynamics (AEMD). It varies with the size of the system, due to nanometric effects. In order to observe the saturation of the thermal conductivity at the macroscopic value, an interatomic potential (MLIP) is developed by machine learning of AIMD data. In the final section, an aSiN system containing a hydrogen atom is studied, and simulation of the quantum trajectory of the atoms reveals a tunneling transition. The phenomenon is similar to the “two level systems” defects involved in qubit decoherence. This very promising preliminary result highlights a methodology that can be used to characterise this type of defect more systematically. Electronic Thesis or Dissertation Text fr PDF 72211974 https://publication-theses.unistra.fr/public/theses_doctorat/2025/LAMBRECHT_Achille_2025_ED269.pdf http://www.theses.fr/2025STRAD018/abes https://theses.hal.science/tel-05330485 https://theses.hal.science/tel-05330485 https://theses.hal.science/tel-05330485 Lambrecht Achille 1998-04-01 FR 291431267 0909030986J 22012602 4200020 https://theses.fr/2025STRAD018 2025STRAD018 https://doi.org/10.70675/a3b69f2bz8275z447ezb31cz588664d984e3 2025-07-18 Physique / matière condensée Strasbourg 131056549 Doctorat Docteur es non oui Massobrio Carlo MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 069748268 Martin Evelyne MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 119721112 Maignan Antoine MADS_PRESIDENT_DU_JURY 033970181 Dappe Yannick MADS_RAPPORTEUR_1 074049801 Merabia Samy MADS_RAPPORTEUR_2 088735400 École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 269 156504863 Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 260728 176969721 ddc:530 ddc:004 Massobrio Carlo Martin Evelyne Maignan Antoine Dappe Yannick Merabia Samy École doctorale Mathématiques, sciences de l'information et de l'ingénieur (Strasbourg ; 1997-....) Laboratoire des sciences de l'ingénieur, de l'informatique et de l'imagerie (Strasbourg ; 2013-....) PDF 72211974