Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition

International audienceThis paper presents the design and analysis of a data science competition on a problem of time series regression from aeronautics data. For the purpose of performing predictive maintenance, aviation companies seek to create aircraft "numerical twins", which are programs capable of accurately predicting strains at strategic positions in various body parts of the aircraft. Given a number of input parameters (sensor data) recorded in sequence during the flight, the competition participants had to predict output values (gauges), also recorded sequentially during test flights, but not recorded during regular flights. The competition data included hundreds of complete flights. It was a code submission competition with complete blind testing of algorithms. The results indicate that such a problem can be effectively solved with gradient boosted trees, after preprocessing and feature engineering. Deep learning methods did not prove as efficient

Méthodologie de fabrication de transistors à base de Graphène : application aux composants optoélectroniques hyperfréquences

Since its discovery in 2004, graphene has attracted the attention of the scientific community due to its unique properties as well as the diversity of its potential applications. Nevertheless, its implementation at industrial scale still requires many challenges including its performance stability.The objective of my PhD is to develop a technological process for the fabrication of devices integrating low-doped graphene and exhibiting stable electrical characteristics. As graphene is extremely sensitive to the environment, it is crucial to protect its surface to accurately control its properties. To do this, several technological approaches have been analyzed using the statistical characteristics of more than 500 transistors. The optimal process integrates a “protection” layer after graphene transfer and the passivation of the fabricated devices with an oxide layer. 75% of the passivated transistors were functional, with low hysteresis and time-stable performances. These criteria are essential for the integration of graphene in discrete components, in particular for optoelectronic devices.Subsequently, the technological process developed was adapted for the fabrication of graphene based coplanar waveguides for high frequency photodetection. We report on a measured photocurrent of 0.15 mA/W with a 1.55 µm laser modulated up to 40 GHz. This technology is currently studied for the fabrication of high frequency optoelectronic mixersDepuis sa découverte en 2004, le graphène n’a cessé de capter l’intérêt de la communauté scientifique grâce à ses innombrables propriétés et à la diversité de ses applications potentielles. Néanmoins, son implémentation à l’échelle industrielle exige encore beaucoup de contraintes et notamment concernant la stabilité de ses performances.L’objectif de cette thèse est de développer un procédé de fabrication de dispositifs intégrant une couche de graphène faiblement dopée et présentant des caractéristiques électriques stables. Le graphène, étant un matériau extrêmement sensible à l’environnement, il s’est avéré primordial de le protéger afin d’avoir un bon contrôle sur ses propriétés. Pour ce faire, plusieurs approches technologiques ont été abordées et analysées à l’aide d’une étude statistique des caractéristiques de plus de 500 transistors. Le procédé optimal intègre une couche de « protection » du graphène réalisée après son transfert et la passivation des dispositifs fabriqués avec une couche d’oxyde. Grâce à cette méthode, 75% des transistors fabriqués sont fonctionnels, présentent une faible hystérèse et sont stables dans le temps, ce qui constitue des critères indispensables pour l’intégration du graphène dans des composants discrets en particulier pour l’optoélectronique.Par la suite, le procédé technologique développé a été adapté à la fabrication de lignes coplanaires à base de graphène pour la photodétection hyperfréquence. Des valeurs de photo-courant, proches de celles de la littérature (0.15 mA/W), ont été mesurées avec un laser 1.55 µm modulé à des fréquences allant jusqu’à 40 GHz. Cette technologie est maintenant évaluée pour la fabrication de mixeurs optoélectroniques haute fréquence

Fabrication methodology of Graphene-based transistors : application to high-frequency optoelectronic devices

Depuis sa découverte en 2004, le graphène n’a cessé de capter l’intérêt de la communauté scientifique grâce à ses innombrables propriétés et à la diversité de ses applications potentielles. Néanmoins, son implémentation à l’échelle industrielle exige encore beaucoup de contraintes et notamment concernant la stabilité de ses performances.L’objectif de cette thèse est de développer un procédé de fabrication de dispositifs intégrant une couche de graphène faiblement dopée et présentant des caractéristiques électriques stables. Le graphène, étant un matériau extrêmement sensible à l’environnement, il s’est avéré primordial de le protéger afin d’avoir un bon contrôle sur ses propriétés. Pour ce faire, plusieurs approches technologiques ont été abordées et analysées à l’aide d’une étude statistique des caractéristiques de plus de 500 transistors. Le procédé optimal intègre une couche de « protection » du graphène réalisée après son transfert et la passivation des dispositifs fabriqués avec une couche d’oxyde. Grâce à cette méthode, 75% des transistors fabriqués sont fonctionnels, présentent une faible hystérèse et sont stables dans le temps, ce qui constitue des critères indispensables pour l’intégration du graphène dans des composants discrets en particulier pour l’optoélectronique.Par la suite, le procédé technologique développé a été adapté à la fabrication de lignes coplanaires à base de graphène pour la photodétection hyperfréquence. Des valeurs de photo-courant, proches de celles de la littérature (0.15 mA/W), ont été mesurées avec un laser 1.55 µm modulé à des fréquences allant jusqu’à 40 GHz. Cette technologie est maintenant évaluée pour la fabrication de mixeurs optoélectroniques haute fréquence.Since its discovery in 2004, graphene has attracted the attention of the scientific community due to its unique properties as well as the diversity of its potential applications. Nevertheless, its implementation at industrial scale still requires many challenges including its performance stability.The objective of my PhD is to develop a technological process for the fabrication of devices integrating low-doped graphene and exhibiting stable electrical characteristics. As graphene is extremely sensitive to the environment, it is crucial to protect its surface to accurately control its properties. To do this, several technological approaches have been analyzed using the statistical characteristics of more than 500 transistors. The optimal process integrates a “protection” layer after graphene transfer and the passivation of the fabricated devices with an oxide layer. 75% of the passivated transistors were functional, with low hysteresis and time-stable performances. These criteria are essential for the integration of graphene in discrete components, in particular for optoelectronic devices.Subsequently, the technological process developed was adapted for the fabrication of graphene based coplanar waveguides for high frequency photodetection. We report on a measured photocurrent of 0.15 mA/W with a 1.55 µm laser modulated up to 40 GHz. This technology is currently studied for the fabrication of high frequency optoelectronic mixer

Aircraft Numerical "Twin": A Time Series Regression Competition

International audienceThis paper presents the design and analysis of a data science competition on a problem of time series regression from aeronautics data. For the purpose of performing predictive maintenance, aviation companies seek to create aircraft "numerical twins", which are programs capable of accurately predicting strains at strategic positions in various body parts of the aircraft. Given a number of input parameters (sensor data) recorded in sequence during the flight, the competition participants had to predict output values (gauges), also recorded sequentially during test flights, but not recorded during regular flights. The competition data included hundreds of complete flights. It was a code submission competition with complete blind testing of algorithms. The results indicate that such a problem can be effectively solved with gradient boosted trees, after preprocessing and feature engineering. Deep learning methods did not prove as efficient