Reference number : 172-2020-2021-Q2-956516, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Waterloo, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Waterloo|Waterloo, recipient postal code : N2L 3G1, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires., agreement title english : Medium range sea ice presence forecasting using AI approach, agreement title french : Prévision de la présence de glace de mer à moyen terme à l’aide d’une approche basée sur l’IA, agreement number : 956516, agreement value : 213840.0, agreement start date : 2020-09-02, agreement end date : 2023-07-31, description english : Accurate and timely forecasts of sea ice conditions are crucial for safe shipping operations in the Canadian Arctic and other ice-infested waters. Sea-ice forecasts can be obtained through an optimal combination of sea-ice model output and
observational data, in a manner similar to weather forecasting. However, these forecasting systems rely on accurate weather forecasting data to drive the sea-ice model, which is not available at high spatial resolution during the advance tactical
planning stage. For this reason, seasonal sea ice forecasts are often obtained through statistical means. This Project will build on a prototype system that uses advanced artificial intelligence (AI) methods to provide state-of-the-art seasonal
forecasts of sea ice conditions in the Canadian Arctic. Novel developments in AI will be incorporated into the prototype for enhanced accuracy of sea ice forecasts. The prototype will be evaluated through extensive comparison with independent data and case studies based on community needs. It is anticipated these sea ice forecasts will significantly reduce costs incurred by delayed operations in annual resupply of northern communities. The final system will be delivered to the Government of Northwest Territories and its Marine Transport Services group., description french : La prévision précise et opportune de l’état de la glace de mer est un élément crucial de la sécurité des transports maritimes dans l’Arctique canadien et d’autres eaux susceptibles d’être englacées. Cette prévision peut s’effectuer en combinant de manière optimale simulations numériques et données d’observation, comme pour les prévisions météorologiques. Une telle approche dépend cependant de la précision des prévisions météorologiques qui alimentent le modèle pour simuler la formation de la glace de mer. Or ces dernières ne sont pas disponibles à haute résolution spatiale durant la phase de planification tactique. C’est pourquoi les prévisions sur l’évolution saisonnière de l’état de la glace de mer sont souvent obtenues de manière statistique. Le présent projet tirera parti d’un système prototype qui utilise des protocoles avancés de traitement par l’intelligence artificielle (IA) pour obtenir des prévisions saisonnières à la fine pointe de la technologie concernant l’état de la glace de mer dans l’Arctique canadien. De nouvelles avancées réalisées en IA seront incorporées au prototype afin d’améliorer la précision des prévisions de l’état de la glace de mer. Le prototype sera évalué en effectuant des comparaisons à grande échelle des prévisions obtenues avec les données de terrain indépendantes ou en effectuant des études de cas en fonction des besoins des communautés. Nous prévoyons que ces prévisions de l’état de la glace de mer permettront de réduire de manière considérable les coûts associés aux retards dans l’approvisionnement annuel des communautés septentrionales. Le système final sera livré au gouvernement des Territoires Du Nord-Ouest et à son groupe chargé des Services de transport maritime., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides., additional information english : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada