Reference number : 172-2025-2026-Q4-1039736, amendment number : , agreement type : C, recipient legal name : Syntra Refining Corp., recipient country : CA, recipient province : NS, recipient city : Dartmouth|Dartmouth, recipient postal code : B2Y 4M9, 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 : AI-guided solutions for the optimization and smart control in mineral processing, agreement title french : Intégration de solutions guidées par l’IA pour l’optimisation et la gestion intelligente des procédés miniers, agreement number : 1039736, agreement value : 530063.0, agreement start date : 2026-01-26, agreement end date : 2027-03-31, description english : The Project focuses on two strategic activities to enhance the operational capabilities of the CBMI AI-guided processing acceleration platform (PAP) for critical mineral extraction. The first activity involves creating a comprehensive and high-quality industrial-level dataset that documents process parameters, aiding in the development of AI models and controllers for mineral processing. The Recipient will contribute their expertise in sustainable lithium-ion battery technology and mineral processing to generate this dataset. The second activity targets optimizing mineral processing through AI models, which will automate parameter adjustments, reduce costs, and improve efficiency. These AI-driven solutions will enhance process control and contribute to the SDL's development, aligning with CBMI's objectives. The team brings expertise in materials discovery and process optimization to the Project., description french : Le projet s’articule autour de deux activités stratégiques pour renforcer les capacités opérationnelles de la plateforme d’accélération du traitement, guidée par l’IA, de l’Initiative sur les matériaux critiques pour batteries (IMCB), dédiée à l’extraction de minéraux critiques. La première activité vise à développer un ensemble de données industriel exhaustif et de haute qualité, en documentant les paramètres des procédés pour faciliter la création de modèles d’IA et de contrôleurs pour le traitement des minéraux. Cette tâche bénéficie de l’expertise du bénéficiaire en technologie durable des batteries aux ions de lithium et en traitement des minéraux pour générer ledit ensemble de données. La seconde activité se concentrera sur l’optimisation du traitement des minéraux à l’aide de modèles d’IA, automatisant les ajustements des paramètres, réduisant les coûts et augmentant l’efficacité. Les solutions basées sur l’IA permettront d’améliorer le contrôle des procédés et de soutenir le développement du laboratoire autonome, en harmonie avec les objectifs de l’IMCB. L’équipe du projet apporte une expertise en découverte de matériaux et optimisation des procédés., 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