Reference number : 172-2023-2024-Q3-1011029, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Victoria, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Victoria|Victoria, recipient postal code : V8P 5C2, 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 : Reinforcement Learning-based Model Predictive Control for Robot Manipulators in Automated Material Design Chemistry Laboratory, agreement title french : Contrôle prévisionnel modélisé basé sur l’apprentissage par renforcement pour les robots manipulateurs dans un laboratoire automatisé de chimie de conception de matériaux, agreement number : 1011029, agreement value : 313500.0, agreement start date : 2023-11-01, agreement end date : 2026-03-31, description english : Automated chemistry for material design has been a priority for research groups and 
companies per the requirement of increased productivity, reliable results, safer 
operation conditions, cost savings, and flexible working time. Due to their features of 
dexterity and flexibility, robot manipulators (RMs) are widely used for chemistry 
laboratory automation. However, the safe and high-precision control of RMs for 
pouring and transmitting reagents and catalysts in synthetic and reaction 
experiments is still challenging. To fill this gap, this project aims to propose a solution 
to the control of an RM with guaranteed safety, reliability, and stability for achieving 
autonomous grasping operation. Specifically, the objective of this work is to develop 
an intelligent framework based on reinforcement learning (RL), model predictive 
control (MPC), and visual serving techniques. The proposed RL-based MPC 
(RLMPC) will improve the control performance of the RM and thus further improve 
the level of automation in chemistry laboratories., description french : L’automatisation en chimie pour la conception des matériaux est une priorité pour les groupes de recherche et les entreprises en raison des exigences d’une productivité accrue, de résultats fiables, de conditions d’exploitation plus sûres, d’économies de coûts et de temps de travail flexible. Compte tenu de leur dextérité et de leur flexibilité, les robots manipulateurs sont largement utilisés pour l’automatisation des laboratoires de chimie. Cependant, le contrôle sûr et de haute précision des robots manipulateurs pour verser et transmettre les réactifs et les catalyseurs dans les expériences de synthèse et de réaction demeurent un défi. Pour combler cette lacune, ce projet entend proposer une solution pour le contrôle d’un robot manipulateur avec une sécurité, une fiabilité et une stabilité garanties pour réaliser une opération de préhension autonome. Plus précisément, l’objectif de ce travail est de développer un cadre intelligent basé sur l’apprentissage par renforcement, le contrôle prévisionnel modélisé et les techniques de service visuel. Ce type de contrôle basé sur l’apprentissage par renforcement proposé améliorera les performances du robot manipulateur et, par conséquent, le niveau d’automatisation dans les laboratoires de chimie., 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