Reference number : 172-2022-2023-Q3-998414, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Université de Montréal, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montreal, recipient postal code : H3T 1J4, 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 : Modelling Raman spatial imaging with deep learning, agreement title french : Modélisation de l’imagerie spatiale Raman par apprentissage profond, agreement number : 998414, agreement value : 319000.0, agreement start date : 2022-11-30, agreement end date : 2024-12-01, description english : This project proposes to develop the capability to simulate the vibrational properties of 100k atom size systems using deep neural networks (DNN) methods. Such simulations will advance the ability to directly compute what is currently measured with novel Raman techniques. In this project, theoretical and experimental groups will collaborate to bring simulation tools to the next level, where generated data can be directly compared to experimental Raman spectra of complex matter. This testing platform will consist of Raman imaging of defective graphene sheets, systems that cannot be addressed with standard numerical methods because of the size of the problem. The goal is to develop AI-assisted tools to understand better the type of defects that cause a certain Raman response. These tools will use density-functional theory (DFT) simulations as input to guarantee the accuracy and predictability of the approach. These tools will help in the analysis of 2D materials. One possible use of 2D materials is in gas detection and having a better understanding of Raman signals on these surfaces before and after being exposed to certain gases will provide a guide on which materials have the better potential for this type of application., description french : Au terme de ce projet, on pourra simuler les propriétés vibratoires des systèmes de la taille de 100 000 atomes grâce aux méthodes des réseaux de neurones profonds (RNP). Les simulations de ce genre permettront de calculer directement ce que mesurent présentement les nouvelles techniques Raman avec plus de facilité. Les équipes responsables de l’aspect théorique du projet et de l’expérimentation collaboreront afin de faire progresser les outils de simulation au niveau suivant, c’est-à-dire celui où les données seront comparées directement au spectre Raman des expériences sur les matériaux complexes. Le banc d’essai consistera en un système d’imagerie Raman pour les feuilles de graphène défectueuses impossibles à analyser avec les méthodes numériques courantes en raison de l’ampleur du problème. On espère mettre au point des outils assistés par intelligence artificielle qui aideront à mieux comprendre la nature des défectuosités à l’origine de telle ou telle réponse Raman. Ces outils recourront aux simulations de la théorie de la fonctionnelle de la densité (DFT) pour garantir l’exactitude et la prévisibilité de l’approche retenue. Ils faciliteront l’analyse des matériaux bidimensionnels, dont on pourrait se servir pour détecter les gaz. Mieux comprendre les signaux Raman émis par ces surfaces lorsqu’elles sont exposées à certains gaz nous guidera sur le choix des matériaux qui conviennent le mieux aux applications de cette nature., 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