Reference number : 172-2025-2026-Q3-1035282, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : York University, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Toronto|Toronto, recipient postal code : M3J 1P3, 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-driven recycling process optimization for sustainable circular processing of Li-ion batteries, agreement title french : Optimisation des procédés de recyclage pilotée par l’IA pour un traitement circulaire durable des batteries aux ions de lithium, agreement number : 1035282, agreement value : 300000.0, agreement start date : 2025-09-01, agreement end date : 2028-08-31, description english : The Project aims to develop rapid and accurate point-of-need (PoN) tools for real-time, on-site mineral sample analysis to enhance mineral processing efficiency and AI-guided process control. Current methods like Inductively Coupled Plasma mass spectrometry 
and optical emission spectroscopy are time-consuming or inaccurate. The Project first will extract and concentrate target minerals using ion-imprinted polymers and porous membrane filters to selectively capture and concentrate metal ions. This involves optimizing these materials with real hydro- or solvo-metallurgical samples. Secondly, the Project will develop portable optofluidic and bench-top electrochemical sensors for PoN detection and quantification of ions. These sensors will be integrated with sample 
preparation devices to create a comprehensive field-deployable system that will be tested against existing methods. The outcomes will support real-time monitoring of mineral processing reactors for efficient metal ion extraction and recycling, contributing to sustainable metal recovery and improved process parameter optimization through AI tools., description french : Le projet vise à développer des outils rapides et précis, utilisables in situ, pour l’analyse en temps réel d’échantillons minéraux afin d’améliorer l’efficacité des procédés de traitement et le contrôle guidé par l’IA. Les méthodes actuelles, telles que la spectrométrie de masse à plasma à couplage inductif et la spectroscopie d’émission optique, sont soit longues, soit insuffisamment précises. Le tout commencera par l’extraction et la concentration des minéraux ciblés à l’aide de polymères à empreinte ionique et de filtres à membranes poreuses, optimisés sur des échantillons hydro‑ et solvo‑métallurgiques réels pour une capture sélective des ions métalliques. Il développera ensuite des capteurs optofluidiques portables et des capteurs électrochimiques de paillasse pour la détection et la quantification sur site. L’intégration de ces capteurs à des dispositifs de préparation d’échantillons donnera naissance à un système complet déployable sur le terrain, qui sera évalué par comparaison aux méthodes de référence. Les résultats permettront une surveillance en temps réel des réacteurs de traitement, l’optimisation de l’extraction et du recyclage des ions métalliques, et l’amélioration de l’optimisation des procédés grâce à des outils d’IA., 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