Reference number : 172-2022-2023-Q4-1000620, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Governing Council of the University of Ottawa, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Ottawa|Ottawa, recipient postal code : K1N 6N5, 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 for predictive wavefront-sensorless optical satellite communication adaptive optics, agreement title french : Apprentissage par renforcement pour l’optique adaptative prédictive sans capteur de front d’onde dans les communications optiques par satellite, agreement number : 1000620, agreement value : 118800.0, agreement start date : 2023-02-17, agreement end date : 2025-01-15, description english : The Project involves the application of reinforcement learning (RL) techniques for wavefront sensorless adaptive optics systems used in optical satellite communications. A predictive model will be developed to maximize the coupling of a free-space optical beam into a single mode fiber through an array of wavefront correction elements. Unlike typical adaptive optics for astronomy, optical satellite-to-ground communications experience a wide variety of turbulence conditions and can greatly benefit from capturing a coherent optical signal for improved optical channel data throughput, lowered reduce bit-error rates, and reduced emitter laser power requirements. Simulated wavefront distortion will be used to train the model for optimal performance under the dynamic conditions during overhead satellite passes with full wavefront measurement. A trained RL model will provide optimal parameters with existing AO systems and will guide the design of future photonic AO systems for lower cost and improved performance in a variety of ground station locations., description french : Dans le cadre de ce projet, des techniques d’apprentissage par renforcement seront appliquées aux systèmes d’optique adaptative sans capteur de front d’onde, qui sont utilisés dans les communications optiques par satellite. Un modèle prédictif sera mis au point pour maximiser le couplage d’un faisceau optique en espace libre dans une fibre monomode à travers un réseau d’éléments de correction du front d’onde. Contrairement à l’optique adaptative typique utilisée en astronomie, les communications optiques entre satellites et sol connaissent une grande variété de conditions de turbulence et peuvent grandement bénéficier de la capture d’un signal optique cohérent pour améliorer le débit de données des canaux optiques, réduire les taux d’erreur binaire et diminuer les besoins en puissance des lasers émetteurs. La distorsion simulée du front d’onde sera utilisée pour entraîner le modèle afin d’obtenir des performances optimales dans les conditions dynamiques des passages de satellites aériens avec mesure complète du front d’onde. Un modèle d’apprentissage par renforcement entraîné fournira des paramètres optimaux avec les systèmes d’optique adaptative (OA) actuels et guidera la conception des futurs systèmes d’OA photoniques pour un coût moindre et des performances améliorées dans une variété d’emplacements de stations terrestres., 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