Reference number : 172-2022-2023-Q4-1003782, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : THE ROYAL INSTITUTION FOR THE ADVANCEMENT OF LEARNING / MCGILL UNIVERSITY, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H2X 0A8, 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 : Optimization of component robustness using AI-based digital twin of silicon photonic component fabrication, agreement title french : Optimisation de la robustesse des composants par jumelage numérique fondé sur l’IA de la fabrication de composants photoniques au silicium, agreement number : 1003782, agreement value : 666600.0, agreement start date : 2023-03-31, agreement end date : 2026-03-31, description english : This project exploits machine learning algorithms in the design of the next 
generation photonic circuits with enhanced performance. Taking the 
approach further, machine learning is also exploited in creating a digital twin 
of silicon photonic fabrication, so that fabrication induced variations can be 
accurately captured and pre-emptively corrected.
Photonic integrated circuits render optical system ideas more practical with 
increased performance along with reduced size and cost. Silicon photonics, 
in particular, exploiting the ubiquitous microelectronic miniaturization
infrastructure, enables complex optical modules that can be fit into an 
iPhone, with applications from optical and quantum communications to 
medical diagnostics. Future applications demand further size reduction and 
increased functionality. Among the major challenges to achieving these 
goals, one is to create optical functionalities beyond classical optics. 
Another is the miniaturization leads to variability in their performance after 
fabrication., description french : Ce projet utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour mettre au point des circuits photoniques à performance supérieure de la prochaine génération. Pour pousser l’approche encore plus loin, nous tirons parti de l’apprentissage machine en recourant au jumelage numérique de composants photoniques au silicium afin de pouvoir détecter précisément et corriger à l’avance les variations induites par la fabrication. Les circuits photoniques intégrés renforcent l’utilité des systèmes optiques en rehaussant leur performance tout en réduisant la taille et le coût. La photonique fondée sur le silicium, en particulier, exploite l’infrastructure de miniaturisation microélectronique omniprésente pour créer des modules optiques complexes capables d’être intégrés dans un iPhone et servir dans diverses applications allant des communications optiques et quantiques à l’établissement de diagnostics médicaux. Les applications de l’avenir exigeront une réduction supplémentaire de la taille des dispositifs et une multiplication de leurs fonctions. La création de fonctionnalités optiques supérieures aux optiques traditionnelles compte parmi les principaux défis à relever pour réaliser ces objectifs. La variabilité de la performance induite par la miniaturisation en est un autre., 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