Reference number : 172-2022-2023-Q4-1000705, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : McMaster University, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Hamilton|Hamilton, recipient postal code : L8S 4M1, 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 : Mitigation of Atmospheric Turbulence in Optical Downlinks Using Machine Learning Assisted Algorithms and Device Designs, agreement title french : Atténuation des effets de la turbulence atmosphérique sur les liaisons optiques descendantes à l’aide d’algorithmes et de dispositifs d’apprentissage automatique, agreement number : 1000705, agreement value : 350000.0, agreement start date : 2023-03-10, agreement end date : 2025-03-31, description english : The project will advance two new commercializable approaches to mitigate effects of atmospheric turbulence on satellite optical downlinks. Intensity based compressive sensing will be implemented for both acquisition/tracking and wavefront sensing. In collaboration with Optiwave, this project will design and prototype the first integrated on-chip wavefront sensing/correction for optical PAGE 6 communication systems. Artificial intelligence (machine learning) will be exploited heavily to explore the large design space, as needed to optimize the performance of compact photonic integrated circuits with subwavelength features. Machine learning methods will also be implemented to train and subsequently control the phase retrieval and correction systems in both approaches. These approaches will be validated in the laboratory and/or by testing their performance with real data that will be obtained using the MDA optical ground receiver. This exciting and innovative project will deliver scalable, cost-effective, and robust solutions to atmospheric turbulence which will enable high speed optical satellite downlinks throughout Canada., description french : Le projet visera à perfectionner deux nouvelles approches commercialisables pour l’atténuation des effets de la turbulence atmosphérique sur les liaisons optiques satellitaires descendantes. L’acquisition comprimée fondée sur l’intensité autorisera en même temps le suivi et la détection du front d’onde. En collaboration avec Optiwave, nous créerons et testerons un prototype de détection/correction de front d’onde intégrée sur puce pour les systèmes de communication optique. L’intelligence artificielle (apprentissage automatique) sera largement mise à contribution pour explorer les multiples avenues de conception et optimiser les performances des circuits photoniques intégrés compacts présentant les caractéristiques d’un réseau de sous-longueurs d’onde. Des méthodes d’apprentissage automatique seront également mises en œuvre pour le réglage et le contrôle subséquents des systèmes de récupération et de correction de phase dans les deux approches. Ces approches seront validées en laboratoire ou par tests de performance avec des données réelles obtenues à l’aide du récepteur optique terrestre de MDA. Ce projet passionnant et novateur fournira des solutions évolutives, rentables et robustes d’atténuation des effets de la turbulence atmosphérique, et permettra d’établir des liaisons descendantes par satellite optique à haute vitesse à travers le Canada., 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