Reference number : 172-2019-2020-Q4-946228, amendment number : 1, 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 : Silicon photonics multiplexer design with machine learning methods, agreement title french : Conception d’un multiplexeur photonique au silicium à l’aide de méthodes basées sur l’apprentissage automatique, agreement number : 946228, agreement value : 264000.0, agreement start date : 2020-03-06, agreement end date : 2023-09-30, description english : The HTSN program aims to develop innovative technologies to deliver extreme broadband services across Canada. Photonics for core network and satellite communications are among the main themes to be addressed. With the advent of 5G and IoT, the data capacity demands are expected to increase dramatically. New system architectures and components supporting them are required. Increasing data capacity while reducing component footprint and reducing power consumption are among the critical challenges. The key high-level objective of this project is to leverage artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) techniques to develop silicon photonics components for signal multiplexing. The McGill team will apply and further develop the new ML design strategy of dimensionality reduction pioneered at NRC to tackle the complexity of high-dimensional design optimization and inverse design approach. This will enable efficient exploitation of the unique properties of subwavelength-structured dielectric metamaterials and complex device geometries required for next generation photonic datacom devices. The team will then demonstrate the novel designs at the components and the system level., description french : Le programme HTSN vise à développer des technologies innovantes pour fournir des services à large bande extrêmes à travers le Canada. La photonique pour les réseaux centraux et les communications par satellite sont parmi les principaux thèmes à traiter. Avec l'avènement de la 5G et de l'IoT, les demandes de capacité de données devraient augmenter considérablement. De nouvelles architectures système et composants les supportant sont nécessaires. L'augmentation de la capacité de données tout en réduisant l'encombrement des composants et la consommation d'énergie sont parmi les défis majeurs. L'objectif clé de haut niveau de ce projet est de tirer parti des techniques d'intelligence artificielle (IA) et d'apprentissage automatique (ML) pour développer des composants photoniques en silicium pour le multiplexage de signaux. L'équipe de McGill appliquera et développera la nouvelle stratégie de conception ML de réduction de la dimensionnalité mise au point au CNRC pour s'attaquer à la complexité de l'optimisation de conception de grande dimension et de l'approche de conception inverse. Cela permettra une exploitation efficace des propriétés uniques des métamatériaux diélectriques structurés en sous-longueur d'onde et des géométries de dispositifs complexes requises pour les dispositifs photoniques de datacom de prochaine génération. L'équipe démontrera ensuite les nouvelles conceptions au niveau des composants et du système., 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 : This agreement has been amended 1 time. The end date of this agreements has been modified by 183 days, additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois.  La date de fin du présent accord a été changé de  183 jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada