Reference number : 172-2020-2021-Q4-969508, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Waterloo, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Waterloo|Waterloo, recipient postal code : N2L 3G1, 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 : Automated material synthesis using deep reinforced learning, agreement title french : Synthèse automatisée de matériaux à l’aide de l’apprentissage profond par renforcement, agreement number : 969508, agreement value : 302500.0, agreement start date : 2021-03-25, agreement end date : 2023-03-29, description english : This Project will develop new machine learning algorithms for automating aspects of physical chemistry by discovering new pathways for creating materials with desired properties. The goal is to use the framework of reinforcement learning as a means of discovering, controlling, and optimizing the production of new materials. This Project will explore a novel new direction to perform decision making associated with established but highly complex processes used to transform one chemical compound into another. From an algorithmic point of view, this research will tackle the challenge of working with highly nonlinear relationships and generating simulation data that is of high quality., description french : Ce projet vise à mettre au point de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique pour automatiser certains aspects de la chimie physique grâce à la découverte de nouveaux processus pour la création de matériaux ayant des propriétés particulières. L’objectif est d’utiliser le cadre de l’apprentissage par renforcement pour découvrir de nouveaux matériaux ainsi que contrôler et optimiser leur production. Le présent projet explorera une nouvelle stratégie de prise de décision associée à des processus établis mais très complexes utilisés pour transformer un produit chimique en un autre. D’un point de vue algorithmique, ces travaux de recherche relèveront le défi de travailler avec des relations hautement non linéaires et de générer des simulations de haute qualité., 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