Reference number : 172-2020-2021-Q3-964159, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : HEC Montreal, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal|Montréal, recipient postal code : H3T 2A7, 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 : Graph Representation Learning with Limited Labeled Data for Property Prediction in Design, agreement title french : Apprentissage de représentations graphiques avec un nombre limité de données étiquetées pour la prévision des propriétés dans la conception, agreement number : 964159, agreement value : 199980.0, agreement start date : 2020-12-21, agreement end date : 2023-01-01, description english : Deep learning models are increasingly being adopted and rapidly improved for property prediction in intelligent design, including predicting the functionalities of a novel circuit, foreseeing the working behaviors of a new material, and anticipating the reactions of a fresh compound. State-of-the-art deep techniques leverage two building blocks: deep graph neural networks and supervised signals from large amount of labelled data. Graphs are powerful and versatile data structures to model the relationships among objects, and powered by the graph structure, supervised learning leverages large amount of labelled data to construct efficient graph representation, which then enables the prediction model to make accurate decisions on the properties of a new design. Such state-of-the-art graph neural networks for property prediction, rely heavily on supervised learning with large labelled datasets, which is typically expensive and time-consuming.
This Project will examine the development of fundamental techniques for graph representation learning in the presence of limited labeled data, aiming at accurate property prediction of novel designs. The successful outcome of this Project will be a learning framework that enables the efficient learning of graph representation with limited labelled data. Consequently, with improved graph representation, the properties of a new design can be more accurately and effectively evaluated, resulting in meaningfully speeding up the search for desirable designs., description french : Les modèles d’apprentissage profond sont de plus en plus adoptés et rapidement améliorés pour la prévision des propriétés dans la conception intelligente, y compris la prévision des fonctionnalités d’un nouveau circuit, la prévision des comportements de travail d’un nouveau matériau et l’anticipation des réactions d’un nouveau composé. Les techniques d’apprentissage profond de pointe s’appuient sur deux éléments de base : les réseaux neuronaux à graphes profonds et les signaux supervisés qui proviennent d’une grande quantité de données étiquetées. Les graphes sont des structures de données puissantes et polyvalentes qui permettent de modéliser les relations entre les objets. Grâce à la structure des graphes, l’apprentissage supervisé tire parti d’une grande quantité de données étiquetées pour construire une représentation graphique efficace, qui permet ensuite au modèle de prévision de prendre des décisions précises sur les propriétés d’une nouvelle conception. De tels réseaux neuronaux de pointe pour la prévision des propriétés dépendent fortement de l’apprentissage supervisé avec de grands ensembles de données étiquetées, ce qui est généralement coûteux et chronophage.
Le présent projet examinera le développement de techniques fondamentales pour l’apprentissage de représentations graphiques en présence d’un nombre limité de données étiquetées afin de prévoir précisément des propriétés des nouvelles conceptions. Le résultat de ce projet sera un cadre d’apprentissage qui permettra d’apprendre efficacement la représentation graphique avec des données étiquetées limitées. Par conséquent, grâce à une représentation graphique améliorée, les propriétés d’un nouveau dessin peuvent être évaluées de manière plus précise et plus efficace, ce qui permet d’accélérer considérablement la recherche de dessins souhaitables., 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