Reference number : 172-2019-2020-Q4-947409, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : HEC Montreal, recipient country : CA, recipient province : QC, recipient city : Montreal, 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 : Intelligent Design through Graph Generation with Deep Generative Models and Reinforcement Learning, agreement title french : Conception intelligente à partir de graphes construits par des modèles génératifs profonds et l’apprentissage par renforcement, agreement number : 947409, agreement value : 200200.0, agreement start date : 2020-03-24, agreement end date : 2022-03-31, description english : The objective of this project is to develop general machine learning techniques for graph generation, with the end application of smart design including new material discovery, advanced circuit design, and novel drug invention, amongst many others. Research will focus on deep generative models and reinforcement learning for the generation of graphs with optimized properties. The representation power of graph will be leveraged to sufficiently encode the key compositional behaviours and their interplays of the target domain, and treat developing a novel design as a new graph structure generation process with various composition constraints. The decomposition in the former can be attained through deep generative models with disentangled latent variables, and the composition search space in the latter can be effectively explored by deep enforcement learning., description french : L’objectif de ce projet est de mettre au point des techniques générales d’apprentissage automatique pour la génération de graphes, une approche qui devrait ultimement faciliter, entre autres, la conception intelligente appliquée à la recherche de nouveaux matériaux, la conception avancée de circuits et la mise au point de nouveaux médicaments. Les travaux seront axés sur les modèles génératifs profonds et l’apprentissage par renforcement permettant de produire des graphes mettant en évidence les propriétés optimisées. Le pouvoir de représentation des graphes sera mis à profit pour encoder les comportements compositionnels clés et leurs incidences sur le domaine visé afin de traiter le processus de conception comme la production d’une structure graphique obéissant à diverses contraintes de composition. L’encodage des comportements peut être réalisé à l’aide de modèles génératifs profonds utilisant des variables latentes dissociées, tandis que l’espace de recherche visé par la conception peut être exploré efficacement par le renforcement en apprentissage profond., 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(s). The end date of this agreements has been modified by 152 days. The total amended value is 100,000 dollars., additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois La date de fin du présent accord a été changé de  152 jours. La valeur totale des modifications est de   100 000 dollars., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada