Reference number : 172-2020-2021-Q1-948443, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The University of British Columbia, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Vancouver|Vancouver, recipient postal code : V6T 1Z3, 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 : AI-based Shape Optimization, agreement title french : Optimisation des formes à l’aide de l’IA, agreement number : 948443, agreement value : 160600.0, agreement start date : 2020-04-22, agreement end date : 2022-03-31, description english : Many design problems involve geometric relationships or shapes. In these problems, the central issue can often be formulated to computing optimal shapes or configurations subject to a set of constraints. Often numerical simulations can be performed based on physical laws to virtual test the effectiveness of a design. Recent advances in machine learning allow for a data-driven solution: a neural network can be trained using pre-computed simulation data and then use the neural network as an online simulator. This project investigates geometric techniques for representing and processing shape data for machine learning and computing optimal shapes for design., description french : De nombreux problèmes de conception mettent en jeu des formes ou des relations géométriques. Une formulation adéquate de la question centrale permet souvent de résoudre ces problèmes en calculant les formes ou les configurations optimales en fonction d’un ensemble de contraintes. De telles simulations numériques, basées sur les lois de la physique, permettent souvent de tester virtuellement tel ou tel concept. Les avancées récentes en apprentissage automatique permettent l’adoption d’une solution orientée sur les données : on peut « éduquer » un réseau neuronal en lui soumettant des simulations précalculées puis l’utiliser comme simulateur en ligne. Ce projet consistera à explorer des techniques qui permettent de représenter et de traiter des données géométriques dans le cadre de l’apprentissage automatique et du calcul de formes optimales axés sur la conception., 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