Reference number : 172-2024-2025-Q3-1022482, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Simon Fraser University, recipient country : CA, recipient province : BC, recipient city : Burnaby|Burnaby, recipient postal code : V5A 1S6, 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 : Motion Synthesis for Human Interaction Modeling, agreement title french : Synthèse de mouvements pour la modélisation des interactions humaines, agreement number : 1022482, agreement value : 308000.0, agreement start date : 2024-09-01, agreement end date : 2026-03-31, description english : The synthesis of motion data presents a significant opportunity to address key scientific gaps in the study of human activities and interactions, particularly in the context of developing assistive agents to support older adults aging in place. One of the primary challenges in this domain is the scarcity of comprehensive and diverse datasets that accurately capture the intricacies of daily activities and interactions within home environments. Existing datasets often lack the granularity, realism, and size necessary to train AI models effectively, hindering the development and deployment of assistive technologies tailored to the specific needs of older adults. Furthermore, the synthesis of motion data allows augmenting existing datasets or generating entirely new datasets that encompass a broader range of activities and scenarios, thereby enabling more robust and generalizable AI models. By bridging this data gap through AI-driven synthesis, new opportunities can be unlocked for studying human behavior, understanding social dynamics, and ultimately designing more personalized and effective assistive agents to support older adults in maintaining their independence and quality of life while aging in place, description french : Les données relatives à la synthèse des mouvements offrent la possibilité de combler des lacunes scientifiques clés dans l’étude des interactions et des activités humaines, particulièrement dans le contexte de la création d’agents d’assistance qui contribuent au maintien à domicile des personnes âgées. L’un des principaux défis est la rareté d’ensembles de données complets et diversifiés qui fournissent un portrait exact de la complexité des activités et des interactions quotidiennes dans l’environnement du domicile. Les ensembles de données disponibles ne possèdent pas la granularité, le réalisme et l’ampleur nécessaires pour entraîner des modèles d’IA de manière efficace, ce qui nuit au développement et au déploiement de technologies d’assistance adaptées aux besoins particuliers des adultes vieillissants. De plus, la synthèse des données sur le mouvement favorise l’élargissement des ensembles de données existants ou la génération de nouveaux ensembles de données qui couvrent un large éventail d’activités et de scénarios, permettant ainsi de produire des modèles d’IA plus robustes et généralisables. En comblant ces lacunes au moyen d’une synthèse mue par l’IA, de nouvelles possibilités pourraient être mises au jour en ce qui concerne l’étude des comportements humains, la compréhension de la dynamique sociale et, éventuellement, la conception d’agents d’assistance plus personnalisés et efficaces pour aider les personnes âgées à conserver leur autonomie et leur qualité de vie tout en vieillissant à la maison., 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