Reference number : 172-2020-2021-Q3-962389, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : University of Ottawa, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Ottawa|Ottawa, recipient postal code : K1N 6N5, 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 : On the learning of surrogate models in AI-powered design automation, agreement title french : Sur l’apprentissage des modèles de substitution dans l’automatisation de la conception à l’aide de l’IA, agreement number : 962389, agreement value : 158070.0, agreement start date : 2020-11-24, agreement end date : 2022-12-01, description english : Al-powered design automation inevitably involves iterations between generating a candidate design and evaluating its quality. As a result, rapid evaluation of the candidate designs is critically needed. In practice, however, evaluating the quality of a design is usually carried out by a physical process that is resource intensive and/or time consuming. As such, this resource and time consumption can be a major bottleneck for Al-powered design automations. To overcome this limitation, a surrogate evaluation function or a "surrogate model", is often used to replace the evaluation process and a learning approach is taken to estimate the parameters of the model. More specifically, the surrogate model is learned from a set of designs for which quality measurements have been obtained from the original evaluation process. This Project focuses on studying the effectiveness and robustness of such a learning approach and developing novel methods for this purpose., description french : L’automatisation de la conception à l’aide de l’intelligence artificielle (IA) implique inévitablement des itérations entre la génération d’un design candidat et l’évaluation de sa qualité. Par conséquent, il est indispensable d’évaluer rapidement les modèles candidats. Concrètement, cependant, l’évaluation de la qualité d’une conception est généralement effectuée par un processus physique qui exige beaucoup de ressources ou du temps. En raison de cette consommation de ressources et de temps, les automatismes de conception alimentés par IA peuvent constituer un goulot d’étranglement majeur. Pour surmonter cette limitation, une fonction d’évaluation de substitution ou un « modèle de substitution » est souvent utilisé pour remplacer le processus d’évaluation et une approche d’apprentissage est adoptée pour estimer les paramètres du modèle. Plus précisément, le modèle de substitution est appris à partir d’un ensemble de conceptions pour lesquelles des mesures de qualité ont été obtenues à partir du processus d’évaluation initial. Ce projet se concentre sur l’étude de l’efficacité et de la robustesse d’une telle approche d’apprentissage et sur le développement de nouvelles méthodes à cette fin., 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