Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
University of Ottawa
$150,000.00
Artificial Intelligence Enhanced Design of Infrared Photonic Power Converters for Power+Telecom: Development of Back-Reflector Solutions (AIIR-Power BR)
FY 2024-25 · 2024-09-01
Summary
Photonic power converters (PPCs) are part of the receiver unit in opticalwavelength photonic links and power-by-light systems with many modern applications in 5G, internet-of-things, remote power, and more. Systems operating at 1550 nm benefit from the advantageous free space and fibre optic transmission properties at this wavelength. These promise safe and reliable applications in telecommunications and long-distance remote power+data transfer. Multijunction (MJ) PPCs are required to reach the highest power conversion efficiencies. The multiple junctions in these devices simultaneously enable the elevated output voltages that are required for effective and efficient remote power applications. Complementary to MJ device configurations is the nascent trend towards architectures which employ thin-film back-reflector (BR) layers. These designs offer a significant increase in the light-trapping capabilities of the PPC, unlocking higher efficiencies and greatly reducing absorber thickness requirements. The project will develop an artificial intelligence (AI) approach of dimensionality reduction to design elevated-voltage PPC with a backreflector operating at 1550 nm for the first time, enabling combined powerdata long-distance transfer. AI is an essential tool to overcome large parameter spaces in optoelectronics optimization and identify the most promising photonic designs for fabrication. Back-reflector designs allow larger light trapping than traditional upright designs, enabling higher efficiencies and thinner growths more commensurate with high-throughput manufacturing techniques. The project will use methodology and code previously developed for thick upright designs and early back-reflector design trials to design 4- to 10junction PPCs. An independently funded German partner institution will grow and fabricate chips designed within the project. The chips will be tested and validated by NRC and University of Ottawa
Department
Program
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Recipient
Location
Ottawa|Ottawa, Ontario, Canada
Recipient Type
Academia
Business Number
119278877
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
As published
Agreement End Date
2026-03-31
Agreement Number
1023111
Agreement Start Date
2024-09-01
Agreement Title
Artificial Intelligence Enhanced Design of Infrared Photonic Power Converters for Power+Telecom: Development of Back-Reflector Solutions (AIIR-Power BR)
Agreement Title (French)
Application de l’IA à la conception de convertisseurs de puissance photoniques fonctionnant dans l’infrarouge pour les secteurs de l’énergie et des télécommunications : élaboration de solutions de réflecteur arrière (réflecteur arrière de puissance-AIIR)
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$150,000.00
Amendment Number
0
Description
Photonic power converters (PPCs) are part of the receiver unit in opticalwavelength photonic links and power-by-light systems with many modern applications in 5G, internet-of-things, remote power, and more. Systems operating at 1550 nm benefit from the advantageous free space and fibre optic transmission properties at this wavelength. These promise safe and reliable applications in telecommunications and long-distance remote power+data transfer. Multijunction (MJ) PPCs are required to reach the highest power conversion efficiencies. The multiple junctions in these devices simultaneously enable the elevated output voltages that are required for effective and efficient remote power applications. Complementary to MJ device configurations is the nascent trend towards architectures which employ thin-film back-reflector (BR) layers. These designs offer a significant increase in the light-trapping capabilities of the PPC, unlocking higher efficiencies and greatly reducing absorber thickness requirements. The project will develop an artificial intelligence (AI) approach of dimensionality reduction to design elevated-voltage PPC with a backreflector operating at 1550 nm for the first time, enabling combined powerdata long-distance transfer. AI is an essential tool to overcome large parameter spaces in optoelectronics optimization and identify the most promising photonic designs for fabrication. Back-reflector designs allow larger light trapping than traditional upright designs, enabling higher efficiencies and thinner growths more commensurate with high-throughput manufacturing techniques. The project will use methodology and code previously developed for thick upright designs and early back-reflector design trials to design 4- to 10junction PPCs. An independently funded German partner institution will grow and fabricate chips designed within the project. The chips will be tested and validated by NRC and University of Ottawa
Description (French)
Les convertisseurs de puissance photoniques (CPP) font partie de l’unité de réception dans les liaisons photoniques à longueur d’onde optique et les systèmes à alimentation optique et présentent de nombreuses applications modernes dans les domaines de la 5G, de l’Internet des objets, de l’alimentation à distance et plus encore. Les systèmes qui fonctionnent à 1 550 nm bénéficient des propriétés avantageuses de la transmission en espace libre et par fibre optique à cette longueur d’onde, ce qui promet des applications sûres et fiables dans le domaine des télécommunications et du transfert de puissance et de données sur de longues distances. Des CPP à jonctions multiples sont requis pour atteindre les rendements de conversion de puissance les plus élevés. Les multiples jonctions de ces dispositifs permettent d’obtenir simultanément les tensions de sortie élevées qui sont requises pour les applications d’alimentation à distance efficaces et efficientes. Outre les configurations de dispositifs à jonctions multiples, on observe une tendance naissante vers des architectures utilisant des couches de réflecteur arrière à film mince. Ces conceptions augmentent considérablement les capacités de piégeage de la lumière du CPP, ce qui permet d’améliorer l’efficacité et de réduire les exigences quant à l’épaisseur de l’absorbeur. Le projet consiste à élaborer une approche de réduction de la dimensionnalité fondée sur l’intelligence artificielle pour concevoir des CPP haute tension avec un réflecteur arrière qui fonctionne à 1 550 nm pour la première fois, en vue de permettre un transfert combiné de puissance et de données sur de longues distances. L’intelligence artificielle est un outil essentiel pour gérer les grands espaces de paramètres en optimisation optoélectronique et cerner les conceptions photoniques les plus prometteuses pour la fabrication. Les réflecteurs arrière peuvent piéger plus de lumière que les réflecteurs verticaux traditionnels, ce qui permet une plus grande efficacité et des croissances plus faibles, mieux adaptées aux techniques de fabrication à haut débit. Dans le cadre de ce projet, on utilisera la méthodologie et le code précédemment élaborés pour la conception des réflecteurs verticaux à film épais et les premiers essais de conception de réflecteurs arrière pour concevoir des CPP de 4 à 10 jonctions. Une institution partenaire allemande bénéficiant d’un financement indépendant produira et fabriquera les puces conçues dans le cadre du projet. Le Conseil national de recherches du Canada et l’Université d’Ottawa feront la mise à l’essai et la validation des puces.
Expected Results
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.
Federal Riding
Ottawa--Vanier--Gloucester
Federal Riding (French)
Ottawa--Vanier--Gloucester
Federal Riding Number
35081
NAICS Code
541710
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
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
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.
Recipient Business Number
119278877
Recipient City
Ottawa|Ottawa
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
University of Ottawa
Recipient Postal Code
K1N 6N5
Recipient Province or Territory
ON
Recipient Type
S
Reference Number
172-2024-2025-Q3-1023111