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Grant: Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives

University of Ottawa

$96,800.00

Using Artificial Intelligence for accurate and efficient modelling of complex nanophotonic devices

EF 2021-22 · 2022-03-15

Résumé
Innovation in nanophotonics has been driven by major advances in nanofabrication. As nanophotonic devices have a nearly limitless design space, equally critical has been the ability to simulate light interaction with complex nanostructures. Advanced nanophotonic design commonly relies on computationally expensive 3D simulations. This project directly addresses the use of AI to assist with the design of photonic components, both for “classical” devices where improvements in performance or size will be sought, as well as design of new devices such as optical phased arrays, which rely on grating couplers as fundamental blocks. Artificial Intelligence will be used to develop efficient and accurate surrogate models for subwavelength grating structures. This will reduce the scale of simulations by a factor of hundreds and enable efficient design of advanced nanophotonic components that require metamaterials.
Programme
Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives
Bénéficiaire
Emplacement
Ottawa|Ottawa, Ontario, Canada
Type de bénéficiaire
Academia
Numéro d'entreprise
119278877
Type
Grant
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions

Tel que publié

Agreement End Date
2024-03-14
Agreement Number
988483
Agreement Start Date
2022-03-15
Agreement Title
Using Artificial Intelligence for accurate and efficient modelling of complex nanophotonic devices
Agreement Title (French)
Utilisation de l’intelligence artificielle pour la modélisation précise et efficace de dispositifs nanophotoniques complexes
Agreement Type
Grant
Agreement Value
$96,800.00
Amendment Number
0
Description
Innovation in nanophotonics has been driven by major advances in nanofabrication. As nanophotonic devices have a nearly limitless design space, equally critical has been the ability to simulate light interaction with complex nanostructures. Advanced nanophotonic design commonly relies on computationally expensive 3D simulations. This project directly addresses the use of AI to assist with the design of photonic components, both for “classical” devices where improvements in performance or size will be sought, as well as design of new devices such as optical phased arrays, which rely on grating couplers as fundamental blocks. Artificial Intelligence will be used to develop efficient and accurate surrogate models for subwavelength grating structures. This will reduce the scale of simulations by a factor of hundreds and enable efficient design of advanced nanophotonic components that require metamaterials.
Description (French)
L’innovation dans le secteur de la nanophotonique résulte habituellement d’avancées importantes réalisées en nanofabrication. Les dispositifs nanophotoniques bénéficiant d’un espace de conception pratiquement illimité, la capacité de simuler l’interaction de la lumière avec des nanostructures complexes est également un aspect crucial de la recherche. La conception avancée en nanophotonique s’appuie habituellement sur des simulations 3D coûteuses en calculs. Le présent projet vise à exploiter l’utilisation de l’IA pour faciliter la conception des composants photoniques, aussi bien pour des dispositifs « classiques » dont les performances doivent être améliorées ou qui doivent être miniaturisés que pour la conception de nouveaux dispositifs tels que des réseaux optiques à commande de phase construits autour de coupleurs à réseaux. L’intelligence artificielle sera utilisée pour développer des modèles capables de simuler efficacement et précisément le comportement de réseaux de dimensions inférieures aux longueurs d’onde utilisées. Cette approche permettra de réduire l’échelle des simulations d’un facteur de plusieurs centaines et permettra de concevoir plus efficacement des composants nanophotoniques avancés nécessitant des métamatériaux.
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
Federal Riding (French)
Ottawa–Vanier
Federal Riding Number
35078
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
172-2021-2022-Q4-988483