Contribution: Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms
OraQ AI Inc.
$160,000.00
Enhancing Dental Patient Data Processing with Mixture-of-Experts and Agentic Large Language Models
EF 2025-26 · 2025-05-01
Résumé
Large Language Models (LLMs) have shown promise in healthcare. Adapting LLMs requires strategies such as prompt engineering, fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), or Mixture-of-Experts (MoE) and agentic approaches. The project will explore and refine agentic LLM frameworks to improve accuracy, efficiency, and interpretability in dental patient data management.
Ministère
Programme
Industrial Research Assistance Program – Contributions to FirmsIndustrial Research Assistance Program-Contributions to Firms (lien de confiance élevée)
Bénéficiaire
Emplacement
Calgary|Calgary, Alberta, Canada
Type de bénéficiaire
For-profit organization
Numéro d'entreprise
794868604
Type
Contribution
Source
Proactive Disclosure - Grants and Contributions
Tel que publié
Agreement End Date
2026-01-31
Agreement Number
1030001
Agreement Start Date
2025-05-01
Agreement Title
Enhancing Dental Patient Data Processing with Mixture-of-Experts and Agentic Large Language Models
Agreement Title (French)
Amélioration du traitement des données des patients de dentistes grâce au mélange d’experts et aux grands modèles de langage agentés
Agreement Type
Contribution
Agreement Value
$160,000.00
Amendment Number
0
Coverage
IRAP Contributions to Firms projects stimulate wealth creation for Canada through technological innovation. | Les projets des Contributions aux entreprises stimulent la création de richesse au Canada grâce à l’innovation technologique.
Description
Large Language Models (LLMs) have shown promise in healthcare. Adapting LLMs requires strategies such as prompt engineering, fine-tuning, retrieval-augmented generation (RAG), or Mixture-of-Experts (MoE) and agentic approaches. The project will explore and refine agentic LLM frameworks to improve accuracy, efficiency, and interpretability in dental patient data management.
Description (French)
Les grands modèles de langage (GML) se sont révélés prometteurs dans le domaine des soins de santé. L’adaptation des GML nécessite des stratégies telles que l’ingénierie rapide, le réglage fin, la génération augmentée par la récupération (RAG) ou le mélange d’experts (MoE) et des approches agentées. Le projet explorera et affinera les cadres LLM agentés afin d’améliorer la précision, l’efficacité et l’interprétabilité dans la gestion des données des patients dentaires.
Expected Results
The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization
Expected Results (French)
Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation
Federal Riding
Calgary Centre
Federal Riding (French)
Calgary-Centre
Federal Riding Number
48004
NAICS Code
511211
Organization Code
nrc-cnrc
Organization
National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada
Program Name
Industrial Research Assistance Program – Contributions to Firms
Program Name (French)
Programme d’aide à la recherche industrielle – Contributions aux entreprises
Program Purpose
The purpose of IRAP Contributions to Firms is to support research, development, adoption and/or adaptation of innovative or technology-driven new or improved products, services or processes in Canada up to their commercialization
Program Purpose (French)
Le PARI, par le biais des Contributions aux entreprises, vise à appuyer la recherche, le développement, l’adaptation et/ou l’adoption au Canada de produits, de services ou de processus novateurs ou axés sur des technologies nouvelles ou améliorées, et ce jusqu’à leur commercialisation
Recipient Business Number
794868604
Recipient City
Calgary|Calgary
Recipient Country
CA
Recipient Legal Name
OraQ AI Inc.
Recipient Postal Code
T2T 2N9
Recipient Province or Territory
AB
Recipient Type
F
Reference Number
172-2025-2026-Q1-1030001
