Grant: Class Grant and Contribution Program to Support Research, Awareness and Learning in Space Science and Technology

The amount allocated covers more than one fiscal year.

La somme allouée couvre plus d'un exercice financier.

Rapid advances in artificial intelligence are driving the adoption of robotics and automation in space and on Earth, providing new solutions for exploration and surveying, passenger transport, last-mile delivery, and automated warehouses. Nonetheless, humans will remain indispensable to supervise and manage such fleets, as humans and computers have complementary strengths. However, human operators’ capacities will be challenged and exceeded as task complexity and fleet size increase. The deployment of fleets of autonomous vehicles opens up transformational opportunities in space applications and on Earth. However, large-scale deployment is held back by safety and reliability of these systems, and a lack of personnel trained in this interdisciplinary research area. The project’s main objectives are to establish generalizability of a machine learning (ML) algorithm between simple and complex cognitive tasks in a laboratory environment; to establish generalizability of this algorithm between lab-based and simulated space exploration environments, in a virtual reality (VR) environment; to test the effectiveness of basic adaptive automation of workload level within the simulated mission environment in real-time; and to perform a proof-of-concept transfer to real-world robotic control, in an analogue exploration mission. This work will satisfy a pressing need for validating physiological markers of cognitive workload, and contribute highly qualified personnel to the Canadian workforce. Although this research specifically aims at facilitating space missions, outcomes could be applicable to any situation where humans are required to perform critical tasks using semi-autonomous tools. It holds natural applications on Earth for mining, drone delivery, and monitoring of fleets of self-driving cars.

Les progrès rapides de l’intelligence artificielle favorisent l’adoption de la robotique et de l’automatisation dans l’espace comme sur Terre, offrant de nouvelles solutions en matière d’exploration et d’arpentage, de transport de passagers, de livraison du dernier kilomètre et d’entrepôts automatisés. Néanmoins, l’être humain restera indispensable pour superviser et gérer de telles flottes, car l’homme et l’ordinateur ont des atouts complémentaires. Cependant, les capacités des opérateurs humains seront mises à l’épreuve et dépassées à mesure que la complexité des tâches et la taille des flottes augmenteront. Le déploiement de flottes de véhicules autonomes nous offre des occasions de transformation des applications spatiales et terrestres. Cependant, la sécurité et la fiabilité de ces systèmes ainsi que le manque de personnel formé dans ce domaine de recherche interdisciplinaire en freinent le déploiement à grande échelle. Les principaux objectifs du projet consistent à établir la généralisabilité d’un algorithme d’apprentissage machine (AM) entre des tâches cognitives simples et complexes dans un environnement de laboratoire, à en établir la généralisabilité entre des environnements d’exploration spatiale en laboratoire et simulés dans un environnement de réalité virtuelle (RV), à tester l’efficacité de l’automatisation adaptative de base du niveau de charge de travail dans l’environnement de mission simulé en temps réel et à effectuer un transfert de preuve de concept vers un contrôle robotique réel, dans le cadre d’une mission d’exploration analogue. Ces travaux répondront à un besoin pressant de validation des marqueurs physiologiques de la charge de travail cognitive et fourniront du personnel hautement qualifié à la main-d’œuvre canadienne. Si ces recherches visent particulièrement à faciliter les missions spatiales, elles s’appliquent également à toute situation où des êtres humains sont appelés à effectuer des tâches critiques à l’aide d’outils semi-autonomes, et ont des applications naturelles sur Terre pour l’exploitation minière, la livraison à l’aide de drones et la surveillance de parcs de voitures autonomes.

The Research component of the program provides financial support to organizations to conduct space related research and development in priority areas. It will support targeted knowledge development and innovation to sustain and enhance the Canadian capacity to use space to address national needs and priorities in the future.

Le volet Recherche du programme offre aux organisations une aide financière qui leur permettra de mener leurs activités de recherche et développement spatiales dans des secteurs prioritaires. Ce volet appuiera le développement des connaissances et l’innovation dans les domaines ciblés de manière à soutenir et à accroître la capacité du Canada d’utiliser l’espace pour répondre aux besoins et aux priorités du pays dans le futur.

This program supports knowledge development and innovation in the CSA's priority areas while increasing the awareness and participation of Canadians in space-related disciplines and activities. The Research Component aims to support the development of science and technology; foster the continual development of a critical mass of researchers and highly qualified people in Canada; and support information gathering and space-related studies and research pertaining to Canadian Space Agency priorities.

Ce programme appuie le développement des connaissances et l'innovation dans des domaines prioritaires de l'ASC et accroît la sensibilisation et la participation des Canadiens aux disciplines et aux activités liées à l'espace. Le volet Recherche vise à soutenir le développement des sciences et des technologies, à favoriser le développement continu d'une masse critique de chercheurs et de personnes hautement qualifiées au Canada, et à appuyer la collecte d'information, la recherche et les études relatives à l'espace en tenant compte des priorités de l'ASC.