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

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.

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.

Novel optimization techniques like nanophotonic inverse design are promising tools to significantly reduce the size of passive Silicon photonic components while maintaining their functionality and performance. Although published results demonstrate various proof of concept miniaturized devices with pre-determined size and aspect ratio, their performances as of now are inferior to the state of the art and the designs are highly non-interpretable. In this respect, AI tools can help identify patterns in the high-dimensional design space through the analysis of a dataset of simulated designs that guide the search for better performing designs and shed light on the behavior of the design space, revealing its specificities and limitations. Ultimately, the use of AI tools will bring the miniaturization of Silicon integrated photonic components to the next level, without compromising on their performance and manufacturability.

Les nouvelles techniques d’optimisation telles que la rétro-ingénierie nanophotonique sont des outils prometteurs qui sont susceptibles de réduire considérablement la taille des composants photoniques passifs en silicium tout en préservant leurs fonctionnalités et leurs performances. Bien que les résultats publiés fassent état de divers dispositifs miniaturisés de validation de principe ayant une taille et un rapport d’aspect prédéterminés, leurs performances actuelles sont inférieures à ce qui est disponible sur le marché et les conceptions sont très peu interprétables. Dans ce contexte, les outils de l’IA peuvent être mis à contribution pour aider à déterminer des motifs récurrents dans l’espace multidimensionnel de conception grâce à l’analyse d’une base de données regroupant des concepts simulés qui oriente la recherche de meilleures performances et éclaire le comportement de l’espace de conception en dévoilant ses particularités et ses limites. Au bout du compte, l’utilisation d’outils basés sur l’IA permettra de faire progresser la miniaturisation des composants photoniques intégrés en silicium sans compromettre leurs performances ni leur manufacturabilité.

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.

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.

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