Contribution: Innovation for Defence Excellence and Security Program - Innovation Netowrks

The AutoDefence Micro-net research objective is to develop trustworthy technologies for autonomous human-machine systems applied in dynamic and contested defence environments. To address the above practical challenges, the AutoDefence Micro-net will focus on the following three major research themes: 1)      Cognitive Platform for Trusted Support: Novel methodologies to design trustworthy decision-support systems will be developed. 2)      Cognitive Cycle of Machine Learning: Focus on cognitive load determination for semiautonomous systems in contested environments, autonomous learning systems for defence robots, unmanned systems, reliable target recognition, autonomous decision-support, and real-time battle-field awareness and cognition. 3)      Distributed/Networked Autonomous Systems: Development of innovative machine learning and signal processing solutions for attack/intrusion modeling, detection, and isolation focusing on autonomy, distributed cooperation, and event-based nature of multi-agent systems.

Les recherches du micro-réseau AutoDefence ont pour objectif le développement de technologies fiables destinées aux systèmes personne-machine autonomes qui sont déployés dans des environnements de défense dynamiques contestés. Pour relever ces défis pratiques, le micro-réseau AutoDefence concentrera ses recherches sur les trois grands thèmes décrits ci-après : 1) L’informatique cognitive au service d’un soutien fiable : élaboration de nouvelles méthodes pour concevoir des systèmes d’aide à la décision de confiance. 2) Le cycle cognitif de l’apprentissage machine : détermination de la charge cognitive reçue par les systèmes semi-autonomes dans des environnements contestés, ainsi que par les systèmes d’apprentissage autonomes intégrés aux robots de défense, aux systèmes sans pilote, aux systèmes de reconnaissance des cibles, aux systèmes autonomes d’aide à la décision et aux systèmes de reconnaissance du champ de bataille en temps réel. Les systèmes autonomes distribués ou mis en réseau : développement de solutions novatrices d’apprentissage machine et de traitement de signaux pour détecter, modéliser et isoler les attaques ou les intrusions en mettant l’accent sur l’autonomie des systèmes multiagents, leur capacité de coopération distribuée et leur réaction aux événements.

Collaborate with academic and private sector partners to build a network of expertise to support Canada’s current and future defence and security needs.

Collaborez avec des partenaires des secteurs universitaire et industriel afin de mettre en place un réseau d’expertise pour soutenir les besoins actuels et futurs du Canada en matière de défense et de sécurité.