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

This agreement has been amended 1 time(s). The total amended value is $224,320 and the end date of this agreements has been modified by 365 days

Cet accord a été modifié 1 fois. La valeur totale des modifications est de $224 320. La date de fin du présent accord a été changé de  365 jours.

The Project will apply data-driven discovery to support efforts that will enhance the production of Canadian protein crops. The Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) will apply Artificial Intelligence/Machine Learning (AI/ML) methods to mine genomics datasets generated at the National Research Council (NRC). The collaboration, at the intersection of AI and the biology of plant proteins, will extract meaningful biological information patterns and produce valuable information for future research and application in diverse agricultural fields. Specifically, the Project’s primary objective is to develop models that predict molecular phenotypes--including transcript abundance and protein abundance-directly from DNA sequences. The unique interdisciplinary nature of the Project will lay the foundation for training high-quality professionals (at multiple levels of education) while integrating burgeoning fields of applied and basic science.

Le projet exploitera la découverte pilotée par les données pour soutenir les efforts en vue d’améliorer la production de protéagineux canadiens. L’Alberta Machine Intelligence Institute (Amii) appliquera des méthodes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/AA) pour exploiter les ensembles de données génomiques générés par le Conseil national de recherches du Canada (CNRC). Cette collaboration, au carrefour de l’IA et de la biologie des protéines végétales, permettra d’extraire des modèles d’information biologique pertinents et de produire des renseignements précieux pour la recherche et les applications futures dans divers domaines agricoles. Plus précisément, l’objectif principal du projet est de créer des modèles pour prédire les phénotypes moléculaires — y compris l’abondance des transcriptions et des protéines — directement à partir des séquences d’ADN. La nature interdisciplinaire unique du projet jettera les bases de la formation de professionnels de haut niveau (à plusieurs niveaux d’enseignement) tout en intégrant les domaines en plein essor des sciences appliquées et fondamentales.

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.

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.