Initiatives de recherche stratégiques
Impact démontré dans les secteurs critiques
PermafrostGPT
Modélisation prédictive haute résolution pour la résilience des infrastructures nordiques. Modèles d'apprentissage automatique entraînés sur plus de 40 ans de données de température du sol pour prévoir la dégradation du pergélisol à une résolution de 1 km.
Impact: Économies projetées : 8–12 G$ en protection des infrastructures dans les TNO et au Yukon
Partenaires: Ressources naturelles Canada, GTNO, Inuit Tapiriit Kanatami
Spécifications techniques
Modèle: Prévision spatiotemporelle basée sur Transformer (1,2 milliard de paramètres)
Données: Réseau de forages CGC, MODIS LST, réanalyse ERA5, couches SIG d'infrastructure
Résolution: 1 km spatial, temporel quotidien, horizon de prévision de 10 ans
Calcul: Entraînement : 500 heures-GPU sur Narval; Inférence : déploiement en temps réel en périphérie
MapleFusion
Découverte accélérée de matériaux pour les composants de réacteurs à fusion. La simulation pilotée par l'IA réduit les cycles de conception des aimants et des matériaux de 5 ans à 6 mois.
Impact: Voie vers la fusion commerciale d'ici 2035
Partenaires: General Fusion, Kyoto Fusor, Conseil national de recherches
Spécifications techniques
Modèle: Réseau neuronal de graphes pour la prédiction de structures cristallines + substitut DFT
Données: Materials Project, AFLOW, ensembles de données propriétaires d'exposition au plasma
Résolution: Simulation à l'échelle atomique avec criblage de 10⁶ matériaux candidats
Calcul: Apprentissage actif multi-fidélité sur grappe de plus de 2 000 GPU
Projet pancanadien contre le cancer
Apprentissage fédéré à travers les registres provinciaux du cancer tout en maintenant une gouvernance stricte des données. L'IA préservant la confidentialité identifie de nouvelles cibles d'immunothérapie sans centraliser les données des patients.
Impact: 3 nouvelles cibles thérapeutiques identifiées; économies projetées de plus de 2 G$ en soins de santé
Partenaires: IRSC, BC Cancer Agency, Santé Ontario
Spécifications techniques
Modèle: Ensemble fédéré de transformeurs génomiques avec confidentialité différentielle (ε=1,0)
Données: Plus de 10 M de dossiers patients dans 6 registres provinciaux (fédérés, jamais centralisés)
Résolution: Détection de variants nucléotidiques, typage HLA, prédiction de néoantigènes
Calcul: Calcul multipartite sécurisé entre les enclaves de données provinciales
Initiative sur les minéraux critiques
Analyse géologique alimentée par l'IA combinant imagerie satellite, levés géophysiques et données historiques pour identifier des gisements économiquement viables de terres rares et de lithium.
Impact: 10 nouveaux gisements candidats; revenus d'exportation potentiels de plus de 15 G$
Partenaires: Ressources naturelles Canada, Réseau des ressources autochtones
Spécifications techniques
Modèle: Fusion multimodale : CNN hyperspectral + réseau d'inversion géophysique
Données: Landsat-9, ASTER, magnétisme aéroporté, gravimétrie, archives de carottes de forage
Résolution: 30 m en surface, 500 m en subsurface, couverture continentale
Calcul: Traitement distribué de 50 To d'imagerie + modélisation géologique 3D
Jumeau climatique Borealis
Jumeau numérique des écosystèmes arctiques et boréaux du Canada. Prévisions quotidiennes à résolution de 1 km pour l'étendue de la glace de mer, le risque d'incendie et les changements écosystémiques jusqu'en 2035.
Impact: Réduction annuelle de plus de 5 G$ des coûts liés aux catastrophes climatiques
Partenaires: Environnement et Changement climatique Canada, Programme du plateau continental polaire
Spécifications techniques
Modèle: Réseau neuronal informé par la physique couplé à la réduction d'échelle CanESM5
Données: Constellation RADARSAT, MODIS, VIIRS, réanalyse CFS, réseaux de stations
Résolution: 1 km spatial, temporel horaire à quotidien, prévision d'ensemble
Calcul: Assimilation en temps réel sur lac de données de 10 Po avec inférence en continu
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