Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
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NF
348
SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Développement de procédés et de produits de NaquapureMC, une nouvelle nanotechnologie durable pour l’élimination des métaux lourds dans les eaux usées industrielles

NaquapureMC est une nanoparticule de chitosane magnétique qui élimine les métaux lourds des eaux usées à l’aide de la nanotechnologie et d’un champ magnétique pour séparer les nanoparticules avec des métaux lourds adsorbés de l’eau. Bien que cette technologie se soit avérée efficace, il manque d’informations nécessaires pour que NB-BM puisse terminer le développement du produit. Par exemple, l’enlèvement des métaux lourds à l’aide de cette technique n’a été étudié auparavant qu’en laboratoire à l’aide d’eau distillée. Pour assurer le succès industriel, le stagiaire déterminera comment d’autres contaminants (c.-à-d. les composés organiques, les micro-organismes et les matières particulaires) et les conditions environnementales (pH, température, force ionique) affecteront l’élimination des métaux lourds. Un profil des eaux usées industrielles, élaboré par le stagiaire, sera utilisé pour déterminer les modifications de produit appropriées pour un produit d’assainissement de l’eau personnalisé plus efficace. Le stagiaire travaillera ensuite avec des partenaires industriels pour mettre en œuvre des normes d’assurance de la qualité et l’application industrielle du produit NaquapureMC pour l’élimination des eaux usées de métaux lourds.

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Superviseur de la faculté :

Huining Xiao

Etudiant :

Kimberley Mary Clarke

Partenaire :

NB Biomatrix Inc.

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Élévation

Étude d’évaluation de la faisabilité de LifeguardMobile (conçue pour l’autogestion soutenue des patients atteints de maladies chroniques et complexes)

« Lifeguard Health Networks Inc. (LHN) a mis au point une application (application) sécurisée d’assistant de santé virtuel pour améliorer l’autogestion soutenue des patients atteints de maladies chroniques et complexes, en tirant parti de leur réseau de familles et d’amis de confiance, sous la direction et les conseils de praticiens de la santé. Nous menons une étude pour évaluer la faisabilité de l’application et le niveau d’engagement des utilisateurs avec cette forme d’autogestion soutenue. Il s’agit d’une étude interventionnelle non randomisée comportant des mesures de résultats objectives et autodéclarées. Une méthode mixte sera utilisée pour recueillir des données (entrevues approfondies, discussions de groupe, sondages et analyses à partir de l’outil électronique) tout au long de l’étude. Notre hypothèse est que le renforcement d’un réseau social de patients conduira à une meilleure observance du traitement des patients et à de meilleurs résultats de santé à un coût inférieur pour le système de santé. L’étude informera LHN de la faisabilité et du niveau d’adoption des applications, et fournira des recommandations.

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Superviseur de la faculté :

Hannah Wong

Etudiant :

Lora Appel

Partenaire :

Lifeguard Health Networks Inc.

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université York

Programme :

Élévation

Analyse comparative et amélioration de l’efficacité énergétique des réseaux de distribution d’eau

Les services d’approvisionnement en eau et de traitement des eaux usées représentent généralement le plus grand consommateur municipal d’électricité. Des études antérieures ont montré le potentiel de réduire considérablement cette utilisation grâce à des améliorations de l’infrastructure et des opérations, en particulier pour la distribution de l’eau. La recherche proposée vise à valider et à élargir l’application des paramètres énergétiques, élaborés par le demandeur, qui décrivent comment l’énergie est fournie, dissipée, perdue et livrée, dans l’ensemble des réseaux de distribution d’eau. Les données recueillies auprès de plusieurs services d’eau et les résultats de recherches antérieures menées par HydraTek seront utilisés pour valider ces mesures et créer un outil d’aide à la décision plus robuste. Le rendement des systèmes sera comparé et les paramètres énergétiques étalonnés, ce qui permettra de déterminer les pratiques exemplaires. L’outil et les rapports développés seront à la disposition d’HydraTek afin d’étendre le travail dans les futurs services de consultation. les services.

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Superviseur de la faculté :

Dompteur El-Diraby

Etudiant :

Rebecca Dziedzic

Partenaire :

HydraTek and Associates Inc.

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Développement d’un système combiné photovoltaïque/thermique intégré (BIPV/T) pour les applications de bâtiments à consommation énergétique nette zéro

« Le réseau photovoltaïque intégré du bâtiment (BIPV/T) intégré dans une structure de bâtiment est un système qui combine le toit/façade, les cellules photovoltaïques et le collecteur thermique en tant que produit tout-en-un au lieu de les installer individuellement. Le BIPV/T remplace efficacement les matériaux de construction conventionnels et est plus rentable que d’avoir plusieurs produits distincts, et l’installation du système BIPV/T peut être mise en œuvre lors de la construction initiale du bâtiment. Bipv /T sert non seulement à produire de l’électricité, mais peut également générer de l’énergie thermique, et agir comme une protection contre le bruit et les conditions météorologiques. Dans cet esprit, bipv / T fonctionne comme une nouvelle technologie perturbatrice. Ce projet permettra aux partenaires de mieux comprendre les avantages, les défis et les améliorations apportées à la conception et à l’installation des systèmes bipv/T, ce qui pourrait potentiellement réduire les coûts, aider à faire progresser le système d’énergie solaire commercial et contribuer aux avantages économiques de l’Ontario et du Canada.

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Superviseur de la faculté :

Alan Fung

Etudiant :

Raghad Kamel

Partenaire :

Office de protection de la nature de Toronto et de la région

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Énergies de remplacement

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Élévation

Lier le microbiome à la fonction éco-industrielle : l’exploration in silico et métagénomique de la matière noire microbienne et des angles morts taxonomiques

« Une grande majorité de microbes ne peuvent pas être cultivés. Récemment, le séquençage du microbiome a commencé à identifier le potentiel génétique de ces lignées, souvent appelées matière noire microbienne. En intégrant mes méthodes de profilage taxonomique au profilage des fonctions développé par le superviseur universitaire, je vise à développer et à appliquer un pipeline complet pour la caractérisation microbienne de la matière noire, plaçant les taxons non classifiés dans un contexte taxonomique et fonctionnel. Cette approche axée sur les données permettra de caractériser de nouvelles familles de gènes, de nouvelles voies et de nouveaux taxons à une échelle sans précédent. Des données mal caractérisées peuvent gravement émousser l’analyse du microbiome, limitant son utilité scientifique et industrielle. Mon rôle chez Metagenom Bio sera d’analyser le microbiome client et les données métagénomiques pour des applications industrielles spécifiques. Le développement de méthodes de profilage fonctionnel taxonomique et métagénomique qui intègrent la matière noire microbienne tire parti de techniques de calcul personnalisées et permettra la caractérisation à haute résolution des bibliothèques métagénomiques bio-métagénomiques exclusives de Metagenom, augmentant considérablement leur valeur.

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Superviseur de la faculté :

Andrew Doxey

Etudiant :

Michael Lynch

Partenaire :

Metagenom Bio Inc.

Discipline :

Biologie

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Élévation

Impact social et environnemental des coopératives

Le stagiaire travaillera avec les superviseurs de projet pour élaborer un outil en ligne afin de saisir 15 indicateurs de rendement clés (IRC) qui reflètent le rendement social et environnementale des coopératives au Canada. Le stagiaire assistera à une réunion de discussion avec les superviseurs afin de déterminer les besoins des participants de la coopérative. Le stagiaire remplira une maquette de systèmes et un document détaillé sur les exigences de l’utilisateur qui seront approuvés par l’AARC. Un système web en ligne sera mis au point pour recueillir les données soumises, produire des repères et des fonctionnalités pour créer des rapports sur demande. L’outil Web est un élément clé du projet d’indice d’établissement de rapports sociaux et environnementaux des CEARCs. Bien que l’outil soit conçu pour capturer 15 KPI pour ce projet, il aura la capacité de permettre à l’administrateur des systèmes de l’AARC d’ajouter de nombreuses autres catégories au fil du temps. Ce système procurera des avantages importants à l’AARC en tant que mécanisme permettant de déterminer et de déclarer les IRC qui reflètent un éventail d’éléments de rendement coopératifs.

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Superviseur de la faculté :

Pawan Lingras

Etudiant :

Gilroy Gordon

Partenaire :

Duguid Consulting

Discipline :

Informatique

Secteur :

L’éducation

Université :

Université Saint Mary’s

Programme :

Accélération

Élargir les capacités d’une plate-forme logicielle de neurochirurgie pour fournir des solutions cliniques pour l’imagerie avancée de la moelle épinière et l’orientation peropératoire

Les changements pathologiques qui se produisent dans la moelle épinière cervicale en raison des dommages et de la maladie ne sont pas bien caractérisés avec des techniques cliniques courantes de formation image. Synaptive Medical a récemment mis au point une série de produits d’imagerie médicale novateurs axés sur la neurochirurgie guidée par le cerveau et l’image. Ils sont intéressés à étudier l’application potentielle de ces technologies au-delà du cerveau. Tirant parti de l’expertise en imagerie de la colonne vertébrale, en visualisation 3D et en simulation chirurgicale de l’Institut de recherche Sunnybrook et du Programme de la colonne vertébrale de l’Université de Toronto, l’objectif de ce projet sera d’utiliser les technologies d’imagerie par résonance magnétique (IRM) synaptives pour mieux caractériser les changements pathologiques de la moelle épinière et guider les interventions complexes de la colonne cervicale. Pour Synaptive, cela représente une occasion d’étendre l’utilisation de leurs techniques spécialisées d’imagerie et de navigation dans un nouveau domaine clinique axé sur la colonne cervicale.

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Superviseur de la faculté :

Cari Whyne

Etudiant :

Stewart McLachlin

Partenaire :

Synaptive Medical Inc.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Modélisation et analyse pour les applications Big Data

Il a toujours été difficile de gérer les données à grande échelle, car il n’existe actuellement aucune norme et pratique exemplaire pour la modélisation et l’analyse des données. Les solutions actuellement disponibles reposent sur des informations limitées et se limitent au traitement manuel, ce qui rend le processus de traitement et de gestion des données lent, inefficace et difficile. Cela rend la modélisation et l’analyse cruciales pour pouvoir suivre, surveiller et gérer les applications qui sont complexes, de nature critique et qui produisent des données intensives. Dans le cadre de cette recherche, le candidat élaborera des techniques, des algorithmes et des outils pour une modélisation et une analyse efficaces des applications des mégadonnées. Ces résultats aideront à automatiser le processus de traitement et de gestion des données à grande échelle et à tirer le meilleur parti du formalisme des données avec des analyses à des fins de détection et de prédiction des défauts. L’impact et l’utilité de la recherche proposée seront démontrés en l’appliquant à une application réelle du partenaire industriel.

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Superviseur de la faculté :

Hans-Arno Jacobsen

Etudiant :

Omair Shafiq

Partenaire :

Sciences numériques Canada

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

BIM collaboratif pour la gestion du changement dans l’industrie de l’architecture, de l’ingénierie et de la construction (AEC)

« Dans ce projet, une nouvelle plate-forme numérique sera créée à travers laquelle les interactions sociales entre les acteurs impliqués dans les projets de conception et de construction sont détectées et corrélées au modèle IFC de l’installation. Le système créé formera le réseau social des acteurs impliqués dans le processus de changement de conception, et comprendra et archivera sémantiquement les instances de changement dans différentes phases d’un projet. En faisant correspondre les deux, la base de connaissances du système soutiendra la gestion du changement dans les projets basés sur le BIM. De plus, le système effectuera une analyse basée sur la valeur à travers les données stockées pour quantifier et comparer les avantages du BIM pour la gestion du changement dans différents projets. La création des cadres conceptuels, ainsi que la conception de l’architecture du système, le développement de la plate-forme, la création du moteur d’analyse, la collecte et le traitement des données dans un ensemble de projets d’essai pilotes seront les principales composantes de ce projet de recherche. "

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Superviseur de la faculté :

Dompteur El-Diraby

Etudiant :

MAZDAK NIK BAKHT

Partenaire :

Turner Fleischer Architectes

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Médias numériques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Gestion des ressources centrée sur l’utilisateur pour une coordination multi-points, avec des liaisons back-haul hétérogènes

Dans l’évolution de toute industrie, il y a certains tournants qui sont cruciaux pour que l’industrie s’y prépare, à l’avance. Le secteur du sans-fil est proche d’un certain nombre de tournants, des aspects technologiques, des modèles d’affaires des opérateurs émergents et des demandes diverses des clients. Du point de vue technique sans fil, dans cette proposition, nous visons à concevoir de nouveaux algorithmes / architectures pour couvrir trois lacunes de recherche importantes, à savoir, l’absence de gestion des interférences et de la qualité de service (QoS) conjointes à l’échelle du réseau, le manque d’algorithmes appropriés pour réaliser les gains du multi-point coordonné (CoMP) et le manque de prise en compte des liaisons back-haul hétérogènes. Nous visons à concevoir des algorithmes RRM autonomes qui peuvent tirer parti du potentiel de CoMP, en tenant compte de l’expérience des utilisateurs, des intérêts des opérateurs et des limitations d’interférence, dans les réseaux hétérogènes (HetNet). Les résultats de cette recherche permettront des services sans fil moins coûteux, plus rapides et plus fiables, pertinents pour la mobilité de TELUS, passant de la 4G à la 5G.

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Superviseur de la faculté :

Raviraj Adve

Etudiant :

Alireza Sharifian

Partenaire :

Telus,

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Conception et validation d’un nouveau peptide immunothérapeutique pour le traitement des allergies chez le chien

Adiga Life Sciences Inc. a développé une nouvelle plate-forme immunothérapeutique dans laquelle de petits composants (peptides) de protéines allergènes sont identifiés et administrés dans un régime qui fait que les cellules immunitaires deviennent non sensibles aux allergènes. Dans un essai clinique de phase II, le traitement de l’allergie aux chats développé par Adiga à l’aide de cette plate-forme a réduit les symptômes allergiques chez les sujets allergiques. Cependant, le mécanisme d’action du traitement peptidique n’est pas encore entièrement compris. Au cours de ce projet, des peptides pertinents provenant d’allergènes pour chiens seront identifiés et évalués pour déterminer s’ils sont en mesure d’améliorer l’allergie chez le chien. De plus, les échantillons prélevés dans le le le cas des essais cliniques seront évalués afin d’identifier le fonctionnement et l’incidence du traitement sur les cellules immunitaires. Ce projet mènera donc à la production d’un nouvel allergène immunothérapeutique et identifiera un ou plusieurs mécanismes d’action. Cela nous permettra de mieux comprendre l’immunothérapie et d’identifier potentiellement de nouvelles cibles et biomarqueurs pour le traitement des maladies allergiques.

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Superviseur de la faculté :

Mark Larche

Etudiant :

Rebecca Sherburn

Partenaire :

Adiga Life Science Inc.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université McMaster

Programme :

Élévation

Hébergement et analyse de données biométriques à large bande passante dans les systèmes de stockage basés sur le cloud

Les environnements d’hébergement cloud incluent des systèmes de stockage distribués à grande échelle. Avec l’avènement du Big Data, en particulier des nouvelles données biomédicales et biométriques, collectées à partir d’appareils de surveillance portables, il existe un grand besoin de solutions basées sur le cloud pour un stockage à grande échelle et une analyse de données à la volée à large bande passante pour ces données. Un problème clé pour les entreprises informatiques qui collectent de grandes quantités de données biométriques à la volée est leur besoin de solutions en temps réel pour la détection des anomalies dans les données collectées. Ce travail se concentre sur (a) l’analyse des données biométriques à la volée et la détection des anomalies et (b) l’analyse à la volée des données du système informatique pour la détection des anomalies du comportement du système. La solution proposée minimisera l’espace de recherche d’analyse de données des données stockées. Nous évaluerons nos solutions en collaboration avec l’organisation partenaire pour les types de données biométriques humaines et système sur divers systèmes de stockage distribués.

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Superviseur de la faculté :

Cristiana Amza

Etudiant :

Stelios Sotiriadis

Partenaire :

Avertus Epilepsy Technologies Inc.

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

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