Projets innovants réalisés

Explorez des milliers de projets réussis résultant de la collaboration entre les organisations et les talents postsecondaires.

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

Utilisation de l’apprentissage automatique dans un cadre automatisé pour l’évaluation et la gestion des risques liés à la sécurité de l’information

Au cours du stage en collaboration avec RootCellar Technologies, des recherches seront menées en vue de la conception d’une solution d’apprentissage automatique adaptatif et de son intégration avec le cadre RootCellar existant pour l’évaluation et la gestion automatisées des risques de sécurité de l’information dans les réseaux de petites et moyennes entreprises. Le cadre existant est très avancé en termes de surveillance des risques liés aux points finaux ainsi que de conformité avec le système CVSS du NIST. Cependant, la partie du cadre qui traite de l’agrégation finale et du classement des cotes de risque individuelles est sous-optimale dans sa conception et ne permet pas une intégration facile de la rétroaction et de l’expertise fournies par l’utilisateur final. L’objectif de cette recherche est de rendre le cadre existant : 1) le réseau adaptatif : en arrivant au modèle d’agrégation et de classement des scores de risque le plus optimal pour chaque réseau particulier, et 2) l’adaptation au temps : en permettant que le modèle d’agrégation et de classement des scores de risque de chaque réseau soit facilement mis à jour à mesure que de nouvelles données deviennent disponibles. Ces améliorations se traduiraient par une amélioration significative du produit actuel des entreprises. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Natalija Vlajic

Etudiant :

Pooria Madani

Partenaire :

Root Cellar Technologies Corporation

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Système de conception de base pour les poteaux électriques FortisBCs

La méthode de conception traditionnelle pour la fondation des poteaux de transmission attribue simplement un ensemble standard de profondeurs en fonction de la longueur et du diamètre des poteaux. Bien que cette méthode se soit avérée prudente et fiable, elle n’intègre pas les propriétés du sol, la nappe phréatique et les conditions météorologiques propres au site dans ses calculs. Par conséquent, un nouveau système de conception de fondations qui intégrera des conditions propres au site pour chaque poteau fournira des performances plus sûres, économiques et fiables des poteaux de transmission pour le bénéfice à long terme de FortisBC.

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Superviseur de la faculté :

Sumi Siddiqua

Etudiant :

Amin Bigdeli

Partenaire :

FortisBC

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Programme :

Accélération

Appariement d’images aux fins de la recommandation du consommateur

Le but de ce projet est de développer un système de recommandation de commerce électronique très précis capable de sélectionner des produits dans des bases de données et de les recommander à des clients potentiels à la fois en temps réel et hors ligne. Tirer parti de l’inventaire historique des produits vendus, de l’historique de navigation, de l’historique des achats et des préférences exprimées aide le recommandaur à formuler des suggestions de produits très précises pour trouver les correspondances les plus proches de ce qu’un consommateur recherche. On montrera instantanément aux consommateurs d’autres produits similaires à ce qu’ils / elle regarde ainsi qu’un assortiment d’autres produits qui le complètent. Par exemple, un client potentiel regardant des chemisiers d’un certain type sera montré d’autres chemisiers du même look et du même style ainsi que d’autres pantalons, bracelets, boucles d’oreilles et sac à main bien assortis.

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Superviseur de la faculté :

Robert Bergevin

Etudiant :

Maryam Ziaeefard

Partenaire :

Stradigi Ventures

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Médias numériques

Université :

Programme :

Accélération

Développement de modèles de prédiction sur les actions et les indicies de la Bourse de Londres (LSE) à l’aide de l’apprentissage automatique et de l’exploration de données Microsoft Azure

Je dois importer dix ans de données historiques amassées sur les événements d’actualité, le mouvement des prix des actions et les mesures du sentiment public sur la plate-forme Microsoft Azure pour étude et analyse à travers les dernières techniques d’exploration de données avec un point de vue économique pour découvrir la corrélation cachée et la victime entre les événements et le mouvement des prix des marchés mondiaux dans plusieurs délais (trois heures, tous les jours, toutes les semaines, tous les mois et tous les ans). Des modèles prédictifs basés sur les études seront développés, comparés, évalués et intégrés au site Web des partenaires de l’industrie en tant que moteur d’analyse des nouvelles du marché en temps réel à offrir en tant que service payant.

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Superviseur de la faculté :

Fred Popowich

Etudiant :

Bernard Lin

Partenaire :

EOTPRO

Discipline :

Informatique

Secteur :

Médias numériques

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Applications des méthodes d’ajustement de courbe de réseau neuronal pour les moindres carrés Simulations de Monte Carlo dans la gestion des risques financiers

Les méthodes de simulation de Monte Carlo sont couramment utilisées comme outil de gestion des risques pour estimer l’exposition au risque des portefeuilles d’actifs financiers. Cependant, la méthode traditionnelle de Monte Carlo (BFMC) en force brute est souvent très chronosive, ce qui rend difficile de répondre aux besoins de gestion des risques de l’industrie moderne de l’assurance. Une autre approche, la méthode des moindres carrés de Monte Carlo (LSMC), pourrait réduire considérablement le coût de calcul en antant une fonction indirecte des passifs à l’aide de méthodes de régression non linéaire simples. Cependant, le CGSL ne fonctionne pas bien pour saisir les véritables propriétés de risque des actifs couverts et de certaines autres rentes variables. Pour améliorer la méthode LSMC, nous proposons d’utiliser la méthode du réseau neuronal pendant le processus d’ajustement de la courbe. Étant donné que la méthode du réseau neuronal permet une plus grande flexibilité d’ajustement de la courbe, les fonctions indirectes des passifs et des Grecs devraient être améliorées. En utilisant les fonctions de remplacement améliorées pour prédire les passifs et les Grecs, l’exposition au risque des portefeuilles financiers peut être mieux quantifiée.

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Superviseur de la faculté :

Longhai Li

Etudiant :

Yunyang Wang

Partenaire :

Valeurs mobilières Aon inc.

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Amélioration de la qualité du modèle d’utilisation en comparant différentes méthodes d’exploration de modèles séquentielles et l’effet de la prise en compte d’informations supplémentaires sur les utilisateurs

Les modèles d’utilisation fréquents générés peuvent fournir des informations précieuses pour plusieurs applications telles que la restructuration de la plate-forme et la recommandation. Dans ce projet, nous visons à comparer différentes méthodes pratiques et à étudier l’effet de l’identité de l’utilisateur et des informations d’intention de l’utilisateur sur elles. À cette fin, une technique et un cadre doivent être développés, dans lesquels les modèles fréquents sont composés de résultats d’analyse plus raffinés au lieu de simples séquences fréquentes d’opérations de base sur le comportement de tous les utilisateurs. Le résultat de ce projet devrait améliorer l’expérience utilisateur du produit des organisations partenaires et de telles méthodes peuvent également être utilisées dans diverses applications pertinentes.

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Superviseur de la faculté :

Fred Popowich

Etudiant :

Zelin Tian

Partenaire :

Kinematicsoup Technologies Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Médias et communications

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Détection des défauts de la boîte de vitesses et prédiction des défaillances

L’objectif du projet est de développer un système de surveillance automatisé pour détecter avec précision et fiabilité la détérioration dans les boîtes de vitesses fonctionnant sur une ligne de formage industrielle. Il s’agira d’examiner, d’élaborer et de mettre à l’essai une ou plusieurs méthodes fondées sur la mesure et l’analyse des signaux de vibration. En particulier, les travaux seront axés sur l’exploration des méthodes potentielles existantes, la définition des capacités de différents capteurs qui pourraient être utilisés dans l’environnement donné et le développement d’algorithmes d’analyse des signaux de vibration appropriés pour la détection de la détérioration de la boîte de vitesses et la prise de décision. Le résultat final des travaux sera un système adapté à la mise en œuvre sur une ligne de formage réelle.
Le promoteur participant s’attend à bénéficier du projet grâce à la participation et à l’orientation d’une enquête sur la possibilité de développer un nouveau système automatisé, précis et fiable de détection de la détérioration de la boîte de vitesses. Un système réussi pourrait être utilisé dans un large éventail d’applications où l’inspection de l’état des machines est effectuée manuellement ou pas du tout. Une détection fiable de la détérioration de la boîte de vitesses se traduira par une efficacité améliorée et donc des coûts inférieurs.

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Superviseur de la faculté :

Chris Mechefske

Etudiant :

Chenyi Jin

Partenaire :

Co-Ex-Tec

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Étude de l’érodabilité du lit cohésif et de la qualité de l’eau dans les rivières semi-alluviales

Les rivières d’une grande partie de l’est du Canada traversent des régions composées de sédiments glaciaires cohésifs, y compris des argiles glaciomarines et des tills glaciaires. Compte tenu de l’histoire glaciaire du Canada, bon nombre, sinon la plupart, de ses rivières peuvent être qualifiées de semi-alluviales.
La gestion de ces rivières en termes de charge sédimentaire est un défi difficile, car on en sait relativement peu sur la géométrie stable de leur chenal. La recherche proposée prévoit d’améliorer et d’évaluer les techniques de laboratoire et de terrain afin d’estimer la contrainte de cisaillement critique des sédiments cohésifs du lit des rivières et de surveiller la concentration de solides en suspension en corrélation avec l’érosion observée dans les rivières semi-alluviales de l’Est du Canada.
La recherche proposée permettra d’améliorer stratégiquement les techniques d’estimation de la contrainte de cisaillement critique des sédiments cohésifs du lit des rivières. Des techniques de laboratoire et de terrain pour mesurer ces paramètres seront élaborées, mises à l’essai et utilisées par le stagiaire et l’organisation partenaire.

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Superviseur de la faculté :

Colin Rennie

Etudiant :

Carlo Zaro Custodio

Partenaire :

AATech Scientific Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Modélisation de l’information sur les bâtiments Analyse des risques de dépendance pour une conception et une exploitation résilientes des bâtiments

Ce projet intègre des modèles d’information sur les bâtiments (BIM) aux solutions exclusives de risque et de résilience de RiskLogik pour faire progresser la conception de bâtiments complexes. Pour ce faire, on appuie l’amélioration de la conception des interrelations entre les systèmes des bâtiments, comme les systèmes mécaniques, électriques, de communication et de sécurité, et les opérations qui se trouvent dans les bâtiments. En conséquence, les performances sont améliorées en assurant un réseau résilient d’interconnexions qui réduit les conflits de système et les effets de cascade.

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Superviseur de la faculté :

Brenda McCabe

Etudiant :

David Bristow

Partenaire :

Deep Logic Solutions Inc. (en seulement)

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Résilience des gratte-ciel modernes soumis à des catastrophes naturelles – Deuxième année

La performance structurelle des gratte-ciel soumis à des risques naturels tels que des vents forts et des tremblements de terre a des effets significatifs sur la résilience d’une ville en raison du récent boom dans la construction de gratte-ciel dans le monde entier. Cependant, la résilience n’est actuellement pas explicitement prise en compte dans la conception des bâtiments de grande hauteur. Des études montrent que les bâtiments modernes de grande hauteur peuvent subir des dommages importants en raison de catastrophes naturelles et qu’ils pourraient devoir être fermés jusqu’à 23 ans pour réparation. Cela a de graves répercussions socioéconomiques. Par conséquent, cette recherche vise d’abord à développer un cadre complet pour évaluer la résilience des gratte-ciel modernes. La recherche étudiera ensuite les méthodes d’amélioration de la résilience des bâtiments de grande hauteur à l’aide de l’amortisseur de couplage viscoélastique, qui est la technologie révolutionnaire de Kineticas. Kinetica est un chef de file dans la conception de bâtiments de grande hauteur et les résultats de cette recherche créeront des plates-formes de travail pour Kinetica afin d’améliorer sa compétitivité dans le monde entier.

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Superviseur de la faculté :

Evan Bentz

Etudiant :

Pantalon Deepak Raj

Partenaire :

Kinetica Dynamics Inc.

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Développement urbain durable : attentes des acheteurs de maison et défis de mise en œuvre

L’objectif principal de ce projet de recherche est de synthétiser et d’évaluer les publications et les publications grises sur les perceptions des consommateurs à l’égard du développement immobilier vert et des caractéristiques de conception communautaire durable. Les recherches actuelles sur les perceptions, les priorités, les motivations et la volonté de payer des acheteurs de maison n’ont pas encore été consolidées. La nature complexe de ces sujets disperse la recherche dans plusieurs secteurs disciplinaires, ce qui rend difficile l’intégration des données et la prise d’une décision éclairée pour l’investissement immobilier durable. Cette synthèse offrira un modèle organisationnel complet grâce auquel l’engagement des consommateurs pourra être visualisé, analysé et mieux compris. Cette recherche visera à déterminer les incitatifs axés sur la demande pour le développement durable des collectivités qui, nous l’espérons, agiront comme catalyseur de l’adoption de ces idéaux de développement durable au Canada. Arbutus Properties utilisera cette recherche pour éclairer les enquêtes futures sur les façons dont le développement immobilier durable peut plaire aux acheteurs de banlieue de Saskatoon.

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Superviseur de la faculté :

Maged Senbel

Etudiant :

Anna Tirng-Ann Zhuo

Partenaire :

Arbutus Propriétés

Discipline :

Études urbaines

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Magnétométrie 3D des UAV pour améliorer la caractérisation des cibles dans l’exploration minérale

L’exploration géophysique est l’une des principales formes d’étude préliminaire de site utilisées pour caractériser le potentiel minéral et la viabilité économique des gisements minéraux nouvellement découverts. Les plates-formes actuelles de collecte de données magnétiques comprennent une couverture dense mais des levés aéroportés à basse résolution et des levés terrestres à haute résolution mais à faible couverture. Le récent
la prolifération des véhicules aériens sans pilote (UAV) offre l’occasion de combler les lacunes en matière d’observation inhérentes aux
méthodes d’enquête. Ce projet s’appuiera sur les plateformes de magnétomètres d’UAV développées à l’Université Queen’s ainsi que sur les plateformes de magnétomètres d’UAV
l’expertise opérationnelle des UAV du partenaire de l’industrie (Sumac Geomatics Inc.). Les principaux objectifs de ce projet sont les suivants :
démontrer l’efficacité et la faisabilité de la magnétométrie des UAV pour effectuer un gradient magnétique 3D à haute résolution
et d’élaborer des stratégies d’enquête optimisées pour améliorer la caractérisation des cibles, y compris la détection adaptative. D’ici la fin de ce projet, le stagiaire sera doté de connaissances technologiques et de traitement de pointe pour des études de site non inintrusives et des stratégies d’exploration minérale améliorées. L’organisation partenaire continuera d’être à l’avant-garde des technologies de télédétection pour améliorer les produits d’information, ce qui est un élément essentiel de leur succès continu sur un marché concurrentiel.

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Superviseur de la faculté :

Alexandre Braun

Etudiant :

Callum Walter

Partenaire :

Sumac Geomatics Incorporated

Discipline :

Génie

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

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