Projets novateurs réalisés

Intelligent recycled plastic boat, recycling plastics in the ocean

The ocean is receiving much of the plastic waste generated on land and it is calculated that yearly up to 12.7 million tons of them enters in our oceans bringing a drastic environmental problem. This project seeks to create an autonomous boat made with recycled plastics, to clean up plastic waste in the oceans.
The boat will be assisted by a drone, which will map the area in search of suspended debris, and then send their location to the boat for collection, achieving an integration of air and ground in an autonomous system. Part of the recycled plastics will be used later to 3D print new units allowing to clean more area, reducing costs and recycling waste.

Could Community-Based Sign Language Programs Serve as a Bridge for Deaf Adults to Post-Secondary?

L’Institut de la langue des signes du Canada (SLIC) est un organisme communautaire qui vise à accroître les possibilités de formation et de certification pour les enseignants de la langue des signes américaine (ASL) et de la langue des signes québécoise (LSQ) à travers le Canada. SLIC prévoit de mettre en place un programme communautaire de langue des signes, destiné à offrir aux adultes sourds des voies vers l’emploi, comme instructeurs en langue des signes ou la formation continue, incluant l’enseignement au niveau collégial et universitaire. L’objectif de cette étude est d’explorer la possibilité qu’un programme communautaire de langue des signes serve de pont pour les adultes sourds et le postsecondaire. Grâce à des recherches qualitatives auprès d’adultes sourds ayant participé à des programmes communautaires d’éducation pour adultes dans la province de l’Ontario, ainsi qu’à des entrevues avec le personnel et les enseignants de l’éducation des adultes sourds, cette étude vise à considérer à quoi pourrait ressembler un programme de transition, selon les voix/signes des apprenants adultes sourds, et à nous orienter dans cette direction.

Réseaux de Neurones, L’IA appliquée à l’imagerie médicale

Nous allons développer un outils d’aide à la décision pour les radiologues. À l’aide d’imagerie rayon X de la cage thoracique vue de face, il fournira une évaluation sur la probabilité que le patient soit atteint de 14 maladies communes (atélectasie, Cardiomégalie, épanchement, infiltration, masse, nodule, pneumonie, pneumothorax, consodilatation, oedème, emphysème, fibrose, épaississement pleural, hernie). Cette liste précise vient du fait que nous nous basons sur une recherche nommé CheXNet qui a déjà de bon résultats. Nous voulons aggrandir le nombre de maladies détectées afin de couvrir celle au goût du jours comme la Covid par exemple. Cet outil mettra en évidence les régions à hauts potentiels en plus d’une suggestion de diagnostique (Maladie la plus probable) afin d’aider les radiologues dans leur décision.

Les avantages potentiels sont immenses. Cet outils améliorera la qualité ainsi que la rapidité des diagnostiques. De plus, s’il y avait une liste d’attente pour les diagnostiques en radiologie, cet outil pourrait envoyer au radiologue en priorité les radiographies dans lesquelles il a détecté des maladies graves. Ainsi, le temps d’attente pour les cas urgent serait encore plus réduit permettant de sauver du temps très précieux dans ces cas.

Impacts of Diverse Cover Crop Mixtures on Soil Health and Soil GHGs

Avec les pertes de carbone du sol qui limitent notre capacité à assurer la sécurité alimentaire régionale, l’accent est accru sur l’utilisation d’une gestion agricole régénératrice pour améliorer la santé des sols et la durabilité de notre système agroalimentaire. De nombreuses lacunes de connaissances existent sur la manière d’augmenter de manière fiable le carbone des sols, et sur la manière dont les principes régénérateurs peuvent être appliqués aux conditions des champs pertinentes pour les agriculteurs de l’Est-Centre de l’Ontario, où une saison de croissance courte, une topographie variable et des sols peu profonds mettent à l’épreuve la capacité des agriculteurs à adopter des pratiques régénératrices comme la culture de couverture. Dans le cadre de cette collaboration, des chercheurs de Common Earth et de l’Université Trent établiront un essai sur le terrain dupliqué et contrôlé afin d’étudier la dynamique du carbone et de l’azote du sol ainsi que les émissions de gaz à effet de serre affectées par la gestion des cultures de couverture, afin de mieux comprendre comment nous pourrions mieux placer et conserver le carbone dans le sol en utilisant des pratiques régénératrices.

UWB localization for Autonomous landing / Instrumentation landing of VTOL vehicles.

Ce projet se concentrera sur le développement d’un système permettant de localiser précisément une rampe d’atterrissage vue depuis un drone ou un hélicoptère. Le système proposé utilise la radiofréquence entre les dispositifs embarqués et ceux déployés sur la plateforme d’atterrissage. Avec les données de l’accéléromètre et de la boussole, le système peut déterminer la position et l’orientation du drone / hélicoptère par rapport à la rampe d’atterrissage. Ce système aidera à automatiser les opérations des drones et permettra aussi aux services d’ambulance aérienne et aux hélicoptères de ravitaillement offshore d’être exploités par des conditions météorologiques de faible visibilité.

Integrated Mobile Waste-to-Energy Process Technology for Marine Infrastructures

Le domaine de la gestion des déchets plastiques est essentiel pour une société durable qui utilise les déchets plastiques pour la production d’énergie et la sécurité environnementale. Le dépôt des déchets plastiques et l’incinération ont d’importants impacts environnementaux en raison des émissions de gaz à effet de serre. Les défis mentionnés pourraient être éliminés à l’aide d’une source thermique plus fiable et contrôlable, comme un chalumeau thermique à plasma couplé par induction, un chalumeau à courant continu et un chalumeau à micro-ondes. Dans ce projet, des torches avancées seront simulées, conçues et construites pour générer un jet thermique de plasma et intégrées dans un réservoir de traitement à l’échelle du laboratoire afin d’améliorer la réactivité chimique et de produire de l’essence et du diesel propres adaptés à l’utilisation dans les moteurs d’allumage à partir de déchets plastiques provenant de véhicules marins. Cette intégration doit améliorer la qualité des produits finaux, éliminer la teneur en goudron et cire, offrir un meilleur contrôle de la température dans les réacteurs chimiques, ainsi qu’améliorer la réactivité chimique et les paramètres de la réaction de craquement thermique.

Sensor Fusion for Ocean Surface Wind, Wave and Current parameter Estimation and AIS Target Detection and Anti-Spoofing

Le radar à ondes de surface à haute fréquence (HFSWR) est reconnu comme l’un des outils essentiels pour la télédétection de la surface de l’océan, car il offre une surveillance à large zone, toutes conditions météorologiques et quasi-temps réel. Il fonctionne entre 3 et 30 MHz et peut détecter une grande superficie de milliers de kilomètres carrés. La vitesse du vent, la direction du vent, le courant de surface et la hauteur d’onde significative peuvent être extraits des spectres Doppler HFSWR.
Bien que de telles méthodes puissent fonctionner de manière satisfaisante pour l’estimation des paramètres des vagues de surface de l’océan, il existe d’autres capteurs qui peuvent offrir une meilleure résolution spatiale que le HFSWR à lui seul. Ces capteurs incluent un radar en bande X, qui offre une très bonne résolution spatiale pour l’estimation des paramètres, bien que généralement avec une portée maximale réduite. L’imagerie satellite peut fournir une estimation des paramètres sur une très grande surface, cependant la résolution spatiale est limitée par la qualité de l’image, et la résolution temporelle peut aussi l’être. En combinant les données de tous ces capteurs, et possiblement d’autres, on croit que des estimations avec des résolutions spatiales et de données élevées pour les paramètres du vent de surface océanique, des vagues et des courants peuvent être extraites des données de ces différentes sources.

Natural Language Processing (NLP) powered Clinical Documentation

Notre entreprise développe une plateforme de documentation clinique alimentée par l’IA. Dans le projet proposé, le stagiaire nous aidera à améliorer nos modèles de traitement naturel (PNL) conçus pour automatiser la documentation clinique des cliniques de physiothérapie orthopédique. Ces modèles de PLN seront capables de traiter un texte comprenant le vocabulaire médical et la terminologie. Avec ce projet, nous visons à développer des modèles de langage plus robustes, fiables et à haute précision qui répondent aux attentes et aux besoins de nos clients.

Partnership network growth & relationship management

Nous concevons ce projet car cette année, l’une de nos principales stratégies de croissance est de tirer parti des partenariats pour accélérer notre entrée sur les marchés mondiaux. Nous recherchons une personne ambitieuse qui dirigera cette opération cruciale et aidera à stimuler ce canal de vente en créant et en gérant tous les partenariats internationaux. Cela élargira grandement notre portée et aidera à présenter nos logiciels conviviaux et abordables aux concessionnaires partout dans le monde. Le défi est de concevoir, tester et modifier une stratégie efficace de réussite des partenaires qui renforcera la marque Glo3D tout en restant évolutive à mesure que nous grandissons et entrons dans de nouveaux secteurs. Nous aimerions aussi automatiser une bonne partie de cette expérience d’intégration des partenaires et avoir besoin de quelqu’un capable de diriger cette initiative.

Stage en Analyse d’Affaire

Better Being œuvre dans le domaine du bien être corporatif en aidant les entreprises créatives ou Bcorp à améliorer leur culture de mieux être en créant des activités et programmes ludiques et instructifs à l’aide d’une équipe d’expert pluridisciplinaire et une approche holistique. Notre équipe d’experts est constituée de personnes passionnées, créatives et talentueuses (chef, nutritionniste, thérapeute, préparateur mental, kinésiologue et professeur de yoga et méditation) qui ont un intérêt pour le partage de connaissance et la centralisation d’expertise.
Le stagiaire aura pour but de formaliser et standardiser les différents processus d’affaires de l’organisation. BetterBeing est encore une start-up qui a besoin de mieux se structurer afin de faciliter les opérations quotidiennes. Le stagiaire devra alors à l’aide du fondateur cartographier l’architecture d’affaires de l’entreprise et communiquer à toute l’équipe les différents processus mis en place : Processus de vente, de créations d’activité ou de programme, de consultation en entreprise, de recrutement... etc. Ce projet est extrêmement important pour l’entreprise car à l’aube de la commercialisation, il est important d’assurer que tout fonctionne au mieux et cela passe par une meilleure compréhension de toutes les étapes à suivre pour assurer la livraison de la valeur du service.

Visualization Platform Development and Optimization

Terris crée une plateforme SaaS Earth Intelligence pour aider à résoudre les principaux défis auxquels de nombreuses industries font face, y compris le secteur des énergies renouvelables et le secteur de la réponse d’urgence. Grâce à ce projet, le stagiaire sera engagé pour assumer des tâches spécifiques qui contribueront à renforcer le travail développé par l’équipe de Terris. Ce travail aidera Terris à faire progresser ses offres 3D du stade de prototype avancé à des produits commercialement viables.

Reinforcement Learning based Graph Convolutional Recommender Systems

Ce projet vise à utiliser et expérimenter des techniques d’apprentissage profond sur des systèmes de recommandation modernes tels que le réseau convolutionnel de graphes. Le but de cette mise en œuvre sera d’améliorer drastiquement le benchmark de la structure de recommandation. Cela permettra d’extraire l’intégration de l’utilisateur en la cartographiant à partir de fonctionnalités préexistantes qui décrivent l’utilisateur, telles que l’ID et les attributs pertinents.
Dans ce projet, les étudiants seront intégrés au sein de l’équipe de recherche en analytique avancée qui comprend plusieurs titulaires de doctorat dans des domaines pertinents.
Les élèves travailleraient sur les sujets principaux suivants :
1. Implémentation des réseaux convolutionnels de graphes comme système de recommandation.
2. Mise en œuvre d’un modèle Actor-Critic Deep Deterministic Policy Gradient pour les systèmes de recommandation basés sur les graphes.