Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Analysis of changes in solar radiation in the Arctic and its effects on the tundra

The objective of the project is to analyse spatio-temporal trends in solar raditation at the ground surface in the last decades in the Arctic. It requires to compare local spatio-temporal trends of radiation data to global dataset (e.g. Tang 2019, 1983-2018). This project requires large data manipulation and visualisation as well as a technologic understanding of radiation sensors and their differences.

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Superviseur du corps professoral :

Vincent Maire

Étudiant :

Partenaire :

Universidad de San Buenaventura

Discipline :

Engineering

Secteur :

Sustainability & the Environment; Environmental Science and Technology; Natural Resources

Université :

Université du Québec à Trois-Rivières

Programme :

Globalink Research Award

Robotic 3D printing of complex parts from high-temperature thermoplastics reinforced with continuous carbon fiber

Fused Filament Fabrication (FFF) can 3D print final parts from continuous carbon fiber composites with high structural and thermal performance. In this project, a custom-built 3D printing head with feeding and cutting capabilities will be designed and manufactured. It will be installed on a robotic 3D printer to manufacture parts from high-temperature continuous fiber composites. To show the robotic 3D printing manufacturing capabilities, complex 3D parts will be fabricated. Three demonstration parts will be fabricated: a flat panel with a curvilinear fiber path; a scaled-down rudder; and a vent duct elbow. Teijin can utilize the developed robotic 3D printing capability to simplify and shorten the research and development activities on their raw materials.

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Superviseur du corps professoral :

Kazem Fayazbakhsh

Étudiant :

Partenaire :

Teijin Carbon America, Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Manufacturing

Université :

Toronto Metropolitan University

Programme :

Accelerate

Élaboration de modèles d’estimation de projets basé sur un historique de productivité

Le projet vise à élaborer un ou plusieurs modèles d’estimation de projets logiciel en construisant un référentiel de l’historique de productivité des projets récents. Il s’agit d’abord d’appliquer la norme ISO 19761 pour mesurer la taille d’environ 24 projets et de comparer cette taille avec l’effort réel de ces projets. Ensuite, il faut analyser les données et voir quels sont les facteurs ou caractéristiques de projets qui viennent influencer la productivité. De ces analyses, nous ferons ressortir l’historique de productivité et en dégagerons un ou plusieurs modèles d’estimation, en tenant compte des écarts statistiques plausibles sur les facteurs observables. De plus, les données de productivité des projets seront étalonnées avec des données internationales de projets ayant des caractéristiques similaires. Les retombées devraient permettre au partenaire d’améliorer son processus d’estimation de projet ainsi que de surveiller l’impact des améliorations apportées au processus logiciel de façon à demeurer compétitif.

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Superviseur du corps professoral :

Sylvie Trudel

Étudiant :

Partenaire :

Axon Intégration et Développement

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accelerate

Développement d’algorithmes d’extraction de textes et de mots-clefs à partir d’images pour l’aide aux élèves

Dans la Zone d’entraide d’Alloprof, les élèves peuvent poser leurs questions. Présentement, Alloprof a un système automatisé de recommandations de contenus pédagogiques qui, à partir des questions posées dans la Zone d’entraide, propose des rubriques d’aide à lire. Toutefois, plusieurs élèves posent des questions qui sont transmises sous forme d’images, par exemple, une photographie d’une feuille avec une question et leur démarche. Ce projet vise à extraire des informations textuelles et des mots-clefs à partir d’images, afin de recommander à un.e élève des rubriques à consulter pour l’aider à comprendre des concepts. L’idée de ce projet est d’analyser l’image pour en reconnaître le contenu textuel et aussi de reconnaître les images et figures dans la photo.

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Superviseur du corps professoral :

Guillaume-Alexandre Bilodeau;Nicolas Saunier

Étudiant :

Partenaire :

Alloprof

Discipline :

Engineering

Secteur :

Education

Université :

Polytechnique Montréal

Programme :

Accelerate

Behavioural responses of Varroa destructor mites to volatiles within Western honey bee (Apis mellifera) colonies

Western honey bees are economically important insects that provide essential pollination services to agriculture. It is generally acknowledged that Varroa destructor mites, since making their way from Asia to the rest of the world, have become the most serious threat to the stability of the apiculture industry. To control V. destructor, apiculturists apply miticides, but this entails significant costs and additional labour, has collateral effects on honey bees, and can leave residues in commercial products; moreover, miticide resistance has repeatedly evolved. Both bees and mites rely on monitoring volatile organic compounds (VOCs) for communication and for navigating their respective life cycles, which means that intervening in V. destructor’s life cycle by luring or repelling them with VOCs has potential as a badly needed alternative to miticides.

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Superviseur du corps professoral :

Kirk Hillier;Dave Shutler

Étudiant :

Partenaire :

Springboard Atlantic Inc.

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Agriculture and Food; Environmental Science and Technology; Biotechnology

Université :

Acadia University

Programme :

Accelerate

Système de recommandations article – produits par une approche hybride de filtrage collaboratif et de similarité de contenu

La vente en ligne est devenue une composante importante pour les entreprises de vente au détail. En tant que leader mondial dans la vente d’équipement de sport, Décathlon utilise abondamment l’intelligence artificielle pour rendre son contenu web plus attrayant pour les clients. L’objectif de ce projet consiste à utiliser des techniques récentes d’apprentissage profond pour suggérer des produits pertinents sur des pages webs qui contiennent des conseils sportifs. Ces techniques se baseront automatiquement sur la description textuelle des produits afin d’associer les plus pertinents à ce que l’utilisateur est en train de lire. Ces recommandations permettront aux clients de découvrir des produits qui peuvent les intéresser et ainsi augmenter le chiffre d’affaire produit par les ventes en ligne.

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Superviseur du corps professoral :

Mickaël Gardoni

Étudiant :

Partenaire :

Décathlon Canada

Discipline :

Computer science

Secteur :

Retail trade

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accelerate

Analyse et quantification par IA d’accumulation de neige et de glace sur les toitures des bâtiments

L’objectif du traitement d’image des toitures des bâtiments permettra notamment d’estimer la quantité de neige et de glace cumulées sur les toits dans le but d’éviter les accumulations de poids excessifs, d’évaluer les apports d’eau liés à la fonte de neige, et de gérer les opérations de déneigement et d’entreposage de la neige. L’IA semble être un choix essentiel pour le traitement d’images des toitures pour trouver des solutions accrues aux accumulations de la neige et de la glace sur les bâtiments. Ce projet de recherche vise essentiellement le développement et le déploiement des outils de modélisation, de détection des anomalies sur les toitures des immeubles avec des techniques basées sur l’intelligence artificielle. L’étude propose diverses stratégies pour traiter les images prises chaque 15 minutes par des caméras haute précision installées sur les toits des bâtiments.

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Superviseur du corps professoral :

Hanane Dagdougui

Étudiant :

Partenaire :

Fusion Énergie

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and Communications Technology; Artificial Intelligence

Université :

Polytechnique Montréal

Programme :

Accelerate

Characterization of Hexagonal Boron Nitride’s Mechanics

Mosquito bites are responsible for spreading diseases such as malaria, yellow fever, and dengue that account for over one million deaths per year. To mitigate the spread, insecticides and repellents are heavily used. However, studies show mosquitoes are developing resistances, escalating the need for alternative solutions. It is proposed here to investigate a new approach to mosquito bite prevention that utilizes a barrier coating applied directly on the skin to prevent the mosquito from penetrating the skin. The particles of interest are hexagonal boron nitride (hBN), a ceramic 2D material that is safe for skin contact and widely used in cosmetics. The proposed study will investigate a framework for guiding how 2D hBN particles can be formulated into a topical cream that, when applied to the skin, forms a multilayer protective coating capable of withstanding the forces exerted by a biting mosquito.

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Superviseur du corps professoral :

Changhong Cao

Étudiant :

Partenaire :

Drexel University

Discipline :

Engineering

Secteur :

Nanotechnology; Health and Related Sciences & Technology; Environmental Science and Technology

Université :

McGill University

Programme :

Globalink Research Award

Traitement biologique des contaminants dans les eaux de ruissellement de mines d’or

Nous proposons d’optimiser un traitement biologique pour offrir l’opportunité aux compagnies minières de bien traiter les eaux de ruissellement qu’elles génèrent et ainsi en minimiser l’impact environnemental. Le partenaire industriel, John Meunier Inc, a mis au point un système fonctionnel de
ce traitement biologique à l’échelle laboratoire mais est confronté à certaines difficultés pour l’optimiser et le mettre à l’échelle pilote sur site. Ce projet vise initialement à développer les outils d’analyse chimique nécessaires pour bien comprendre et optimiser le traitement biologique. Ces outils vont intégrer le développement de méthodes analytiques ciblant spécifiquement l’analyse d’isotopes spécifiques des composés chimiques ciblés – permettant un meilleur suivi et aidant la compréhension mécanistique du traitement. On veut ensuite à utiliser ces outils pour obtenir des bilans massiques convenable le long de la filière de traitement pour maitriser le devenir de l’azote, du souffre et des divers sous-produits analogues et apparentés aux cyanures.

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Superviseur du corps professoral :

Sébastien Sauvé

Étudiant :

Partenaire :

John Meunier Inc

Discipline :

Earth science

Secteur :

Manufacturing

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accelerate

Optimizing cellular agriculture supply chains for social, environmental and economic benefits

We are developing a circular economy computational model for cellular agriculture supply chains to identify the potential social, environmental and economic benefits of using underutilized resources as inputs. This project will identify synergies between unlikely actors who could exchange resources – such as pea starch (byproduct of pea processing) that can be used as raw inputs for culture media by cultured meat companies. This project will help maximize the positive impacts of cellular agriculture and inform future work by providing a better understanding of its potential to improve our food system. In addition, the model will be available to support industry stakeholders. The resource exchange informed by a circular economy model will help form an industry where nothing is wasted, and land can be freed – simultaneously decreasing costs and increasing sustainability. Time is of essence as companies start scaling up and establishing supply chains to produce cultured meats.

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Superviseur du corps professoral :

John Blake;Claver Diallo

Étudiant :

Partenaire :

New Harvest

Discipline :

Engineering

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Dalhousie University

Programme :

Accelerate

Weaving Narratives: Nourishing Kinship through stories of Self-Determination from women of the non-status Mi’kmaq nation

Despite adversity towards the non-status Mi’kmaq community their resiliency remains grounded in cultural values, providing a depth of experiences and knowledge. This study will work alongside one of the largest self-governing grassroots organizations within Nova Scotia, the Native Council of Nova Scotia (NCNS), to tell the stories of self-determination and resilience of the non-status Mi’kmaq community. Using an Indigenous-feminist framework this study will focus on the experiences of Mi’kmaq women, their relational stories to kinship and care-taking, as acts of self-determination and resiliency for the community (Strathern, 2014). Given the current and historical silencing of the non-status Mi’kmaq community, these stories of resilience will reveal a glimpse into the distinct culture, ethical, social, and political worldviews that have existed long before colonization. The stories captured and knowledge garnered will contribute to the current and limited literature on non-status experiences in Canada, and aid in the understanding of communal kinship that goes ‘beyond blood.’ It is our hope that this research will contribute to NCNS’s work in educating and advocating for those that have been stripped of their Treaty rights and cultural identity.

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Superviseur du corps professoral :

Mary Sweatman

Étudiant :

Partenaire :

Native Council of Nova Scotia

Discipline :

Sociology

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Acadia University

Programme :

Accelerate

Identifying microplastic polymers in wildlife and their ecosystems

This project is a collaboration between Drs. Jennifer Provencher, Jesse Vermaire, and Christina Davy at Carleton University in which the two student interns will quantify microplastic contents in various environmental samples to improve our understanding of the fate of microplastics in the environment. The students will learn to assess microplastics in environmental samples (e.g. scat, water, soil) using harmonized protocols, and take the characterization of those microplastics all the way through to polymer identification via FTIR in the Vermaire lab. The students will work will with two sets of samples, each constituting a stand-alone project. Ahniia will work on as study of microplastics in river ecosystems, analyzing grizzly bear scat, water samples, and soil samples. Daryna will work on a study of microplastics in agricultural ecosystems, analyzing soil and invertebrate samples from an agricultural field south of Ottawa that was previously treated with biosolids. The students will use these results to better understand the movement of microplastics through these two systems, gaining experience with experimental design and use of the FTIR, as well as reporting scientific results to project partners and the scientific community.

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Superviseur du corps professoral :

Christina Davy

Étudiant :

Partenaire :

Odesa I.I.Mechnikov National University

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Environmental Science and Technology; Water; Sustainability & the Environment

Université :

Carleton University

Programme :

Globalink Research Award

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