Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

La protection du public comme composante de l’autonomisation des acteurs judiciaires par la cyberjustice

Le Projet AJC vise à mettre l’intelligence artificielle (IA) au service des acteurs judiciaires pour améliorer la prévention et la résolution des conflits. AJC réunit une équipe composée de 52 chercheurs et de 46 partenaires représentant les meilleurs Centres de recherche mondiaux dédiés à l’introduction et l’utilisation des technologies dans le champ de la justice (la cyberjustice), les justiciables et professionnels du droit (les acteurs judiciaires), ainsi que les principaux utilisateurs et développeurs de l’IA pour la justice au Canada.
AJC participera à l’élaboration d’un cadre de gouvernance juridique de l’IA dans le domaine de la justice. Ce projet majeur favorisera la formation de la relève dans le domaine de la recherche multidisciplinaire en droit et informatique en contribuant à la formation annuelle d’environ 25 étudiants. Au plan des retombées, les chantiers permettront l’expérimentation et l’implantation de technologies innovantes pour la justice et de nouveaux débouchés pour le secteur privé.
Les stagiaires bénéficiant des bourses Mitacs travailleront à l’atteinte de ces objectifs en participant aux différents livrables du Projet AJC, notamment aux inventaires, aux études de cas, à l’élaboration de guides de bonnes pratiques, ainsi qu’à la diffusion et au transfert des connaissances.

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Superviseur du corps professoral :

Karim Benyekhlef

Étudiant :

Partenaire :

Barreau du Québec

Discipline :

Computer science

Secteur :

Other services (except public administration); Professional, scientific and technical services

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accelerate

Applying machine learning strategies to scRNAseq datasets for the identification of genes associated with breast cancer recurrence.

The overarching goal of this project is to learn how to apply machine learning strategies to identify genes associated with breast cancer recurrence. The outcome of this project will be a working understanding of machine learning and its application for analyzing transcriptomic datasets. In addition, we will establish new collaborations with Dr. Sun Kim’s research team that will enable future exchange of trainees and innovations.

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Superviseur du corps professoral :

Paola Marignani

Étudiant :

Partenaire :

Seoul National University

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Education

Université :

Dalhousie University

Programme :

Globalink Research Award

Thales : Context-Aware Cybersecurity

Les progrès réalisés au cours des dernières années dans le domaine des véhicules intelligents ont fait des bonds de géant en termes d’automatisation et de connectivité. Ces avancées ouvrent les véhicules intelligents à des cyber-attaques potentielles qui peuvent mettre en danger les informations personnelles et les fonctions essentielles du véhicule. Conscient de ces défis, Thales Digital Solutions Inc. s’investit dans le développement de systèmes de détection et de prévention des intrusions (IDPS) pour non seulement identifier les cyber-attaques en cours, mais aussi les analyser activement et y répondre de manière adaptée. Le stage proposé vise à augmenter la capacité de l’IDSP par la mise en œuvre de la détection des anomalies sur les systèmes de bus de communication des véhicules.

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Superviseur du corps professoral :

Christian Gagné;Nadia Tawbi

Étudiant :

Partenaire :

Thales Recherche et Technologie

Discipline :

Computer science

Secteur :

Manufacturing; Professional, scientific and technical services

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

INO : Détection et classification d’espèces animales dans des images RGB et NIR pour l’estimation de densité faunique

L’estimation de l’abondance d’une population animale est un élément central en gestion et en conservation de la faune. Les méthodes traditionnelles d’estimation telles que l’inventaire aérien et l’estimation par capture-marquage-recapture (CMR) ne sont pas toujours adéquates et le recours à des caméras ‘automatisées’ déployées dans l’habitat est une alternative convoitée. Les performances de ces systèmes d’analyse d’image sont toutefois limitées par la précision et la sensibilité de détection des logiciels utilisés.
L’objectif de ce projet de stage à l’INO est donc de proposer et d’optimiser un algorithme de détection d’animaux robuste face à des variantes telles que la résolution, la distance de passage, l’écran végétal, la taille de l’animal et la vitesse de déplacement des animaux, et performant dans des conditions d’illumination non contrôlées (nuit, jour, soleil dans le champ de vue), des conditions climatiques difficiles (pluie, vent, changement de saisons, etc.) et des angles de prises de vue variables (par exemple, animal de profil ou de face).

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Superviseur du corps professoral :

Christian Gagné;Martin-Hugues St-Laurent

Étudiant :

Partenaire :

Institut national d'optique

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

Servitech : Modèles d’aide à l’évaluation foncière municipale

L’évaluation municipale consiste à réévaluer régulièrement le prix de chaque habitation ou immeuble commerciaux en fonction du prix de vente des bâtiments similaires en caractéristiques et en emplacement. Cette évaluation, qui suit un processus bien défini, est actuellement basé principalement sur l’expertise d’évaluateurs et repose sur une grande quantité de données d’où il n’est pas toujours facile d’extraire les informations pertinentes.
Ce projet consiste donc à introduire dans ce processus, diverses techniques de science des données et d’intelligence artificielle pour aider l’évaluateur dans son travail. De manière plus précise, différents modèles de régression seront testés pour aider à l’estimation du facteur d’ajustement entre le coût déprécié et la valeur des immeubles étudiés. Enfin, afin de guider l’évaluateur, des techniques d’extraction des variables les plus influentes seront appliquées aux modèles obtenus.

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Superviseur du corps professoral :

Christian Gagné;Audrey-Anne Vallée

Étudiant :

Partenaire :

Servitech Inc.

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

Making us whole again: Developing culturally appropriate, evidence driven evaluations for Indigenous sport organizations in Canada

Indigenous sport organizations in Canada currently struggle with providing sustainable programs. This lack of sustainability limits their ability to meet the needs and interests of the people they serve, especially the youth. This problem stems in part from the type of evaluations that are currently used to determine community needs and assess the programs they develop, including surveys and interviews. The purpose of this study is to address these existing problems by developing culturally appropriate, evidence driven evaluations that support the aims and objectives of Indigenous sport organizations in Canada. By working collaboratively with the Manitoba Aboriginal Sports and Recreation Council (MASRC), our team will provide new forms of evaluation for determining what Indigenous sport looks like. These new evaluative metrics, and the results they produce, will empower these Indigenous sporting communities to target their specific needs more effectively, especially relating to new and existing youth programs.

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Superviseur du corps professoral :

Taylor McKee;Janice Forsyth

Étudiant :

Partenaire :

Manitoba Aboriginal Sports and Recreation Council

Discipline :

Sociology

Secteur :

Arts, entertainment and recreation

Université :

Brock University

Programme :

Accelerate

Developing a novel medical robotic device for treatment of lower back pain employing a non-invasive human-robot interaction method

NeoSpina Health Care Inc intends to contribute to unprecedented treatment techniques for LBP by developing a novel medical device and investigating acquired data from treatment procedures. Accordingly, the main objective of this project is to develop a non-invasive robotic device to treat a wide array of spinal conditions while reducing the treatment duration compared to conventional methods. The device will be equipped with motor actuators and force sensors, permitting interaction with the patient’s lumbar spine and data acquisition in real-time, which entails an appropriate design. This leads to distraction instead of traction, targeting only the segments that need treatment. To perform the required motions by the robot arm and soft interaction with the patient’s lumbar spine in a safe way, a feasible impedance/admittance control method will be developed to be applied to the robot’s arm.

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Superviseur du corps professoral :

Wen-Fang Xie

Étudiant :

Partenaire :

NeoSpina Health Care Inc.

Discipline :

Engineering

Secteur :

Manufacturing

Université :

Concordia University

Programme :

Accelerate

Application et développement avancé d’un code de mesure de champs de déformation par corrélation d’images

L’objectif de ce projet est de tester et valider un code de mesures de déformation par corrélation d’images numériques (digital image corrélation en anglais, DIC en abrégé). Cette technique permet d’évaluer les déformations en surface que subit une pièce sollicitée mécaniquement, de façon à prédire son comportement en service. Le principe de la corrélation d’images repose sur la comparaison d’images de la pièce prises avant et après déformation. Elle présente l’avantage d’être sans contact et adimensionnelle, c’est-à-dire applicable à toutes les échelles. Les actions précédentes en collaboration avec l’entreprise partenaire ont mené à la conception d’un logiciel de corrélations d’images nommé OpenDIC. Ce logiciel libre et accessible est un atout pour l’entreprise partenaire, dans la mesure où les besoins sont nombreux et les champs d’application, variés. Avant d’être mis à disposition, le logiciel doit cependant faire l’objet de tests en conditions réelles. Il s’agit donc dans ce projet de valider la fiabilité d’OpenDIC, de développer les fonctionnalités que l’entreprise partenaire jugerait nécessaire au regard des résultats obtenus, et de valoriser ceux-ci.

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Superviseur du corps professoral :

Philippe Bocher

Étudiant :

Partenaire :

Institut de Recherche Hydro-Québec

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services; Utilities

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accelerate

Classification et segmentation de données de drone par intelligence artificielle

Traitement d’images collectées avec des drone par des algorithmes de classification et de segmentation par modèles d’intelligence artificielle. L’objectif du projet est d’automatiser la détection de caractéristiques dans l’image et de convertir ces données en données géographiques. Ce projet permettra de réduire le temps nécessaire pour procéder à l’analyse de données aériennes afin de produire des couches de données géoréférencées et des rapports de situation sur l’état de diverses infrastructures. Nous prévoyons des retombées importantes dans les milieux des inspections d’infrastructure, de la construction, de l’environnement, des mines et de la foresterie. Ce projet permettra également de mettre de l’avant l’utilisation des drones dans divers opérations de terrain.

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Superviseur du corps professoral :

Petko Valtchev

Étudiant :

Partenaire :

Chaac Technologies

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accelerate

Integrating public and in-house multiomics data to identify drug repurposing candidates for scleroderma

Scleroderma is a rare disease with no known cure that affects 22,000 Canadians. The body essentially attacks itself scarring many organs including hardening and thickening of the skin. Since the disease is so wide spread the current treatment approach is to target the affected organs or use general immunosuppressive drugs. Therefore, in order to develop effect therapies for this condition, the biology driving the disease and how it manifests in its different forms must be studied. We will curate the world wide web to collect all previous data that was derived from scleroderma patients as well as apply advanced technology to generate new molecular data. Combining as many data sources as possible will allow us to cover as many scleroderma patients as possible, that is, different subtypes of scleroderma. This project will benefit the PROOF centre through the development of tools and methods which will disseminated through open-source software. We will identify molecules that are associated with different manifestations of scleroderma as well as disease severity.

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Superviseur du corps professoral :

Amrit Singh;James Vincent Dunne;Kevin Keen

Étudiant :

Partenaire :

PROOF Centre of Excellence

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Health and Related Sciences & Technology; Professional, scientific and technical services

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Elevate

Integrating digital pathology with electronic health records for predicting outcomes in heart transplantation

There is a strong risk of rejection after a patient receives a heart transplant which leads to death in 1 in 5 people that receive the transplant. Biopsies are taken frequently to determine if the new heart is rejecting by looking at the piece of tissue under a microscope. A specialist doctor will then make an assessment as to the rejection status. However many doctors do not agree on the diagnosis and therefore on a definitive diagnosis. We will develop automated algorithms that takes in different kinds of data (images of tissues, doctor’s notes, patient history, blood test results) and aid the doctor in make the rejection assessment. These algorithms can also find places on the tissue images that it thinks are causing the rejection. We will measure the RNA and protein levels in these regions to determine the biology of these regions. The goal of this work is to help the doctor in making a definitive diagnosis of heart transplant rejection and understand the biology behind transplant rejection.

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Superviseur du corps professoral :

Amrit Singh

Étudiant :

Partenaire :

PROOF Centre of Excellence

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Health and Related Sciences & Technology; Professional, scientific and technical services

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Elevate

Indigenizing ‘Equine Assisted Learning’: developing and evidencing Syilx horseculture based youth wellness programs

Horses have long held special cultural, spiritual and economic importance in many Indigenous North American cultures, offering teaching, healing and connection to the environment. There is research which supports the value of ‘equine therapy’ and even some that highlights the usefulness of equine assisted interventions for Indigenous ‘clients’, but this project is the first to work from the ground up, working with Indigenous horse culture knowledge to develop and document the development of an Indigenous horse-culture-based wellness program. This project is being developed with and for the Syilx Indigenous community through a partnership with the En’owkin Centre, itself a First Nations Centre of excellence in cultural revitalization and education, to develop and evaluate a horse program which supports youth wellbeing and connection with land and culture.

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Superviseur du corps professoral :

William Cohen

Étudiant :

Partenaire :

The En'owkin Centre

Discipline :

Sociology

Secteur :

Education

Université :

The University of British Columbia - Okanagan

Programme :

Elevate

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