Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

1072
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C.-B.
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ON
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QC
43
PE
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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Technologies innovantes pour une intelligence urbaine au service des citoyens

Le présent programme de R-D a pour objectif de développer des solutions novatrices – innovations technologiques et sociales – au sein d’un environnement interdisciplinaire (sciences urbaines) et plurisectoriel (université – entreprises – villes). Les projets se réaliseront dans le cadre d’un nouveau programme de maitrise sur mesure en intelligence urbaine chapeauté par la Faculté des études supérieures de l'Université Laval et coordonné par l’Unité Mixte de Recherche en sciences urbaines (UMRsu). Les projets proposés par des chercheurs universitaires, des experts du secteur privé et des représentants de l’administration publique toucheront trois volets de recherche : 1) Transport intelligent et mobilité inclusive; 2) Gouvernance et participation citoyenne; 3) Sécurité urbaine et qualité de vie citoyenne. Un quatrième volet concerne une vision 4.0 de l’éducation et vise à développer une approche pédagogique novatrice et centrée sur l’acquisition des compétences du 21e siècle : la pensée complexe, la résolution de problèmes avec créativité et la capacité d’adaptation.

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Superviseur du corps professoral :

Sebastien Tremblay

Étudiant :

Annye Boutillier

Partenaire :

DimOnOff

Discipline :

Autre

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

Développement d’une technologie de réfrigération par réaction chimique endothermique pour le transport de vaccins

Dans le monde, il existe un enjeu majeur qui est de conserver les vaccins pendant le transport dû aux conditions de températures très strictes à respecter. En effet, la majorité des vaccins transportés sont sensibles à la chaleur ainsi qu’au gel et doivent être conservés entre 2 et 8 °C. Le principal moyen de préserver la qualité de ces produits lors du transport reste aujourd’hui les glacières munies de blocs de glace qui gèlent fréquemment les vaccins. Cette situation engendre du gaspillage et des coûts supplémentaires.
Le projet de recherche proposé vise à améliorer l’accessibilité aux vaccins en développant une technologie de réfrigération par réaction chimique. Cette méthode permet de contrôler en continu la température des vaccins en ayant les avantages d’être léger et peu énergivore. Ces caractéristiques permettront au compartiment réfrigéré de Cigogne Technologies de se démarquer des autres technologies, par exemple en étant compatible au transport par drones.

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Superviseur du corps professoral :

Mathieu Picard

Étudiant :

Alexis Chabot-Tremblay; Rosemarie St-Yves Ferron

Partenaire :

Cigogne Technologies

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accélération

Le cannabis médical et le cancer : une exploration qualitative.

Ces dernières années, le cannabis médical (MC) est devenu un sujet très discuté et en constante évolution au Canada. Un nombre croissant d’études ont mis en lumière les bienfaits médicaux et multidimensionnels du cannabis. La question des bienfaits spirituels de la MC fait partie de cette approche holistique. La recherche qualitative sur le cannabis médical est limitée, et la plupart ont exploré les expériences de personnes ayant consommé du cannabis illégalement. Il faut déterminer que le MC prescrit est efficace pour soulager la douleur spirituelle et contrer le « facteur peur » associé à un diagnostic terminal concernant les patients qui consomment du cannabis légalement, sous supervision médicale, pour le traitement de la douleur chronique. La question de recherche de cette étude sera « Quels sont les effets du cannabis sur la qualité de vie et la souffrance des patients atteints de cancer », et elle sera examinée par des entretiens descriptifs semi-structurés (SSI) qui serviront à obtenir des données qualitatives.

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Superviseur du corps professoral :

Antonio Vigano

Étudiant :

Konstantinos Mastorakis

Partenaire :

Santé Cannabis

Discipline :

Médecine

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Dimensionnement mécaniste empirique de chaussées

Le dimensionnement des chaussées au Canada est actuellement effectué avec des méthodes empiriques. Ces méthodes limitent la possibilité d’utiliser de nouveaux matériaux et de nouvelles technologies qui permettraient de prolonger la durée de vie des chaussées tout en limitant leur impact négatif sur l’environnement. Il existe des méthodes de dimensionnement mécaniste-empirique, comme PavementME et des méthodes rationnelles comme la méthode française qui utilisent le comportement thermomécanique et les performances des matériaux testés en laboratoire afin de faire un dimensionnement optimal. Ces deux méthodes utilisent par contre différents intrants et différents modèles de calcul qui complexifie la comparaison entre les deux. Ce projet de recherche porte sur l’étude et l’optimisation du dimensionnement mécaniste-empirique des chaussées bitumineuses pour le Canada. Le projet est séparé en trois phases. Une première phase théorique dans laquelle des corrélations entre la procédure française et la procédure utilisée dans PavementME seront effectuées. La deuxième phase consiste en des essais de laboratoire pour avoir les données nécessaires aux différentes corrélations, mais également des essais de caractérisations de matériaux de chaussées à faible empreinte environnementale non usuels au Canada. La troisième phase porte sur la calibration des modèles de calculs à partir de résultats sur chantier.

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Superviseur du corps professoral :

Alan Carter

Étudiant :

Saeed Badeli

Partenaire :

Colas Canada

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Élévation

Développement d’un algorithme de réseau neuronal pour quantifier la douleur ostéoarthritique chronique chez les rats

La progression de la recherche sur la douleur a été limitée en raison de la dépendance excessive aux outils d’évaluation nociceptive. Ces outils d’évaluation nociceptive n’évaluent que la composante sensorielle de la douleur et négligent sa composante émotionnelle. Il a été suggéré que des outils comportementaux, comme les échelles de grimace, peuvent évaluer la composante émotionnelle de la douleur. L’utilisation de divers marqueurs moléculaires est aussi de nouvelles voies prometteuses pour évaluer la douleur dans divers modèles expérimentaux. L’utilisation simultanée des trois types de méthodes d’évaluation permettra de dresser un portrait plus précis et complet de la douleur. Différents types d’outils d’évaluation de la douleur seront utilisés pour évaluer la présence ou l’absence de douleur dans un modèle de douleur liée à l’arthrose chez les rats. La douleur ostéoarthritique est la principale cause de morbidité, et la douleur chronique dans les pays occidentaux entraîne d’énormes pertes financières dues à une baisse de productivité. Elle est aussi courante chez les animaux de compagnie. Les données recueillies seront utilisées pour établir un algorithme de réseau de neurones afin de construire un profil de quantification de la douleur sensible et spécifique. Cela sera comparé aux normes (invasives) établies précédemment et validées par notre laboratoire. Une fois l’algorithme établi, il sera aussi testé chez les chiens.

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Superviseur du corps professoral :

Éric Troncy

Étudiant :

VIVIAN SZE-YUEN LEUNG

Partenaire :

ArthroLab Inc

Discipline :

Science animale

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Élévation

Développement d’outils basés sur l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité dans les services financiers

Nos interactions avec des acteurs de l’industrie des services financiers, y compris notre partenaire associé, ont révélé qu’ils possèdent de grandes quantités de données concernant les investisseurs et les marchés, mais n’ont pas encore extrait ou appris d’informations de valeur significative à partir de ces données, comme les actions attendues des clients. L’industrie en est consciente, mais bien qu’elle fasse les investissements nécessaires en TI, elle signale un manque d’expertise académique en apprentissage automatique (ML) / intelligence artificielle (IA) pour libérer pleinement le potentiel de ces investissements. Ce projet combinera l’expertise académique et industrielle pour résoudre ce goulot d’étranglement. Nous développerons des outils basés sur le ML / IA pour permettre de prédire les actions par client, en particulier le churn des clients, et pour aider à identifier les structures de frais optimales ainsi que les populations ciblées, ce que Purefacts considère comme nécessaire pour améliorer la productivité et le potentiel de revenus. Nous développerons également des descripteurs de précision de telles prédictions. La faisabilité du projet est assurée par une expertise approfondie de chaque partie dans les domaines respectifs : ce candidat est en mathématiques appliquées, codage et apprentissage automatique, superviseur académique en méthodologies d’apprentissage automatique, et l’expertise de Purefacts en services financiers pour les particuliers et les grandes institutions financières. Les méthodes et outils développés dans le cadre du projet seront applicables à d’autres industries.

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Superviseur du corps professoral :

Sergei Manzhos

Étudiant :

Owen Ren

Partenaire :

PureFacts

Discipline :

Journalisme / Études des médias et communication

Secteur :

Université :

Université du Québec : Institut national de la recherche scientifique

Programme :

Élévation

Développement d’un modèle mathématique thermo-hydrodynamique transitoire de la trempe thermique pour la production d’aciers de haute dureté

La fabrication de pièces en acier de haute dureté et de hautes propriétés mécaniques pour différentes applications industrielles (pétrochimiques, moule d’injection de plastique, etc.) se fait par différents traitements thermiques. Ces pièces sont fabriquées par différents procédés et subissent une trempe. Les pièces peuvent être de différentes tailles et de formes diverses. Plus la taille est importante, plus le trempage devient complexe. La trempe des grandes pièces est réalisée dans des bassins d’eau ou de composés polymériques dans lesquels les pièces sont plongées pour différentes périodes. La vitesse de refroidissement de chaque point de la pièce détermine le degré de dureté et les propriétés mécaniques de l’acier. Cependant, la taille importante de la pièce rend le contrôle du taux de refroidissement très difficile et peut résulter en la production de pièces déformées et non conformes aux propriétés exigées. La recherche proposée dans ce projet vise à modéliser mathématiquement les phénomènes thermomécanique et hydrodynamique de ce processus pour proposer des améliorations sur le plan industriel et proposer une approche du point de vue scientifique et d’ingénierie pour l’analyse des paramètres de ce procédé.

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Superviseur du corps professoral :

Mohammad Jahazi

Étudiant :

Mounir Baiteche

Partenaire :

Finkl Steel - Sorel

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Élévation

Évaluation d’une approche radiomique basée sur l’imagerie rétinienne hyperspectrale pour prédire l’état de l’amyloïde cérébral pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer

Le projet aidera Optina à valider et à développer davantage une technologie novatrice permettant de prédire la présence d’un dépôt important d’amyloïde (A?) dans le cerveau à partir d’un scan hyperspectral simple et non invasif de la rétine, combiné à un algorithme d’intelligence artificielle. Accumulation de A? Les plaques dans le cerveau sont une caractéristique clé de la maladie d’Alzheimer (MA), mais les méthodes actuelles pour évaluer sa présence in vivo (la tomographie par émission de positons A? et la quantification des protéines A? dans le liquide céphalorachidien obtenues) ne sont pas pratiquement applicables comme méthodes de dépistage en raison du coût, de la disponibilité et/ou de la nature invasive. Le développement continu de l’appareil et la conception d’une étude clinique constituent une étape importante pour lever le capital requis (possiblement 15 à 20 M$) pour atteindre le marché du diagnostic de la MA. Le projet formera des personnes spécialisées dans le développement de dispositifs médicaux, la conception et la coordination des essais cliniques, la gestion de projet et les affaires réglementaires.

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Superviseur du corps professoral :

Frédéric Lesage; Sylvia Villeneuve; Marie Beauséjour

Étudiant :

Xuecong Lu

Partenaire :

Optina Diagnostics

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Programme :

Accélération

Concevoir des algorithmes d’apprentissage automatique pour des prédictions cliniques à haute précision des mutations hors cible dans CRISPR-Cas9

Ce projet fournira des outils logiciels pour prédire où un système de modification génétique effectuera des changements dans l’ADN d’une cellule ou d’un animal vivant. C’est particulièrement important à étudier puisque ce nouveau système appelé CRISPR-Cas pourrait un jour être utilisé pour la thérapie génique humaine. Nous testerons notre système sur des modèles animaux et développerons une plateforme prédictive pour déterminer si la thérapie sera sécuritaire pour l’humain, en prédisant avec le système CRISPR-cas à utiliser pour des maladies spécifiques. Nos travaux ouvriront, espérons-le, la voie à une application éthique de la thérapie génique chez l’humain.

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Superviseur du corps professoral :

Jacques Corbeil

Étudiant :

Elsa Rousseau; Elina Francovic-Fontaine; Émanuel Paré

Partenaire :

AI-Genetika inc

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

Développement de méthodes rhéologiques pour étudier le comportement viscoélastique et la stabilité des peintures

Les peintures sont des suspensions colloïdales complexes qui contiennent habituellement des liants (résines), des solvants, des pigments et des modificateurs rhéologiques. De la production aux applications, ces matières premières doivent rester uniformément mélangées et stables pendant les processus de pompage et de stockage, ainsi qu’après l’application avec brosses, rouleaux, pistolets pulvérisateurs, etc. Il est très important de savoir comment la peinture se comporte sous différentes déformations. La rhéologie est l’étude de la déformation et du flux de la matière. Ainsi, il peut fournir des informations quantitatives, telles que la contrainte de cédement, les propriétés viscoélastiques, l’épaississement par cisaillement et le comportement d’amincissement par cisaillement, ce qui pourrait être utile pour l’usine de production et pour établir des corrélations entre les propriétés finales et les paramètres de formulation. Ainsi, les méthodes rhéologiques aideront à mieux contrôler la qualité de la peinture. Par conséquent, l’objectif de ce travail est de développer des méthodes rhéologiques qui génèrent des données pouvant être corrélées avec des données de tests empiriques utilisées dans l’industrie de la peinture et utilisées pour guider la production et contrôler la qualité des peintures. Contrairement aux travaux précédents, l’évaporation des solvants sera prise en compte afin de mieux simuler l’état réel dans ce travail. La performance de la peinture sur des surfaces de texture et de rugosité différentes sera également évaluée afin de mieux prédire le comportement de la peinture après l’application.

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Superviseur du corps professoral :

Marie-Claude Heuzey

Étudiant :

Changsheng Wang

Partenaire :

Industries Pépin Ltée

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

École Polytechnique de Montréal

Programme :

Élévation

Impacts sociaux sur les utilisateurs et la communauté : approche méthodologique et étude de cas sur la construction durable

Les bâtiments ont une empreinte environnementale et sociale importante, et pour y répondre, les bâtiments durables sont une nouvelle tendance du secteur du bâtiment. Pour réduire les impacts négatifs qui y sont associés, des accréditations comme LEED ont été développées, mais elles se concentrent surtout sur les aspects environnementaux, et les critères sociaux sont malheureusement négligés. Cette recherche de projet vise à développer une approche méthodologique pour mesurer les impacts sociaux des projets de construction durable, sur les utilisateurs (résidents, employés) et la communauté locale. La méthodologie comprend une revue de littérature sur divers domaines de recherche (architecture, urbanisme, psychologie environnementale, évaluation du cycle de vie social), une série d’entrevues semi-dirigées avec des experts dans ces domaines, et enfin une étude de cas d’un bâtiment durable. Le stage à Gestion Immobilière Quo Vadis permettra de développer l’outil approprié pour évaluer la performance sociale d’un bâtiment durable.

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Superviseur du corps professoral :

Cécile Bulle

Étudiant :

Marie-Hélène Vaillancourt

Partenaire :

Gestion immobilière Quo Vadis Inc

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accélération

Animation procédurale de personnage pour simulation d’entraînement avec équipement lourd

Le projet de recherche proposé améliorera les simulateurs d’entraînement des opérateurs de CM Labs avec des personnages humains animés qui interagissent et réagissent à la simulation physique sous-jacente. Cela transmettra au stagiaire des indices dynamiques importants sur la sécurité et la justesse des procédures. De plus, les contrôleurs d’animation développés permettront de manipuler les objets de manière réaliste et plausible, améliorant ainsi la qualité globale de la simulation d’entraînement. Cela élargira les capacités d’animation de leur boîte à outils logicielle actuelle et réduira la dépendance aux logiciels tiers utilisés pour l’animation des personnages 3D.

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Superviseur du corps professoral :

Sheldon Andrews

Étudiant :

Abdesselam Guerroudj

Partenaire :

CMLabs

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

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