Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
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

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 touchentront 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 de la faculté :

Sébastien Tremblay

Etudiant :

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 légère 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 de la faculté :

Mathieu Picard

Etudiant :

Alexis Chabot-Tremblay ; Rosemarie St-Yves Ferron

Partenaire :

Cigogne Technologies

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accélération

Cannabis médical et cancer : une exploration qualitative.

Au cours des 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 évidence les avantages médicaux et multidimensionnels du cannabis. La question des avantages spirituels de MC fait partie de cette approche holistique. La recherche qualitative sur le cannabis médical est limitée, et la plupart d’entre elles ont exploré les expériences des personnes qui ont pris du cannabis illégalement. il faut déterminer que la MC prescrite est efficace pour soulager la douleur spirituelle et contrer le « facteur de peur » associé à un diagnostic terminal en ce qui concerne les patients qui prennent du cannabis légalement, sous surveillance 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 chez les patients atteints de cancer », et elle sera examinée au moyen d’entrevues semi-structurées descriptives (ISS) qui seront utilisées pour obtenir des données qualitatives.

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Superviseur de la faculté :

Antonio Vigano

Etudiant :

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 complexifient 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 de la faculté :

Alan Carter

Etudiant :

Saeed Badeli

Partenaire :

Colas Canada

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Élévation

Développement d’un algorithme de réseau neuronal pour quantifier la douleur arthrose chronique chez le rat

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 les outils comportementaux, tels que les échelles de grimace, peuvent évaluer la composante émotionnelle de la douleur. L’utilisation de divers marqueurs moléculaires est également prometteuse de nouvelles avenues pour évaluer la douleur dans divers modèles expérimentaux. L’utilisation simultanée des trois types de méthodes d’évaluation permettra d’obtenir une image plus précise et plus complète 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 de l’arthrose chez le rat. La douleur arthrose est la plus grande cause de morbidité, et la douleur chronique dans les pays occidentaux entraîne d’énormes pertes financières dues à la réduction de la productivité. Il est également fréquent chez les animaux de compagnie. Les données recueillies seront utilisées pour établir un algorithme de réseau neuronal afin de créer un profil de quantification de la douleur sensible et spécifique. Cela sera comparé aux normes (invasives) précédemment établies qui ont été validées par notre laboratoire. Une fois l’algorithme établi, il sera également testé chez le chien.

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Superviseur de la faculté :

Éric Troncy

Etudiant :

VIVIAN SZE-YUEN LEUNG

Partenaire :

ArthroLab Inc. (en)

Discipline :

Sciences animales

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Élévation

Développement d’outils d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle pour améliorer l’efficacité des services financiers

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

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Superviseur de la faculté :

Sergueï Manzhos

Etudiant :

Owen Ren

Partenaire :

PureFacts

Discipline :

Journalisme / Études sur les 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 de la faculté :

Mohammad Jahazi

Etudiant :

Mounir Baiteche

Partenaire :

Acier Finkl - Sorel

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Élévation

Évaluation d’une approche radiomique basée sur la formation image rétinienne hyperspectrale pour prévoir le statut amyloïde cérébral pour le diagnostic de la maladie d’Alzheimer

Le projet aidera Optina à valider et à développer davantage une nouvelle technologie pour prédire la présence d’un dépôt amyloïde (A ?) important dans le cerveau à partir d’une simple scintigraphie hyperspectrale non invasive de la rétine en combinaison avec un algorithme d’intelligence artificielle. Accumulation de A ? les plaques dans le cerveau est une caractéristique principale de la maladie d’Alzheimer (AD), mais les méthodes actuelles pour évaluer sa présence in vivo (A ? imagerie d’émission de positron et quantification des protéines de A ? dans le fluide céphalo-rachidien obtenu) ne sont pas pratiquement réalisables comme méthodes de criblage en raison du coût, de la disponibilité et/ou de la nature d’envahissement. Le développement continu du dispositif et la conception d’une étude clinique est une étape importante vers la levée du capital nécessaire (peut-être 15-20M $) pour atteindre le marché du diagnostic AD. Le projet formera des personnes spécialisées dans le développement d’instruments médicaux, la conception et la coordination d’essais cliniques, la gestion de projets et les affaires réglementaires.

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Superviseur de la faculté :

Frédéric Lesage ; Sylvia Villeneuve ; Marie Beauséjour

Etudiant :

Xuecong Lu

Partenaire :

Optina Diagnostics

Discipline :

Ingénierie - biomédicale

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Programme :

Accélération

Conception d’algorithmes d’apprentissage automatique pour des prédictions de haute précision de niveau clinique de mutations hors cible dans CRISPR-Cas9

Ce projet fournira des outils logiciels pour prédire où un système de modification de gène apportera des changements dans l’ADN d’une cellule ou d’un animal vivant. Ceci est particulièrement important à étudier car ce nouveau système appelé CRISPR-Cas pourrait un jour être utilisé pour la thérapie génique humaine. Nous allons tester notre système dans des modèles animaux et développer une plate-forme prédictive pour déterminer si la thérapie sera sans danger pour l’homme en prédisant avec crispr-cas système devrait être utilisé pour des maladies spécifiques. Nous espérons que nos travaux ouvriront la voie à la thérapie génique appliquée de manière éthique chez l’homme.

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Superviseur de la faculté :

Jacques Corbeil

Etudiant :

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 généralement 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 des brosses, des rouleaux, des pistolets de pulvérisation, etc. Il est très important de savoir comment la peinture se comporte sous différentes déformations. La rhéologie est l’étude de la déformation et de l’écoulement de la matière. Ainsi, il peut fournir certaines informations quantitatives, telles que la limite d’élasticence, les propriétés viscoélastiques, l’épaississement du cisaillement et le comportement d’amincissement du cisaillement, qui pourraient être utiles pour l’usine de production et pour établir des corrélations entre les propriétés finales et les paramètres de formulation. Par conséquent, 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 généreront des données qui pourraient être corrélées avec des données d’essai 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 par solvant sera prise en considération afin de mieux simuler l’état réel de ces travaux. 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 de la faculté :

Marie-Claude Heuzey

Etudiant :

Changsheng Wang

Partenaire :

Industries Pépin Ltée

Discipline :

Ingénierie - 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 répondre à cela, les bâtiments durables sont la nouvelle tendance du secteur du bâtiment. Pour réduire les impacts négatifs qui y sont associés, des accréditations comme LEED ont été développées, mais elles sont principalement axées 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 la littérature sur divers domaines de recherche (architecture, urbanisme, psychologie de l’environnement, analyse du cycle de vie social), une série d’entretiens semi-dirigés 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 de la faculté :

Cécile Bulle

Etudiant :

Marie-Hélène Vaillancourt

Partenaire :

Gestion immobilière Quo Vadis Inc

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accélération

Animation procédurale de personnages pour la simulation de formation d’équipement lourd

Le projet de recherche proposé améliorera les simulateurs de formation des opérateurs de CM Labs avec des personnages humains animés qui interagissent et répondent à la simulation physique sous-jacente. Cela permettra de transmettre d’importants indices dynamiques au stagiaire sur la sécurité et l’exactitude 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 permettra d’étendre les capacités d’animation de leur boîte à outils logicielle actuelle et de réduire la dépendance aux logiciels tiers utilisés pour l’animation de personnages 3D.

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Superviseur de la faculté :

Sheldon Andrews

Etudiant :

Abdesselam Guerroudj

Partenaire :

CMLabs

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

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