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Projets par catégorie

Using Natural Language Processing to Detect Dataset Re-use in the Scientific Literature

Cette recherche vise à s’attaquer à l’un des problèmes les plus difficiles de la science ouverte, c’est-à-dire comment s’assurer de manière fiable que les auteurs partagent tous les ensembles de données, le code, les protocoles et tout nouveau matériel de laboratoire associé à leurs articles. La solution utilisera des techniques de traitement du langage naturel de pointe pour détecter les phrases où les auteurs décrivent la collecte de données ou la génération d’autres résultats de recherche, et vérifier si ces résultats sont partagés publiquement. Cette solution peut aussi être appliquée à la détection de code et de logiciels, de protocoles et de matériel de laboratoire. Les auteurs sauront si toutes les ressources existantes réutilisées sont correctement citées dans leur publication. Ainsi, les résultats de la recherche faciliteront la gestion, le partage et la citation des données au sein de la communauté de recherche et soutiendront l’infrastructure numérique de recherche du Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Zheng Liu

Étudiant :

Partenaire :

DataSeer

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

L’Université de la Colombie-Britannique - Okanagan

Programme :

Accélération

Polymères avancés pour le développement de serres durables

Notre projet de recherche consiste à fabriquer des panneaux rigides et transparents pour concevoir un nouveau modèle de serre « verte » et intelligente adaptée au climat froid du Québec. En collaboration de partenaires industriels, nous recyclerons les plastiques comme le polyéthylène et le poly(métacrylate de méthyle), plus communément appellé plexiglas, à partir de sources fiables et abondantes (Loto Québec, SAQ, phare de voiture, électroménagers, etc.). Avec des analyses physiques et chimiques dans les laboratoires de génie de l’École de technologie supérieure et de KWI Polymères, nous évaluerons la qualité des plastiques recyclés pour sélectionner la meilleure source pour nos travaux (propreté, pureté). Ensuite, nous modifierons la composition chimique du plastique pour obtenir un nouveau matériel plus durable et performant pour l’élaboration du revêtement de la serre. Notre projet est important pour l’organisme partenaire, LBM AgTech, car il lui permettra de développer un nouveau concept de serre modulable commercialisable pour la culture de fruits et de légumes dans les endroits froids et éloignées. Ce type de serre permettra de résoudre un problème lié à pénurie de denrée dans les déserts alimentaires.

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Superviseur du corps professoral :

Claudiane Ouellet-Plamondon

Étudiant :

Partenaire :

La Boîte Maraîchère; Polymères KWI

Discipline :

Génie

Secteur :

Agriculture; Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Elevate

Photonic artificial intelligence to support unconditionally secure communications

La prochaine génération de services Internet intelligents exige un haut niveau de protection des données pour les informations sensibles échangées (par exemple, transactions bancaires, opérations de défense). L’avènement imminent du calcul quantique accessible mettra en péril tout protocole classique de chiffrement. Une protection des données incassable, contre les cyberattaques ou les accès non autorisés, peut être garantie par des protocoles de chiffrement quantique, tels que la technique de distribution de clés quantiques (QKD). Cependant, il est extrêmement difficile d’intégrer des signaux quantiques et classiques ensemble dans les mêmes fibres optiques, en raison de la présence de bruit et d’autres interactions indésirables entre les signaux. Ce projet abordera des défis fondamentaux et technologiques qui empêchent le déploiement de QKD dans les télécommunications à grande échelle, en développant un nouvel appareil basé sur l’intelligence artificielle (IA) photonique, qui sera appliqué à l’optimisation automatique de QKD. Les résultats de ce projet fourniront un dispositif novateur, qui sera une alternative puissante aux approches d’IA électroniques, en s’appuyant sur des largeurs de bande ultra-haute et de larges bandes passantes offertes par la photonique. L’objectif du projet est aligné avec les objectifs commerciaux à long terme de notre organisation partenaire, Ki3 Photonics, qui vise également le déploiement de communications inconditionnellement sécurisées avec des technologies révolutionnaires compatibles avec les réseaux télécoms actuels.

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Superviseur du corps professoral :

Roberto Morandotti

Étudiant :

Partenaire :

Photonique Ki3

Discipline :

Génie

Secteur :

les industries de l’information et de la culture; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Québec : Institut national de la recherche scientifique

Programme :

Elevate

CYA.Live

Dans le monde d’aujourd’hui, le chat vidéo et la conférence font partie intégrante de la vie quotidienne globale (tant personnelle que professionnelle). Actuellement, les technologies de clavardage vidéo et de diffusion nécessitent beaucoup de bande passante pour transmettre des données de haute qualité. Dans l’ensemble du projet, nous visons à rendre les données de transmission vidéo intelligentes en utilisant la technologie d’IA de pointe. Cela réduira non seulement la taille des données vidéo, mais inclura aussi les « instructions » pour donner aux utilisateurs un contrôle créatif sur leurs représentations et servir de transition vers le métavers – la partie intelligente.
Dans cette partie du projet, nous prévoyons d’utiliser le réseau neuronal SofGAN à la fine pointe de la génération de visages, qui convertit les données vidéo faciales en format de données compressé, intelligent et prêt à être transmis. À l’extrémité réceptrice, les instructions transmises seront utilisées pour régénérer les données vidéo transmises. Les instructions supplémentaires pour manipuler la vidéo fourniront un mécanisme utile pour générer les avatars avec des visages réalistes – une fonctionnalité incontournable pour le métavers à venir.

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Superviseur du corps professoral :

Abdul Bais

Étudiant :

Partenaire :

Cya Live

Discipline :

Génie

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Regina

Programme :

Accélération

Hybrid Nanogenerator for Renewable Energy Harvesting from Ocean Waves

Pour exploiter l’énergie renouvelable des vagues océaniques, dans cette recherche, nous proposons d’étudier les innovants triboélectriques
nanogénérateurs, un nouveau type de collecteurs d’énergie particulièrement efficaces pour convertir des mouvements mécaniques à petite échelle
dans l’électricité. Bien que l’énergie des vagues océaniques soit l’une des énergies renouvelables les plus abondantes et largement répandues
il n’a pas encore été largement utilisé en raison du coût élevé et de l’inefficacité de l’électromagnétique typique
générateurs (par exemple, turbines). En comparaison, les nanogénérateurs triboélectriques peuvent réaliser une conversion d’énergie plus élevée
efficacité à faible amplitude mécanique d’entrée. Nous explorerons l’intégration du nanogénérateur triboélectrique et
un collecteur piézoélectrique pour obtenir une densité de puissance encore plus grande. Le prototype hybride de nanogénérateur vise
à couler les effets triboélectriques et piézoélectriques pour construire des systèmes de détection océanique autopropulsés pour l’Internet de-
Des choses, des applications.

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Superviseur du corps professoral :

Lihong Zhang

Étudiant :

Partenaire :

Association de recherche en énergie offshore de la Nouvelle-Écosse

Discipline :

Génie

Secteur :

L’exploitation minière; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Engineered clay as a novel phosphorus (P) sorbent

Fort Nelson et ses environs ont été économiquement dévastés par les récents changements dans leur industrie gazière, laissant plus de 1000 sites de puits abandonnés et non restaurés. Actuellement, la région cherche à explorer d’autres ressources naturelles afin de sauver ses moyens de subsistance. Un partenariat antérieur de MITAC avec Mindbody Networks Inc. (2018-2020) a révélé que plusieurs gisements d’argile répartis dans la municipalité régionale des Rocheuses du Nord (NRRM) sont des adsorbants très efficaces pour une application environnementale potentielle, et qu’on croit détenir des réponses à l’avenir économique de la région. L’ancien partenaire industriel a constitué une nouvelle entité, Cheyne Industries Inc., pour développer davantage ces gisements. Ils ont choisi l’équipe de recherche du Dr Kazemian à l’UNBC pour ce projet en raison de leur partenariat réussi passé avec MITACS et parce qu’ils ont de l’expérience dans le développement de produits et procédés similaires à base de minéraux naturels. De plus, le laboratoire de Kazemian à l’UNBC est une installation unique dotée d’instruments analytiques de pointe nécessaires pour ce projet. Dans ce projet, nous mènerons une étude approfondie sur les mécanismes impliqués dans l’élimination du phosphate par le minéral argileux de l’entreprise.

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Superviseur du corps professoral :

Hossein Kazemian

Étudiant :

Partenaire :

Cheyne Industries

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Northern British Columbia

Programme :

Elevate

Investigation of CO2 adsorption on MOF porous media using artificial intelligence and advanced computational chemistry

La concentration de dioxyde de carbone (CO2) dans l’atmosphère augmente continuellement en raison d’activités humaines telles que la combustion de combustibles fossiles, qui provoquent les changements climatiques mondiaux. Les stratégies conventionnelles de capture du CO2 sont pratiques, mais elles sont coûteuses et ne font que réduire le taux d’émissions de CO2 dans l’atmosphère. Pour diminuer la concentration globale de CO2 dans l’atmosphère, le CO2 devrait être directement capté de l’air ambiant grâce à de nouvelles techniques de séparation. Les structures métal-organiques (MOF) font partie des alternatives efficaces pour la capture du CO2, notamment dans le processus de capture directe de l’air (DAC). Elles ressemblent à des éponges avec des capacités uniques – capables d’absorber, retenir et libérer des molécules de leurs pores. Synthétiser tous les MOF possibles en laboratoire est complexe, coûteux et prend du temps. Le projet proposé intégrera l’intelligence artificielle et les techniques de chimie computationnelle pour concevoir et sélectionner des MOF appropriés et révéler les mécanismes actifs lors de l’adsorption/désorption du CO2. L’intelligence artificielle accélérera le processus de présélection des MOF appropriés pour chaque scénario de capture de CO2 parmi la grande base de données de MOF hypothétiques pour des évaluations expérimentales et/ou de simulation ultérieures. Ce processus offrira aux expérimentateurs des stratégies peu coûteuses et efficaces en suggérant les MOF les plus efficaces au lieu de synthétiser de nombreux MOF disponibles.

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Superviseur du corps professoral :

Sohrab Zendehboudi

Étudiant :

Partenaire :

CERT Avancé Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Elevate

Numerical Simulation for Subsea Ice Interaction Barriers to Energy Development (SIIBED)

L’organisation partenaire, C-CORE, mène des expériences à moyenne et grande échelle sur la fracture de glace. L’objectif est d’estimer les charges mécaniques impliquées dans l’interaction entre les icebergs et les câbles/pipelines sous-marins. Bien que les essais de fracture de glace fournissent les données les plus précieuses, les modèles numériques peuvent aider à estimer les charges à des géométries et conditions personnalisées que l’appareil d’essai ne peut pas créer. Dans certains cas, les modèles numériques peuvent prédire des situations inattendues et guider les recherches futures. La proposition actuelle suggère de développer un modèle personnalisé par éléments finis pour l’estimation des charges lors de l’interaction entre l’iceberg et le câble. Le modèle s’appuiera sur les recherches antérieures visant à appliquer des zones cohésives à la simulation de fractures.

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Superviseur du corps professoral :

Rocky Taylor

Étudiant :

Partenaire :

C-CORE

Discipline :

Génie

Secteur :

L’exploitation minière; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Elevate

Discovery of Novel Inhibitors to Mitigate Morphogen NODAL-mediated Proliferation of Cancer Cells using a Novel Genetically-encoded Bicyclic Peptide Ligand as Reference.

Le projet proposé portera sur la découverte de nouveaux candidats médicaments comme thérapie ciblée contre le cancer en utilisant des approches computationnelles et synthétiques. 48Hour Discovery INC (48HD) vise à construire une plateforme de découverte de médicaments à forte valeur ajoutée pour les programmes internes de découverte de médicaments et pour les clients fournissant des molécules synthétiques avec des propriétés similaires à celles des médicaments afin de maximiser le succès des efforts précoces de découverte de médicaments. 48HD a développé des technologies codées génétiquement qui accélèrent la découverte de médicaments afin de trouver de nouveaux candidats-médicaments meilleurs. Ils fournissent des services de découverte de ligands pour les réseaux de recherche, les universitaires et l’industrie pharmaceutique en utilisant un procédé breveté. Le projet actuel ajoutera une ressource clé à l’équipe 48HD pour aider à développer un pipeline de découverte moléculaire qui offre un accès rapide à des molécules stables et efficaces semblables à des médicaments pour le traitement du cancer. Le succès du projet proposé créera de nouvelles offres d’emploi et augmentera ainsi les revenus de 48HD et de ses clients. La majorité des clients de 48HD sont des entreprises basées à l’international et, par conséquent, les revenus générés par 48HD sont incrémentaux pour l’économie canadienne.

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Superviseur du corps professoral :

Frederick West

Étudiant :

Partenaire :

Exposition de 48 heures

Discipline :

Sciences de la vie

Secteur :

Biofabrication

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Elevate

Full Stack Performance Analysis for Multi-tiered Web Applications

Le service CXN360 d’Ag Exchange Group (https://cxn360.ca) est un service de commercialisation en ligne des céréales qui permet aux acheteurs de céréales de faire des offres d’achat de matières premières céréales et permet aux producteurs de céréales de faire des offres pour vendre des matières premières céréales. CXN360 dessert actuellement les Prairies canadiennes et le groupe Ag Exchange prévoit d’étendre le service sur les marchés internationaux et la charge du système devrait augmenter considérablement. Ce projet réalise une analyse complète de la performance de la pile logicielle afin d’éclairer la planification de la croissance de notre infrastructure pour ces nouveaux marchés. Les parcours existants d’optimisation et d’évolution du système seront explorés, les futurs efforts de R&D CXN360 étant guidés par les résultats de la recherche.

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Superviseur du corps professoral :

Dwight Makaroff; Derek Eager

Étudiant :

Partenaire :

Groupe d’échange AG

Discipline :

Informatique

Secteur :

Agriculture

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Multi-QPU quantum algorithms for quantum dynamics simulations

Les ordinateurs quantiques ont le potentiel d’effectuer des tâches computationnelles impossibles à résoudre sur les ordinateurs classiques. Une application naturelle de l’informatique quantique est de les utiliser pour prédire comment les systèmes mécaniques quantiques (par exemple, les modèles de magnétisme quantique ou de molécules chimiques) évoluent dans le temps. Cependant, les ordinateurs quantiques existants – les dispositifs quantiques à échelle intermédiaire (NISQ) bruyants – ne sont pas encore assez puissants pour surpasser généralement les ordinateurs classiques. L’échelon est possible en connectant plusieurs unités de traitement quantique (QPU) entre elles. Cette approche présente un inconvénient important : la transmission de l’information quantique d’une QPU à l’autre est nécessaire mais relativement lente. Cela nécessite la conception d’algorithmes spécialisés capables de tirer parti de l’architecture multi-QPU sans solliciter les canaux de communication.
Dans ce projet, nous concevrons et optimiserons des algorithmes quantiques multi-QPU pour simuler l’évolution temporelle des systèmes mécaniques quantiques. Nous évaluerons dans quelle mesure les systèmes de mécanique quantique peuvent être représentés sur des dispositifs NISQ soumis aux contraintes matérielles résultant du canal de communication inter-QPU lent. Nous déterminerons également des protocoles optimisés pour implémenter des simulations quantiques afin de minimiser les erreurs dans le calcul. En fin de compte, nous exécuterons ces algorithmes sur le matériel quantique disponible.

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Superviseur du corps professoral :

Dvira Segal

Étudiant :

Partenaire :

Réseaux intriqués

Discipline :

Physique

Secteur :

Science quantique

Université :

Université de Toronto

Programme :

Elevate

Process Optimization and Bio-Augmentation of In-Sewer Treatment Strategies for Optimal Wastewater Quality Control And Nutrient Management

Les systèmes de collecte des eaux usées sont depuis longtemps considérés comme une infrastructure d’assainissement et hydraulique, c’est-à-dire un moyen de transporter les eaux usées vers l’installation de traitement. Par conséquent, la gestion s’est principalement concentrée sur la performance hydraulique et la prévention du dépôt de particules ou du développement d’odeurs dans les tuyaux. Les recherches actuelles vont au-delà du transport des eaux usées vers des sites de transformation chimique et biologique, avec la possibilité de réduire la production d’H2S tout en modifiant simultanément les caractéristiques influentes des eaux usées pour atténuer les limites de rejet et réduire les coûts opérationnels de l’usine d’épuration. Ainsi, l’optimisation des processus physico-chimiques et biochimiques dans un système de collecte aidera à assurer une gestion et un contrôle optimaux de la qualité des effluents des eaux usées (notamment en termes de concentrations de phosphore et d’azote) et de la production de boues. Compte tenu de la diversité des conditions spécifiques au site rencontrables dans différentes régions géographiques et de la variabilité des débits, il est essentiel d’optimiser dynamiquement le processus sur la base de mesures en temps réel afin d’identifier rapidement les conditions optimales spécifiques à chaque usine et de « concevoir » un influent idéal à l’aide de chimies de traitement dans les égouts.

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Superviseur du corps professoral :

George Nakhla

Étudiant :

Partenaire :

USP Technologies

Discipline :

Génie

Secteur :

Services administratifs et de soutien, gestion des déchets et remédiation; Fabrication; Services professionnels, scientifiques et techniques; Services publics

Université :

L’Université de Western Ontario

Programme :

Elevate

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