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Projets par catégorie

Solutions de distribution pour un réseau d’entreprises agroalimentaires de l’Île d’Orléans

L’Île d’Orléans a une industrie agroalimentaire et agrotouristique très forte. Plusieurs produits locaux sont valorisés et transformés sur place créant un potentiel économique encore plus grand. L’engouement envers l’achat local et la souveraineté alimentaire lié à la pandémie de la COVID a d’ailleurs augmenté l’attrait de l’industrie agroalimentaire de l’Île. La MRC a identifié le transport et la distribution de produits transformés comme le facteur le plus limitant au développement de cette industrie. Le projet propose ainsi différents niveaux de solutions pour répondre à ces défis avec un esprit d’écoresponsabilité. Ces solutions seront mises en place et optimisées avec une approche de laboratoire vivant qui permettra une implémentation rapide et une optimisation avec des données réelles. Cette étude pourra ainsi maximiser le plan de relance économique de l’île tout en leur permettant de minimiser l’impact environnemental de leur expansion.

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Superviseur du corps professoral :

Julien Lépine; Jacques Renaud

Étudiant :

Partenaire :

MRC de l’Île-d’Orléan

Discipline :

Affaires

Secteur :

Administration publique

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

E-Journalism and Social Media for the Arctic Research Foundation (ARF)

Ce projet de recherche vise à identifier et à développer des moyens efficaces d’engager les voix et la communauté arctique avec les plateformes de communication numériques de la Fondation pour la recherche sur l’Arctique (ARF). Les plateformes favoriseront la compréhension communautaire de la mission de l’ARF et pourraient informer la Fondation sur les sites potentiels d’intervention et d’innovation. Le stagiaire cultivera des relations communautaires tout en cherchant de nouvelles stratégies interactives de partage d’histoires qui attirent l’attention sur la vie diversifiée de l’Arctique. Le stagiaire améliorera et élargira également la croissance d’un public non nordique. Étant donné le mandat de l’ARF de se concentrer sur l’environnement nordique, c’est un moment crucial pour rejoindre un public canadien plus large et élargir les compréhensions actuelles concernant les impacts climatiques sur les peuples autochtones de l’Arctique, les communautés du Nord et l’environnement arctique. En somme, le défi du stage est d’accroître la visibilité de l’ARF en tant qu’organisme à but non lucratif en cultivant une vie numérique solide.

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Superviseur du corps professoral :

Jacqueline McLeod Rogers

Étudiant :

Partenaire :

Fondation pour la recherche sur l’Arctique

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Winnipeg

Programme :

Accélération

Pattern Extraction in Social Networks Using Formal Concept Analysis

Ces dernières années, avec l’émergence des réseaux sociaux en ligne et l’intérêt croissant pour la génétique et les réseaux biologiques, la communauté de recherche a été chargée d’analyser les connaissances extraites de jeux de données multirelationnels. Cette analyse, généralement appelée découverte de connaissances dans les bases de données (KDD), concerne la découverte assistée par ordinateur de connaissances utiles dans les bases de données. Un exemple de la connaissance extraite serait les données d’intérêt des utilisateurs, qui améliorent la précision de la vision et de la prédiction des tendances du marché, et permettent une personnalisation enrichie et un ciblage client. Dans cette recherche, nous nous intéressons aux techniques d’analyse de jeux de données multirelationnels. L’analyse formelle des concepts (FCA), une puissante technique d’extraction de motifs, a été utilisée avec succès pour analyser des entités non relationnelles. Mais avec l’introduction de l’analyse relationnelle des concepts (RCA), une extension de la FCA, il est possible de l’appliquer à des ensembles de données multi-relationnels. Notre objectif est de transformer les techniques robustes d’exploration de données basées sur la FCA pour les ensembles de données non relationnelles en techniques applicables aux bases de données multi-relationnelles utilisant RCA. Nous prévoyons d’appliquer ces techniques sur des réseaux sociaux hétérogènes comme banc d’essai pour des ensembles de données multirelationnels

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Superviseur du corps professoral :

Morad Benyoucef

Étudiant :

Partenaire :

IBM Canada Ltd

Discipline :

Informatique

Secteur :

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

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Cold Plasma Degradation of Aflatoxin M1 While Maintaining Milk Quality

Les aflatoxines (AFB1, AFB2, AFG1, AFG2) sont des mycotoxines toxiques produites par deux moisissures courantes, Aspergillus flavus et Aspergillus parasiticus, dans les céréales et le maïs. Lorsque les vaches laitières ingèrent la toxine AFB1 par l’entremise d’aliments contaminés, elle est métabolisée en toxine cancérigène AFM1, puis elle est transférée dans le lait. La contamination du lait par AFM1 représente un risque important pour la santé des consommateurs, surtout dans les pays en développement où les niveaux de contamination par AFM1 peuvent être de 10 à 100 fois plus élevés que les règlements canadiens, soit 0,5 ppb. Les méthodes actuelles de traitement du lait, telles que le traitement thermique à très haute température (UHT) pour la pasteurisation, ne peuvent pas réduire l’AFM1. Une nouvelle approche prometteuse pour dégrader la toxine AFM1 dans le lait est le plasma froid atmosphérique à haute tension (CVACP). L’objectif de cette recherche sera de déterminer l’effet du traitement HVCAP sur la contamination par AFM1 dans le lait écrémé et entier, ainsi que sur les produits de dégradation d’AFM1 et leurs formules moléculaires. Les produits de dégradation et leurs formules chimiques seront élucidés à l’aide de la spectrométrie de masse à temps de vol par chromatographie liquide (HPLC? TOF-MS). Les structures des produits de la réaction seront étudiées plus en détail à l’aide de la spectrométrie de masse Orbitrap.

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Superviseur du corps professoral :

Kevin Keener

Étudiant :

Partenaire :

Westfälische Wilhelms-Universität Münster

Discipline :

Génie

Secteur :

Agriculture et Alimentation; Sciences de la santé et technologies connexes; Technologie

Université :

Université de Guelph

Programme :

Bourse de recherche Globalink

Genesis of magmatic PGE-Cu-Ni sulfide mineralization in the Parisien Lake area, East Bull Lake intrusion, Ontario

Le palladium et d’autres métaux précieux trouvés dans les intrusions de l’East Bull Lake ont été identifiés par le Service géologique du Canada comme des métaux critiques essentiels à l’avenir de l’humanité et à notre domination en tant que puissance minière mondiale. Cette recherche proposée offrira une formation de stage sur les conditions géologiques de concentration de pallade dans la croûte terrestre et fournira à la région de Sudbury une ressource naturelle exploitable plus durable que les minerais actuels à forte teneur en soufre. Cette recherche proposée donnera à GRID Metals Corp l’accès à l’un des meilleurs laboratoires de recherche isotopique du Canada, fournissant les outils nécessaires pour répondre aux questions fondamentales sur la source et l’origine du palladium dans le lac Parisien concernant les intrusions du lac East Bull.

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Superviseur du corps professoral :

Daniel Layton-Matthews

Étudiant :

Partenaire :

Métaux de grille

Discipline :

Sciences de la Terre

Secteur :

Mines

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Construction Project and Processes Intelligence Across the Project Lifecycle

Ce projet est un partenariat entre l’Université Concordia et Aedo AI, visant à mettre à niveau un dépôt de données existant pour un projet de construction en une plateforme intelligente permettant d’analyser la performance du projet et de fournir des analyses avancées basées sur (i) les corrélations entre les différents aspects des projets (y compris les acteurs impliqués, l’installation en construction et les processus de flux de travail en cours); et (ii) interactions entre différentes phases du projet (telles que la planification, la construction, la mise en service et l’exploitation). Composantes de l’intelligence artificielle, y compris l’ingénierie ontologique; l’exploration de procédés et de données seront employées pour porter la plateforme Aedo existante au niveau supérieur en introduisant l’intelligence dans deux flux parallèles; c’est-à-dire créer une base sémantique (intelligence descendante); et l’intégration de l’exploration avancée de données (intelligence ascendante) pour découvrir et analyser les processus d’affaires de bout en bout. La plateforme qui en résultera aidera les entreprises de construction à mieux interpréter leur performance et à prendre des décisions basées sur les données basées sur les analyses de leurs projets précédents.

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Superviseur du corps professoral :

Mazdak Nik-Bakht; Mohamed Ouf

Étudiant :

Partenaire :

Aedo AI Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Building a Mobile Application to identify Improve Searching for Living Arrangements

Cette recherche vise à orienter le développement, et à tester et développer pleinement une application mobile conçue pour améliorer le processus par lequel les étudiants trouvent un logement et des colocataires. Je développerai des wireframes et demanderai aux utilisateurs de donner leur avis sur la façon d’améliorer la plateforme. Ensuite, je prendrai l’information recueillie pour développer un prototype capable de jumeler avec succès les élèves selon leurs préférences afin de les aider à choisir un colocataire.

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Superviseur du corps professoral :

Michael LeBlanc; Steven Smith

Étudiant :

Partenaire :

Cohability Inc

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications; Sciences de la vie (pas santé); Services commerciaux

Université :

Université du Collège des arts et du design de la Nouvelle-Écosse

Programme :

Accélération

Modélisation d’un système de tutorat intelligent pour une formation grand public

Les Éditions Protégez-Vous souhaitent innover dans la diffusion numérique de leurs guides afin d’accompagner les consommateurs en leur offrant un coaching virtuel. Pour certains guides, comme le guide Succession qui contient une description détaillée des 24 étapes d’une liquidation, cette diffusion deviendrait une formation autonome avec un suivi personnalisé requérant des interventions humaines seulement en cas de blocage ou d’accès à une information particulière. Le modèle d’outil numérique proposé sera basé sur le principe des systèmes tuteurs intelligents, conçus pour accompagner l’utilisateur dans son cheminement face à une tâche particulière, comme le ferait un tuteur humain. L’emphase sera mise sur la transformation du contenu du guide en un format interopérable par l’outil numérique ainsi que sur l’accompagnement personnalisé par des techniques d’analyse de données. Considérant les visées environnementales de Protégez-Vous, une attention particulière sera portée à la réduction de l’impact de l’outil numérique sur l’environnement.

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Superviseur du corps professoral :

Laurence Capus

Étudiant :

Partenaire :

Les Éditions Protégez-Vous

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

A Compact Attenuated Total Internal Reflection Stage for Rapid Materials Testing

La lumière est un outil de détection puissant que les humains connaissent très bien. Nous ne sommes cependant sensibles qu’à la lumière visible. On peut apprendre beaucoup plus d’autres types de lumière. La lumière térahertz est une lumière à très faible énergie qui permet d’effectuer des mesures très sensibles et non invasives sur de nombreux types d’échantillons, y compris biologiques et polymères. Cela en fait un outil convaincant et il y a actuellement une croissance exponentielle des technologies lumineuses térahertz. Malgré l’intérêt, la lumière térahertz demeure un défi à exploiter et de nouvelles innovations sont nécessaires pour continuer à faire avancer la technologie et atteindre son plein potentiel. Nous proposons un nouveau design de capteur qui permet de faire des mesures de lumière térahertz plus rapides, meilleures et plus faciles avec n’importe quel système térahertz existant. Dans ce projet, nous développerons un prototype affiné et explorerons la viabilité commerciale de ce prototype grâce au programme Lab2Market.

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Superviseur du corps professoral :

Jacob Burgess

Étudiant :

Partenaire :

North Forge

Discipline :

Physique

Secteur :

Éducation; Gestion d’entreprises et d’entreprises; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Distributed Fault-tolerant Drone Network Design

Les véhicules aériens sans pilote (UAV) ou drones ont de nombreuses applications dans différentes industries. Cependant, les drones présentent des limites telles que le temps de vol court, la portée de vol limitée et l’imprécision de navigation dans les régions où le signal GPS est peu fiable. Pour atténuer ces limitations, il est proposé d’utiliser un groupe de drones pour exécuter la mission de manière coopérative. L’opération parallèle qui en résulte augmente l’efficacité et réduit le temps d’opération. De plus, nous proposons une localisation coopérative pour naviguer dans le groupe de drones comme solution de secours à la navigation GPS. La première étape pour concevoir un tel essaim est de modéliser la dynamique et la structure de coordination du réseau des drones, qui fait l’objet de cette recherche. Le modèle est amélioré avec des données de navigation tolérantes aux panneaux. L’architecture de connectivité du réseau sera également étudiée pour une meilleure tolérance en conditions de perte de lien. Ce projet constitue une étape cruciale vers notre objectif d’affaires, qui est d’offrir des services comme la recherche et le sauvetage ainsi que des services de surveillance dans les régions du nord du Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Philip Ferguson

Étudiant :

Partenaire :

North Forge

Discipline :

Génie

Secteur :

Éducation; Gestion d’entreprises et d’entreprises; Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Assisting newcomers affected by Covid19 through music therapy and breathwork

Nous travaillerons en étroite collaboration avec les personnes vivant des symptômes de la Covid-19 qui persistent plus de semaines ou de mois après être tombées malades, ou avec celles qui ont des difficultés de santé mentale, surtout si elles font partie de la population immigrante/réfugiée (nouveaux arrivants) en Alberta. Nous allons créer une plateforme virtuelle pour faire de la musicothérapie et des exercices de respiration afin d’améliorer notre santé mentale et de nous concentrer sur notre bien-être général. Nous travaillerons ensemble et recueillerons les commentaires de nos participants. De cette façon, nous pouvons aider d’autres immigrants à accéder à des services de santé mentale appropriés, surtout lors d’événements majeurs de santé publique comme la pandémie de COVID.

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Superviseur du corps professoral :

Lisa Young

Étudiant :

Partenaire :

La Coopérative centrée sur la guérison

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Sciences de la santé et technologies connexes

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Évaluation de l’intégrité basée sur les risques des pipelines sous-marins

Le premier objectif de ce stage est de tester et de valider un logiciel RISKWISE récemment personnalisé pour l’application de pipelines sous-marins à l’aide d’une étude de cas. Le deuxième objectif est de développer un manuel d’utilisation du logiciel pour référence future. Les tests et la validation du logiciel aideraient à fournir fiabilité et confiance dans l’utilisation de l’outil, ce qui facilitera la prise de décision concernant la planification optimale de l’inspection et de la maintenance pour l’atténuation des risques. De plus, cette étude évalue le risque global pour l’exploitation des pipelines en se basant sur les mécanismes de dommages observés et recommande des mesures d’atténuation à prendre pour minimiser les risques tout au long du cycle de vie. La recherche et le développement proposés aideraient à atténuer les risques liés aux pipelines grâce à une planification optimale des inspections et de la maintenance. Les modèles probabilistes des mécanismes de dommages et leurs conséquences réduisent l’incertitude des données et, par conséquent, le risque opérationnel pour la durée de vie des pipelines. De plus, l’étude identifierait les limites de l’outil et les domaines potentiels d’amélioration. Disposer d’un tel outil sera un avantage pour les exploitants pétroliers et gaziers en mer.

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Superviseur du corps professoral :

Fayçal Khan

Étudiant :

Partenaire :

INTECSEA; Recherche pétrolière à Terre-Neuve-et-Labrador

Discipline :

Génie

Secteur :

Mines

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

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