Projets novateurs réalisés

Optical transistors and nano-features for security applications

We study a novel type of optical transistors using metallic nanohole arrays. The transistors operate based on strong coupling between surface plasmon polaritons and excitons via the metallic nanofeatures. One such transistor can act as a control unit, a photo-detector or a modulator and can open innovative practical applications in many fields. The physical structures of the transistors are flexible, light weight and ultrathin, so that they can be integrated in large scale with other types of thin-film optoelectronic components. In this project, we will build these transistors into our industry partner’s patented technologies for authenticating secure documents using built-in optoelectronic circuits and nano-structures. The proposed research can potentially enable reliable security applications that can help prevent loss from counterfeiting

Aurachins – from total synthesis to mutasynthesis

Évaluer la biodistribution des thérapies biologiques protéiques HyperMabs

HyperMabs est une entreprise biopharmaceutique qui conçoit et développe des traitements innovants ciblant les maladies pulmonaires. HyperMabs évalue actuellement un candidat médicament développé à l’aide de méthodes in silico pour cibler les maladies pulmonaires. Pour ce projet, nous visons à étudier la biodistribution de la thérapie HyperMabs, actuellement à son stade préclinique conçue pour traiter plusieurs maladies pulmonaires. Pour y parvenir, nous souhaitons étiqueter le thérapeutique HyperMabs avec une molécule de marquage afin de faciliter la visualisation de la distribution du thérapeutique dans les poumons. Les résultats obtenus lors de cette étude aideront l’entreprise à comprendre l’efficacité du médicament, ce qui est crucial pour optimiser les paramètres de dosage afin d’obtenir un maximum de bénéfices thérapeutiques.

Flyscan : Détection de terre fraîchement remuée

Flyscan a pour mission de révolutionner la télédétection des hydrocarbures liquides au sein des réseaux de pipeline afin d’assurer la protection des infrastructures énergétiques, et ce, grâce à une technologie de pointe et aérienne qui permet d’automatiser le processus de détection, d’augmenter la rapidité de la détection des fuites, d’améliorer la prise de décision pour les interventions et de réduire substantiellement les coûts relatifs à la surveillance des pipelines. Dans le présent stage, un algorithme permettant de détecter la terre fraîchement remuée sera développé. Cela permettrait la détection de l’empreinte laissée par les véhicules circulant dans les servitudes des infrastructures afin d’anticiper la présence de fuites près des oléoducs pouvant avoir été causée par le creusement du sol sera développé. De plus, une étude sera effectuée pour analyser la synergie entre les capteurs utilisés par les drones de Flyscan. Le projet sera réalisé en utilisant un jeu de données issu de différents capteurs embarqués (hyperspectral, visible, LiDAR). La tâche du stagiaire consistera à utiliser ces données labélisées afin de concevoir un réseau de neurones permettant de détecter la terre fraîchement remuée.

Traitement, analyse et visualisation de la performance des athlètes

Le club de hockey le Canadiens de Montréal cherche à développer des outils de visualisation pour faciliter l’interprétation et la communication des données à sa disponibilité avec les décideurs (administrateurs, entraineurs, recruteurs) de l’organisation. Une grande quantité de données est produite à chaque match et entrainement de l’équipe, provenant des déplacements des joueurs (géolocalisation), évènements et actions sur le jeu, localisation des coéquipiers et adversaires, etc. Le département de science du sport et performance doit communiquer cette information le plus clairement possible avec les différents départements de l’entreprise.

Thales : Traitement des signaux sonar combinant l’analyse des signaux, la séparation des sources et l’apprentissage automatique.

Le traitement des signaux sous-marins est une tâche complexe et difficile dans le cadre des activités de renseignement et de guerre anti-sous-marine. Il demeure toujours difficile pour un opérateur de sonar de maitriser la complexité de l’analyse des signaux, essentiellement en raison du déluge d’informations diverses que ces systèmes fournissent.
Le but de ce projet est de développer un algorithme permettant d’automatiser la détection et la classification des signaux. Le projet sera réalisé en utilisant un jeu de données synthétiques, provenant de simulations de signaux provenant de sources en mouvement, combiné avec des enregistrements de signaux sonores réels de milieu marin. Ce jeu de données composites servira à générer les ensembles d’entrainement et de test pour les systèmes d’apprentissage automatique. La tâche du stagiaire consistera à concevoir un classificateur permettant d’identifier rapidement et précisément les cibles d’intérêt stratégique. Cela permettra à un opérateur sonar de filtrer chaque événement sonore (cible ou environnement) d’importance.

Développement d’un nouveau procédé écoresponsable pour traiter la Legionelle dans un système de refroidissement à l’échelle pilote

Le procédé de production de l’aluminium dans les usines de Rio Tinto (RT) nécessite l’utilisation de circuits de refroidissement à l’eau pour, entre autres, la coulée des lingots et le refroidissement des stations électriques. Certaines bactéries potentiellement dangereuses comme les légionelles Sont susceptibles de se développer dans les réseaux de refroidissement et puisque la bactérie représente un risque lorsqu’elle est projetée sous forme d’aérosols, ces procédés sont suivis rigoureusement. Les méthodes de contrôle actuellement utilisées nécessitent l’ajout de produits chimiques oxydants corrosifs (chlore, brome) qui peuvent être nocifs pour la santé humaine et l’environnement. Au cours des deux dernières années nos travaux ont permis d’identifier de nouveaux composés d’origine naturelle non toxique pour l’environnement qui ont démontré une forte activité contre Legionella pneumophila. Dans le cadre de ce projet de recherche, nous proposons de développer un nouveau procédé combinant plusieurs de ces composés pour traiter les légionelles dans un système de refroidissement à l’échelle pilote. Les produits anti-légionellose innovants développés dans le cadre de ce projet contribueront à créer une nouvelle expertise et pourront sans doute s’appliquer à différents réservoirs d’eau dans divers domaines. Le remplacement des produits oxydants toxiques par ces nouveaux produits naturels TOBECONT.

Détermination des mécanismes physiologiques derrière l’appareil ObeEnd sur (1) les hormones associées à la perte de poids et (2) la récupération après l’exercice

Au Canada, environ 1 adulte sur quatre vit avec l’obésité. L’obésité est causée par une interaction complexe de facteurs génétiques, comportementaux et environnementaux qui peut augmenter le risque de développer des maladies non transmissibles telles que le diabète de type 2, les maladies coronariennes, l’asthme, plusieurs cancers et un handicap à l’âge adulte. La restriction de la consommation calorique et l’augmentation de l’activité physique sont utilisées pour favoriser la perte de poids. Cependant, l’utilisation de ces méthodes seule peut ne pas suffire à maintenir une perte de poids à long terme. L’appareil ObeEnd, fabriqué par WAT Medical Enterprise, promet une technologie de bien-être nouvelle et innovante qui utilise des impulsions électriques pour stimuler les points d’acupression afin d’aider à contrôler l’appétit et la récupération après l’exercice. Davantage de recherches sont nécessaires pour identifier les mécanismes physiologiques de cet appareil, ce qui fournira des preuves permettant à l’entreprise de formuler des recommandations pour optimiser la perte de poids et aider à atténuer les initiatives de santé publique visant à réduire l’obésité chez les Canadiens et les comorbidités associées.

Passive methane oxidation biosystems design and instrumentation

Landfill emissions can continue for decades after biogas extraction systems have been turned off. The possibility of land reclamation projects, such as turning an old landfill into a park, depends of passive, low-maintenance, technologies that can cope with these emissions.
The main goal of this research is to design, construct and monitor a pilot-scale passive methane oxidation biosystem (PMOB) at the old Montreal landfill, which is being turned into a park (Frédérik-Bach parc).
Our main hypothesis is that our design methodology will lead to an effective PMOB, i.e. one capable of abating the majority of the CH4 being collected from a lateral trench, where the biogas is poor in CH4. This design methodology is based mainly on the hydraulic properties of the PMOB and how they can affect gas migration.
The candidate will help documenting the effectiveness of this pilot-scale PMOB. She will bring back to Brazil the main elements of design to complete her doctoral program, which focuses on methane oxidation in landfill covers.

AI/ML classification of underwater contacts for defense applications

The objective of this project is to develop an automated sonar classifier leveraging modern machine learning approaches in order to decrease the human expertise and cognitive workload required in ships or submarines and enable new applications such as unmanned underwater vehicles.

Adaptation des outils de la redirection écologique au contexte québécois

Le projet vise à adapter au contexte québécois, à l’intention d’une firme de consultation en gestion, le cadre théorique et les outils d’intervention de la « redirection écologique », un nouveau modèle de gestion développé en France qui vise à aider les entreprises à redéfinir leurs objectifs d’affaires pour faire face aux nouveaux défis écologiques qui se dessinent, notamment les changements climatiques et la consommation de ressources rares. Cette approche émergente va plus loin que la simple « économie verte » et invite les entreprises à renoncer aux activités et aux technologies dont l’empreinte écologique est peu soutenable. Son adoption permettra au Canada de réduire son empreinte et d’identifier les approches de gestion adaptées à un contexte où l’avenir est incertain, les investissements coûteux et les bénéfices des entreprises en déclin.

Analyse des données dans la gestion des actifs des structures de contrôle de l’érosion

Le projet vise à étudier l’utilisation d’algorithmes avancés d’apprentissage automatique pour améliorer la capacité de la TRCA à détecter l’érosion des rivages. Une détection précise de l’érosion des rivages aura une contribution significative à l’optimisation des plans de gestion des actifs de la TRCA. Cela permettra à la TRCA de collaborer avec les communautés locales pour réduire les impacts des changements climatiques sur l’érosion du littoral, ce qui aidera à protéger les propriétés et espaces communautaires contre une érosion accrue. La perdition précise de l’érosion permettra également à la TRCA d’élaborer des plans efficaces pour protéger l’habitat naturel. Elle soutiendra également l’élaboration d’un plan d’investissement à long terme pour protéger les rivages.