Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Apprentissage automatique basé sur les tenseurs avec applications d’interaction homme-machine

Dans cette recherche, nous allons d’abord utiliser des techniques de réseaux tensoriels pour accélérer le traitement dans les réseaux neuronaux, puisque le coût computationnel est un goulot d’étranglement majeur dans l’apprentissage profond basé sur réseaux de neurones. Notez que la matrice de poids dans chaque couche du réseau de neurones a une taille énorme, en raison de millions de paramètres. Cela peut entraîner une grande complexité temporelle pour calculer tous les paramètres. Pour surmonter la grande complexité temporelle, nous pourrions utiliser la décomposition tensorielle pour calculer la matrice de poids de bas rang, afin de réduire un grand nombre de paramètres, et donc de diminuer la complexité temporelle. Les réseaux tensoriels incluent le Tucker hiérarchique (HT), le train tensoriel (TT), le CP et la décomposition de Tucker, etc. Deuxièmement, nous proposons de développer des algorithmes basés sur les tenseurs pour résoudre les problèmes de corruption spatiotemporale, les problèmes complexes de fond en reconnaissance d’action humaine (HAR) et les problèmes de débruixement dans les images médicales. Les vidéos d’action humaine sont représentées comme un tenseur de haute dimension, et nous pouvons résoudre le problème corrompu spatio-temporel par complétion tensorielle et réseau neuronal récurrent pour traiter le problème des images manquantes; On pourrait aussi réduire le bruit des images médicales de haute dimension par complétion tensorielle.

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Superviseur du corps professoral :

Xiao-Ping Zhang

Étudiant :

Chengcheng Jia

Partenaire :

Huawei Canada

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Optimisations des convertisseurs AC/DC pour alimenter le réseau 5G

L’industrie des télécommunications évolue rapidement pour offrir des services plus rapides afin de répondre à la hausse mondiale de la demande réseau. Le réseau de nouvelle génération (5G) vise à multiplier la vitesse actuelle du réseau. Cette transition apporte d’énormes bénéfices à l’économie et à la société. Un défi majeur auquel font face les fournisseurs de réseau, cependant, est que l’infrastructure existante ne peut pas répondre aux nouvelles exigences du réseau 5G. Par exemple, les futures petites cellules 5G doivent être plus puissantes que l’architecture de réseau 4G conventionnelle. Ainsi, de nouvelles recherches et développements sont nécessaires pour alimenter le futur réseau 5G. La recherche et le développement chez Alpha Technologies Ltd. à Burnaby se concentrent actuellement sur le développement d’un nouveau convertisseur de puissance à deux étages pour alimenter des petites cellules 5G de puissance 3KW. Le travail implique la mise en page de convertisseurs de puissance optimisés pour la performance électrique et thermique. De plus, le convertisseur sera évalué en fonction de ses performances EMI.

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Superviseur du corps professoral :

Majid Pahlevani

Étudiant :

Fatemeh Mardani Boroujeni

Partenaire :

Alpha Technologies Ltd.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Analyse des vibrations : détection, classification, prédiction des défauts

L’analyse des vibrations est probablement la technique la plus largement utilisée pour surveiller la santé des machines mécaniques. Plus précisément, nous nous intéressons à la surveillance des « écrans vibrants », des machines utilisées par exemple par l’industrie minière pour trier les agrégats par taille. Au cours des dix dernières années, le groupe de recherche du Dr v. Mohrenschildt a développé du matériel, des logiciels et de la théorie pour y parvenir. L’objectif est d’approfondir la compréhension de l’extraction et de la classification des caractéristiques afin d’effectuer une maintenance prédictive efficace. Plusieurs activités contribuent à cette initiative globale : exploration de données : effectuer l’extraction de caractéristiques sur les ensembles de données que nous avons enregistrés pour obtenir des informations sur la santé des machines. Ces sujets sont très d’actualité, car les récents succès en apprentissage automatique ont suscité un intérêt important dans l’industrie et milieu postsecondaire. Développer des méthodes pour effectuer des mesures supplémentaires de la machine : analyse modale basée sur l’impact : déterminer les fréquences de résonance d’une machine et analyser à nouveau les roulements dans le but de déterminer l’état des roulements.

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Superviseur du corps professoral :

Martin V Mohrenschildt

Étudiant :

Hassan Elaghoury; Elizabeth Hofer

Partenaire :

Haver & Boecker

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Définition de la saison de transmission et détermination des hôtes intermédiaires gastéropodes de Crenosoma vulpis, le ver pulmonaire du renard

Crenosoma vulpis (ver pulmonaire du renard) est un nématode métastrongyloïde parasite qui infecte les poumons des canidés sauvages et domestiques. C’est une cause fréquente de maladies respiratoires chroniques chez les chiens dans l’Atlantique canadien. Les chiens et les renards contractent l’infection en ingérant des gastéropodes terrestres qui contiennent le troisième stade larvaire infectieux (L3) du parasite. Rien n’est connu sur les espèces de gastéropodes qui constituent une source d’infections naturelles. Déterminer les espèces de gastéropodes impliquées dans les infections naturelles et définir la saison de transmission approfondira notre compréhension de l’épidémiologie des parasites, ce qui est important pour élaborer des stratégies de contrôle préventif.

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Superviseur du corps professoral :

Gary Conboy

Étudiant :

William Robbins

Partenaire :

Bayer Inc Santé Animale

Discipline :

Médecine

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Un modèle régulier basé sur des solutions pour évaluer la stabilité de l’asphaltène des huiles lourdes améliorées – deuxième année

La majeure partie du pétrole lourd et du bitume produits dans l’Ouest canadien est transportée par pipeline vers des raffineries en Amérique du Nord. Avant le transport, la haute viscosité de ces fluides doit être réduite soit par dilution avec un solvant léger, soit par une amélioration. Les coûts élevés liés à la manipulation des diluants ont accru l’intérêt pour la mise à niveau; c’est-à-dire la conversion thermique du pétrole lourd ou du bitume à haute viscosité en un produit moins visqueux. Les huiles lourdes améliorées et le bitume nécessitent moins de solvant avant le transport par pipeline et ont une valeur marchande plus élevée que le pétrole lourd dilué ou le bitume. Cependant, les changements de composition chimique du fluide lors de la modernisation peuvent déclencher la précipitation de composants lourds qui peuvent ensuite se déposer sur les surfaces et provoquer un encraissement.
L’objectif de cette étude est de développer et de tester une approche basée sur la solution régulière pour modéliser la précipitation de composants lourds à partir de fluides améliorés. Un modèle existant sera modifié au besoin selon une base de données complète recueillie auprès d’une usine pilote. L’approche proposée sera un outil précieux dans la simulation et l’adaptation du processus de mise à niveau partielle de BituMax™ développé par NEXEN Energy ULC.

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Superviseur du corps professoral :

Harvey William Yarranton

Étudiant :

Francisco Ramos-Pallares

Partenaire :

CNOOC Petroleum Amérique du Nord ULC

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université de Calgary

Programme :

Élévation

Analytique intelligente pour des événements dynamiques dans une ville intelligente

La recherche en intelligence artificielle (IA) a connu une croissance rapide ces dernières années grâce à des ordinateurs plus rapides et de meilleurs algorithmes. Les modèles d’IA peuvent être entraînés pour automatiser le processus décisionnel et fournir des résultats. Cependant, si le modèle n’est pas correctement ou suffisamment entraîné, le résultat sera probablement imprévisible et inexact. De plus, les données d’entraînement ne sont pas facilement accessibles dans beaucoup d’applications. Pour répondre à ces enjeux, notre stratégie est d’intégrer les algorithmes classiques de vision par ordinateur (CV) et les techniques d’apprentissage profond (DL). Le CV peut fournir des solutions sans données d’entraînement. La connaissance du CV est aussi précieuse pour sélectionner des fonctionnalités importantes, ce qui est nécessaire pour entraîner le modèle d’IA. Notre stratégie tient compte du compromis entre CV et DL, et peut bénéficier à un large éventail d’applications, notamment l’analyse des données en santé, la surveillance des événements et la classification de motifs en général. L’objectif de cette proposition est de soutenir des opérations commerciales intelligentes dans un environnement urbain intelligent.

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Superviseur du corps professoral :

Irene Cheng

Étudiant :

Harsh Sharma; Frincy Clement; Harshal Soni; Jatin Dawar; Xinli Cai

Partenaire :

AltaML

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Conception et développement d’un cytomètre à flux à réseau

La cytométrie en flux est une technique utilisée pour détecter et mesurer les caractéristiques physiques et chimiques d’une population de cellules ou de particules. Un échantillon contenant des cellules ou des particules est suspendu dans un fluide et injecté dans l’instrument cytomètre de débit. L’échantillon est focalisé pour idéalement faire circuler une cellule à la fois à travers un faisceau laser, et la lumière diffusée est caractéristique des cellules et de leurs composants. Les cellules sont souvent marquées avec des marqueurs fluorescents afin que la lumière soit d’abord absorbée puis émise dans une bande de longueurs d’onde. Des dizaines de milliers de cellules peuvent être rapidement examinées et les données recueillies sont traitées par un ordinateur. » [Wikipédia]
Les cytomètres commerciaux modernes utilisent généralement des optiques en vrac et des cellules de flux capillaires. De plus, ils utilisent souvent un ensemble de filtres spécialisés, de miroirs, d’un à plusieurs lasers, et peuvent disposer de plus de 10 détecteurs PMT (tubes photomultipleurs) distincts et très sensibles.
Le réseau de diffraction est un composant optique avec une structure périodique qui divise et disperse la lumière en ses longueurs d’onde constitutives (couleurs), un peu comme la formation d’un arc-en-ciel lorsque la lumière frappe un prisme. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Ray G DeCorby

Étudiant :

Seyed Azmayesh-Fard

Partenaire :

Société Lab Chip Technologies

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Développement de technologies et méthodes pour la collecte et le traitement des métabolites

La métabolomique est un domaine de recherche émergent qui offre un éclairage sur la santé et la maladie en étudiant les niveaux de diverses petites molécules (métabolites) dans le corps. Dans ce projet, nous développons de nouveaux outils qui amélioreront et standardiseront les méthodes de collecte et de stabilisation des échantillons fécaux pour des études métabolomiques basées sur l’analyse d’échantillons fécals. Les objectifs ultimes du projet sont l’amélioration des flux de travail pour l’analyse des échantillons fécaux pour des études métabolomiques, ainsi que des kits qui permettront une collecte facile à domicile. Les kits stabiliseront aussi les échantillons à température ambiante. Cela permettra de nouvelles méthodes qui pourront être utilisées pour étudier diverses maladies et/ou la santé des bactéries intestinales, ou développer de nouveaux tests diagnostiques pour identifier les maladies chez les patients.

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Superviseur du corps professoral :

James Harynuk

Étudiant :

Seo Lin Nam; Kieran Tarazona

Partenaire :

DNA Genotek

Discipline :

Chimie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Étude complète sur les propriétés diélectriques du tissu cérébral de rat après un AVC ischémique à 0,5-10 GHz.

L’AVC survient lorsqu’un vaisseau sanguin dans le cerveau est obstrué par un caillot (AVC ischémique) ou une hémorragie due à une rupture des vaisseaux (AVC hémorragique). Les propriétés diélectriques des tissus cérébraux sains sont différentes de celles affectées par l’AVC. Dans cette étude, ces propriétés sont mesurées dans le cerveau du rat à l’aide d’une sonde électromagnétique à la plage de fréquences de 0,5 à 10 GHz. Par la suite, ces changements sont liés au type et au niveau des lésions cérébrales. L’une des applications de cette recherche est le diagnostic précoce de différents types d’AVC et de traumatismes crâniens par imagerie électromagnétique, ce qui a un impact significatif sur l’efficacité du traitement.

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Superviseur du corps professoral :

John G Mielke

Étudiant :

Atefeh Sadat Zarabadi

Partenaire :

Discipline :

Épidémiologie / Santé publique et politiques publiques

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Caractérisation du mode d’action des nouveaux agents antifongiques contenant du bore pour la protection des cultures

Les agents pathogènes fongiques des cultures d’importance agricole représentent une menace sérieuse pour la sécurité alimentaire mondiale. Cela est aggravé par les classes limitées de fongicides disponibles commercialement pour les agriculteurs et l’apparition rapide de la résistance aux fongicides existants. De plus, la résistance aux fongicides agricoles peut représenter une menace sérieuse pour la santé humaine, car elle peut offrir une résistance croisée aux antifongiques utilisés dans les cliniques à travers le monde. L’objectif de ce projet est de découvrir de nouveaux fongicides contenant du bore et d’identifier leur mécanisme d’action par analyse génomique chimique. Ce projet répondra au besoin urgent de découvrir de nouveaux fongicides contre les pathogènes fongiques des plantes et d’identifier de nouvelles approches pour traiter les infections fongiques.

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Superviseur du corps professoral :

Leah E. Cowen

Étudiant :

Sang Hu Kim

Partenaire :

Boragen Inc

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Stabilité et propriétés antioxydantes des produits pharmaceutiques et nutraceutiques

Les nutraceutiques sont utilisés de façon omniprésente, mais subissent rarement des tests rigoureux. Cette étude se concentre sur deux aspects principaux de l’étude des produits naturels pour la santé, soit le cannabis spécifique et ses huiles. Le premier objectif est de déterminer la durée de conservation (stabilité du produit) en effectuant une série de tests pour accélérer le processus de vieillissement afin de fournir une estimation de la durée de conservation. Actuellement, les huiles de cannabis ont des dates d’expiration arbitraires, voire elles en ont un. L’autre axe clé concerne l’étude des bienfaits antioxydants (ou des effets pro-oxydants) apportés par les produits à base de cannabis. Enfin, des études sur les globules blancs (leucocytes) seront menées afin de déterminer s’il existe des effets néfastes ou bénéfiques des produits à base de cannabis sur ces cellules immunitaires essentielles.

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Superviseur du corps professoral :

Arno Siraki

Étudiant :

Dinesh Babu

Partenaire :

Innovation pharmaceutique appliquée

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Évaluation de la qualité de l’environnement intérieur dans le bâtiment scolaire

La qualité de l’environnement intérieur dans les écoles est l’un des principaux enjeux à considérer. La qualité de l’air intérieur (fraîcheur et propreté de l’air à l’intérieur du bâtiment) et le confort thermique (la condition confortable lorsque personne ne se sent trop chaud ou trop froid) à l’école peuvent avoir un impact significatif sur la santé, l’apprentissage et la productivité des enfants. Le but de cette recherche est d’évaluer la qualité de l’environnement intérieur (qualité de l’air intérieur, confort thermique, éclairage et acoustique) dans les écoles des Premières Nations. Pour atteindre cet objectif, nous réalisons des mesures à long terme de la qualité de l’air intérieur et des paramètres de confort thermique (CO2, température et humidité relative) et demandons aux enseignants de participer à un questionnaire volontaire et anonyme sur leur perception des paramètres de la qualité de l’environnement intérieur. Les données seront partagées avec l’organisation partenaire afin de développer différents ensembles de rénovation visant à améliorer la qualité de l’environnement intérieur et l’efficacité énergétique de l’école, selon le potentiel d’atteinte d’objectifs tels que l’économie d’énergie, la réduction du CO2, les économies de coûts et l’amélioration du confort thermique grâce à l’outil d’optimisation de modélisation de l’information du bâtiment.

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Superviseur du corps professoral :

Miroslava Kavgic

Étudiant :

Narubayeva Saule

Partenaire :

ProCS

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

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