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

Un cadre axé sur les données pour l’intégration de l’inspection visuelle dans le pipeline de moulage par injection

Les progrès récents de la vision industrielle ont conduit à de nouvelles opportunités pour automatiser l’ensemble de ce pipeline de fabrication. Prenons, par exemple, la situation où un système de vision par ordinateur sans surveillance inspecte le widget et décide de le jeter ou non. Même cette petite quantité d’automatisation peut permettre d’économiser plusieurs centaines d’heures-personnes dans une usine typique. Alors que pour les conceptions simples, nous avons maintenant des méthodes d’inspection automatisées s’appuyant sur des lasers, un scan 3D ou d’autres modalités d’imagerie qui peuvent décider si un widget présente un défaut. Pour les conceptions complexes, cette capacité reste insaisissable. Plus important encore, cependant, les systèmes d’inspection automatisés ne peuvent décider que si un widget s’écarte de sa conception prévue, disons disponible sous la forme d’un dessin CAO, il ne peut pas décider quelles modifications doivent être apportées le long du pipeline de fabrication pour éviter des défauts similaires à l’avenir. Ce projet vise à explorer les techniques d’apprentissage automatique qui intègrent l’inspection automatisée au processus de fabrication. Plus précisément, nous nous concentrerons sur le processus de moulage par injection dans ce projet. Nous développerons de nouvelles théories et méthodes pour caractériser le processus de moulage par injection en termes de quantités mesurées via un système d’inspection automatisé.

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Superviseur de la faculté :

Faisal Qureshi

Etudiant :

Babak Delavarpour ; Mohammad Shakirul Islam

Partenaire :

Axiom Plastics Inc. (en)

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Institut universitaire de technologie de l’Ontario

Programme :

Accélération

Évaluation des méthodes de regroupement sur les données de jeu

L’objectif du projet est d’évaluer plusieurs algorithmes de clustering sur les données de styles des joueurs dans le contexte de la vidéo
Terminaux de loterie (appareils de loterievl). Les travaux précédents ont montré qu’en segmentant les données anonymes des joueurs par
sessions, puis en regroupant les sessions à l’aide de l’algorithme simple k-means, nous pouvons obtenir une description
statistiques sur les styles de joueurs, y compris le comportement de jeu problématique, les styles de joueurs récréatifs, et similaires. Un ouvert
la question est de savoir si les techniques de prétraitement étaient optimales à cette fin et si les k-moyennes
algorithme est l’algorithme le plus approprié. Dans ce projet, d’un certain nombre d’algorithmes de clustering, tels que
basé sur la partition (p. ex., k-moyennes), basé sur la hiérarchie (par exemple, k-moyennes hiérarchiques), basé sur la densité (par exemple,
DBSCAN), les algorithmes basés sur des modèles (p. ex., sur des modèles statistiques tels que EM) et sur des grilles (p. ex. STING)
seront évalués et leur performance sur les données de jeu sera analysée.

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Superviseur de la faculté :

Vlado Keselj

Etudiant :

Soheil Latifi

Partenaire :

IGT

Discipline :

Informatique

Secteur :

Arts, spectacles et loisirs

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Production de combustibles renouvelables à partir de la pyrolyse de la biomasse à l’aide d’un double réacteur à disque de filage

La biomasse est une matière première clé pour la production de carburants et de produits chimiques renouvelables avec un potentiel zéro émission de carbone et à faible coût. La conversion de pointe de la biomasse en biocombustibles est axée sur la pyrolyse de la matière première à haute température dans les réacteurs conventionnels. Cependant, les technologies actuelles sont confrontées à de nombreux défis pour obtenir des coûts inférieurs à ceux des combustibles fossiles, des rendements plus élevés, une efficacité énergétique améliorée et la qualité des produits. Ce projet vise à évaluer la production de carburants renouvelables à partir de la biomasse à l’aide d’un réacteur à double disque de filature. Grâce à cette technologie, une combinaison de pyrolyse par frottement et de mélange/séparation vortex offre la possibilité d’atteindre des températures élevées, une résidence plus courte du réacteur et des conditions d’exploitation contrôlées, ce qui se traduit par un rendement et une sélectivité plus élevés par rapport aux produits souhaités. Ce projet s’appuiera sur les connaissances exclusives de Vorsana Environmental Inc. et établira les bases de l’utilisation de nouvelles configurations de réacteurs pour la production de carburants renouvelables avec un rendement plus élevé et des coûts inférieurs à ceux des technologies conventionnelles.

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Superviseur de la faculté :

Nader Mahinpey

Etudiant :

Azhar Uddin ; Yohannis Mitiku Tobo

Partenaire :

Vorsana

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Vérification automatique des comparateurs et des fonctions de hachage

La mise en œuvre de structures de données nécessite généralement de vérifier certaines propriétés mathématiques telles que l’égalité. Ces propriétés sont généralement implémentées dans des méthodes qui raisonnes sur les objets stockés dans ces structures de données. Cependant, la mise en œuvre de telles méthodes est assez complexe et peut présenter des bogues logiciels qui ne conduisent pas nécessairement à des plantages de programme. Par conséquent, il est souvent difficile de reproduire de tels bugs. Ce projet vise à développer une méthode automatique qui vérifie l’exactitude de la mise en œuvre de ces méthodes, sans avoir besoin de reproduire les bogues qui peuvent résulter d’implémentations incorrectes. Nous nous concentrerons sur les comparateurs et les fonctions de hachage en tant qu’exemples parfaits de ces méthodes qui vérifient les propriétés mathématiques.

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Superviseur de la faculté :

Karim Ali

Etudiant :

Jaehyung Jeff Cho

Partenaire :

Synopsys Canada ULC

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Intégration de l’apprentissage automatique et de l’optimisation basée sur l’IA à partir des flux de données IoT et des systèmes d’information d’entreprise

L’Internet des objets (IoT) comprend une multitude de capteurs provenant d’une grande variété d’applications. Ces capteurs produisent des données à haut volume et à grande vitesse. Récemment, l’application de ces technologies a fait l’objet d’un grand intérêt pour améliorer les pratiques agricoles. Les capteurs qui sont installés sur le terrain transmettent des données en temps réel concernant de nombreuses variables environnementales d’intérêt. Ces données sont ensuite utilisées pour prévoir un état futur et pour prendre une décision commerciale / opérationnelle bien informée en fonction d’un état futur prévu. L’un des défis dans l’application de cette technologie est d’améliorer la précision de prévision de la prévision. Ce projet permettra de concevoir un cadre généralisé fondé sur des méthodes d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle afin d’améliorer la précision des prévisions, ce qui se traduira par une réduction des coûts d’exploitation et des rendements plus élevés dans le secteur agricole.

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Superviseur de la faculté :

Pawan Lingras

Etudiant :

Anshul Hardat ; Abhijith Santhosh Jaya

Partenaire :

Perennia Food and Agriculture Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Autre

Université :

Université Saint Mary’s

Programme :

Accélération

Essais non destructifs de résistance au remblai à l’appui de l’exploitation minière continue

Les mines souterraines génèrent d’importants volumes de stériles concassés, appelés résidus miniers, mais près de la moitié d’entre eux peuvent être retournés sous terre et utilisés comme remblai à valeur ajoutée. Cette recherche utilise des capteurs non destructifs qui surveillent la résistance du remblai en temps réel et fournissent aux opérateurs les informations nécessaires pour placer en toute sécurité le remblayage le plus rapidement possible. Les capteurs seront développés et déployés dans les mines en exploitation afin qu’ils soient validés dans des conditions d’exploitation réelles. Des tests de laboratoire approfondis effectués sur les matériaux de remblai étalonneront les capteurs à la résistance du remblayage. La réalisation en toute sécurité d’opérations de remblayage continus sera essentielle à l’ambition de l’industrie minière de réaliser des processus miniers continus et d’améliorer la durabilité commerciale et environnementale du secteur.

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Superviseur de la faculté :

Murray Grabinsky

Etudiant :

Mohammadamin Jafari

Partenaire :

Kirkland Lake Gold Ltd.

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Extraction minière et exploitation en carrière

Université :

Université de Toronto

Programme :

Motilité de l’eau de surface due à un débit d’air imposé pour les applications de séchage des véhicules

La satisfaction du client avec un lave-auto automatique dépend fortement de la qualité de la phase de séchage finale, avec de l’eau résiduelle conduisant à des taches et donc une mauvaise perception des performances. À ce titre, Suncor Énergie s’engage à améliorer la phase de séchage de ses lave-autos de prochaine génération au moyen de lignes directrices de conception fondées sur des principes fondées sur des recherches scientifiques sur le mouvement des gouttelettes d’eau sur une surface. Ce projet prolonge une étude précédente sur la dynamique des gouttelettes individuelles sur un substrat en aluminium afin d’examiner l’interaction aérodynamique entre plusieurs gouttelettes ainsi que les films d’eau de surface afin d’identifier les configurations de ventilateur d’air et les paramètres opérationnels qui conduisent à un mouvement maximal de l’eau de surface. Plus précisément, le mouvement des réseaux de gouttelettes, d’agglomérats de gouttelettes et de films d’eau de surface est étudié à l’aide d’outils de diagnostic optique en vue d’élaborer des modèles prédictifs de la motilité des eaux de surface et des lignes directrices de conception pour les modules de séchage à l’air de prochaine génération pour les installations de lavage de voitures.

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Superviseur de la faculté :

Sean D Peterson ; Serhiy Yarusevych

Etudiant :

Xueqing Zhang

Partenaire :

Suncor Énergie inc.

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Extraction minière et exploitation en carrière

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Le lien entre les données à haute fréquence, grandes et à long terme – catalyser de nouvelles opportunités pour soutenir le traitement de l’eau potable

Dans les Prairies, le traitement de l’eau pose des défis uniques. Les sources d’eau sont souvent riches en nutriments, ce qui, dans les lacs, peut entraîner un risque accru de prolifération de cyanobactéries et une teneur élevée en matière organique dissoute menant à la production de sous-produits de désinfection. Il existe une myriade de défis, qui peuvent être soutenus par une meilleure compréhension des sources d’eau et une technologie améliorée à l’appui des décisions en matière de traitement de l’eau et de gestion des ressources en eau. Ce travail intègre une surveillance proactive à long terme pour développer des systèmes permettant de comprendre les changements à long terme dans une ressource clé en eau potable, combinés à de nouveaux outils basés sur des capteurs et à des approches analytiques de la génomique et des analyses de toxines pour aider à éclairer le traitement de l’eau. Les premières étapes comprennent l’officialisation de l’aide à la décision pour la gestion des incidents de floc ascendant associé aux proliférations de cyanobactéries et l’intégration des systèmes de gestion des données pour aider à soutenir les opérations de la plante. Notre organisation partenaire est à l’aube d’une mise à niveau d’environ 250 millions de dollars pour soutenir l’eau potable pour les 3 à 4 prochaines décennies pour 25% de la population de la province de la Saskatchewan. Ces travaux aideront à faire le pont entre nos meilleures connaissances sur les changements dans les sources d’eau et les changements dans le traitement en minimisant les coûts, en maximisant la fiabilité et en aidant à soutenir leur mission fondamentale de fournir de l’eau potable salubre.

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Superviseur de la faculté :

Jason Venkiteswaran ; Helen Baulch

Etudiant :

Megan L Larsen

Partenaire :

Usine de traitement de l’eau Buffalo Pound

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Autre

Université :

Programme :

Développement d’un logiciel d’analyse intelligente pour l’évaluation de la qualité de l’eau à distance

La gestion de la qualité des réseaux d’eau potable, des rivières et des lacs représente un défi environnemental de taille. Dans le cadre de ce projet de recherche, nous prévoyons mettre au point un logiciel de surveillance et d’analyse de la qualité de l’eau en temps réel à faible coût, qui peut être utilisé pour analyser et prédire la qualité de l’eau dans les lacs, les rivières, les usines d’eau potable et d’autres plans d’eau éloignés. Le système de surveillance à distance de l’eau Aquahive développé par Aquatic Life Ltd., une entreprise canadienne, sera déployé pour saisir les caractéristiques physiques, chimiques et biologiques de la qualité de l’eau en temps réel. L’objectif principal de cette recherche est de développer des algorithmes pour effectuer la détection des anomalies et l’analyse prédictive en temps réel pour évaluer la qualité de l’eau. Le deuxième objectif de cette recherche est d’automatiser le processus d’analyse et de surveillance de la qualité de l’eau en développant le logiciel. Le logiciel contiendra des fonctions intégrées pour nettoyer les données collectées, visualiser les données, effectuer la détection des anomalies et prédire les valeurs futures des variables de qualité de l’eau en temps réel.

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Superviseur de la faculté :

Saman Muthukumarana ; Miguel Uyaguari ; Wouter Deconinck

Etudiant :

Shruti Kaushik

Partenaire :

Aquatic Life Ltd. (en anglais)

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Extraction minière et exploitation en carrière

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Optimisation du profil prébiotique du lait humain de donneur pour les nouveau-nés prématurés : faisabilité d’une nouvelle stratégie d’appariement du lait de donneuses basée sur le secretorstatus maternel

Le lait maternel est la meilleure nutrition pour un bébé prématuré. Lorsque le lait maternel n’est pas disponible, la meilleure alternative est le lait humain de donneur (DHM). Actuellement, DHM est mis en commun de différentes mères et il n’y a pas de processus d’appariement basé sur la génétique unique ou les besoins du nourrisson. Ce projet examinera la possibilité de mettre au point un test rapide pour correspondre au DHM afin qu’il ressemble davantage au lait de la mère de chaque nouveau-né prématuré, en fonction d’un marqueur génétique. Nous pensons qu’en faisant cela, nous pouvons aider le nourrisson à avoir un microbiome intestinal plus sain. La recherche que nous faisons pourrait aider la Banque de lait maternel NorthernStar à modifier ses processus afin de mieux répondre aux besoins des nourrissons qu’elle sert. De plus, nos résultats seront partagés avec la Fondation Weston afin d’améliorer la compréhension et les preuves des avantages de fournir du lait maternel pour améliorer le microbiome intestinal.

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Superviseur de la faculté :

Meghan Azad

Etudiant :

Meredith Brockway ; Sarah M Reyes Paredes

Partenaire :

Initiative sur le microbiome de la famille Weston

Discipline :

Médecine

Secteur :

Autres services (à l’exception de l’administration publique)

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Conception et mise en œuvre d’émetteurs et de récepteurs térahertz ultra-haute fréquence améliorés par plasmonique

La spectroscopie térahertz pour l’imagerie/détection et la caractérisation des matériaux a reçu beaucoup d’attention au cours de la dernière décennie. Les ondes électromagnétiques térahertz (THz) ont des fréquences de l’ordre de 1012 Hz. La spectroscopie et l’imagerie térahertz ont de nombreuses applications allant de la sécurité, de la communication, de la production alimentaire, du contrôle de la qualité pour les industries pharmaceutiques et du diagnostic du cancer. Au cœur de chaque système d’imagerie spectroscopique térahertz, il y a des antennes de paires d’émetteurs et de récepteurs térahertz. Essentiellement, la performance globale des systèmes spectroscopiques térahertz sera améliorée par toute amélioration des caractéristiques des antennes d’émetteur et de récepteur. Ce projet vise à améliorer la génération et la détection de THz dans les dispositifs émetteur/récepteur, et à produire des détecteurs à ultra-haute fréquence grâce à l’utilisation de nanostructures pour une absorption améliorée par résonance plasmatique.

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Superviseur de la faculté :

Bo Cui

Etudiant :

Navid Mohammad Sadeghi Jahed

Partenaire :

TeTechs Inc.

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Programme de certification des intendants pollinisateurs

Le rôle du stagiaire sera d’aider à l’élaboration, à la mise en œuvre et à l’évaluation du programme de certification des intendants pollinisateurs dans la province de l’Ontario. De plus, la recherche entreprise par le stagiaire cherchera à évaluer l’harmonisation de la formation en intendance avec les résultats attendus de la certification et les preuves actuelles de bonnes pratiques, ainsi qu’à élaborer un « bulletin » qui rassemble les mesures existantes du bien-être socio-écologique pour aider les défenseurs de l’environnement et les intendants à comparer et à évaluer leurs efforts de conservation. Grâce au processus d’évaluation qui comprendra des sondages, des entrevues, des groupes de discussion et des visites de sites, cette recherche aidera à mieux comprendre le comportement d’engagement en matière de conservation et les défis auxquels sont confrontés les intendants des pollinisateurs, ainsi que la façon de mieux harmoniser les besoins des intervenants (participants), les efforts de conservation collaboratifs et les pratiques fondées sur des données probantes. Cela profitera au P2C en fournissant une rétroaction sur l’exécution et les résultats du programme, ainsi que sur l’élaboration de mesures pour l’évaluation et l’amélioration continues.

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Superviseur de la faculté :

Alison Blay-Palmer

Etudiant :

Jennifer Marshman

Partenaire :

Partenariat pour les pollinisateurs Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Wilfrid-Laurier

Programme :

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