Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Un cadre axé sur les données pour intégrer l’inspection visuelle dans la chaîne de moulage par injection

Les avancées récentes en vision par ordinateur ont ouvert de nouvelles occasions d’automatiser l’ensemble de cette chaîne de production. Considérons, par exemple, la situation où un système de vision par ordinateur non supervisé inspecte le widget et décide s’il doit le jeter ou non. Même ce petit niveau d’automatisation peut économiser plusieurs centaines d’heures de travail sur un plancher d’usine typique. Alors que pour les conceptions simples, nous disposons maintenant de méthodes d’inspection automatisées reposant sur des lasers, du balayage 3D ou d’autres modalités d’imagerie qui peuvent déterminer 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, par exemple sous forme de dessin CAO, il ne peut pas décider quels changements doivent être apportés plus tard dans la chaîne de fabrication pour prévenir des défauts similaires à l’avenir. Ce projet vise à explorer des techniques d’apprentissage automatique qui intègrent l’inspection automatisée au processus de fabrication. Plus précisément, nous allons nous concentrer sur le procédé 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 du corps professoral :

Faisal Qureshi

Étudiant :

Babak Delavarpour; Mohammad Shakirul Islam

Partenaire :

Axiom Plastics Inc

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Institut de technologie de l’Université 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 regroupement sur les styles des joueurs dans le contexte de la vidéo
Terminaux de loterie (VLT). Les travaux précédents ont montré qu’en segmentant les données anonymes des joueurs par
En regroupant ensuite les sessions à l’aide de l’algorithme simple k-means, on peut obtenir une description
statistiques sur les styles des joueurs, incluant les comportements de jeu problématique, les styles des joueurs récréatifs, et autres. Un open
La question est de savoir si les techniques de prétraitement étaient optimales à cette fin et si les k-moyennes
L’algorithme est l’algorithme le plus approprié. Dans ce projet, plusieurs algorithmes de regroupement, tels que
basée sur la partition (par exemple, k-moyennes), basée sur la hiérarchie (par exemple, k-moyennes hiérarchiques), basée sur la densité (par exemple,
DBSCAN), des algorithmes basés sur des modèles (par exemple, basés sur des modèles statistiques comme EM) et des algorithmes basés sur une grille (par exemple, STING)
seront évalués et leur performance sur les données de jeu sera analysée.

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Superviseur du corps professoral :

Vlado Keselj

Étudiant :

Soheil Latifi

Partenaire :

IGT

Discipline :

Informatique

Secteur :

Arts, divertissement et loisirs

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

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

La biomasse est une matière première clé pour la production de carburants et de produits chimiques renouvelables avec un potentiel d’émissions de carbone zéro et à faible coût. La conversion à la fine pointe de la biomasse en biocarburants se concentre sur la pyrolyse de la matière première à haute température dans les réacteurs conventionnels. Cependant, les technologies actuelles font face à de nombreux défis pour obtenir des coûts inférieurs à ceux des combustibles fossiles, des rendements plus élevés, une meilleure efficacité énergétique et une meilleure qualité des produits. Ce projet vise à évaluer la production de combustibles renouvelables à partir de la biomasse à l’aide d’un réacteur à double disque rotationnel. Avec cette technologie, une combinaison de pyrolyse par friction et de mélange/séparation de vortex offre la possibilité d’atteindre des températures élevées, une résidence plus courte du réacteur et des conditions de fonctionnement contrôlées, ce qui permet un rendement et une sélectivité plus élevés par rapport aux produits désirés. Ce projet s’appuiera sur les connaissances propriétaires de Vorsana Environmental Inc. et établira les bases de l’utilisation de nouvelles configurations de réacteurs pour la production de combustibles renouvelables avec une efficacité supérieure et des coûts inférieurs à ceux des technologies conventionnelles.

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Superviseur du corps professoral :

Nader Mahinpey

Étudiant :

Azhar Uddin; Yohannis Mitiku Tobo

Partenaire :

Vorsana

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Vérification automatique des comparateurs et des fonctions de hachage

L’implémentation des structures de données nécessite généralement de vérifier certaines propriétés mathématiques comme l’égalité. Ces propriétés sont généralement implémentées selon des méthodes qui réfléchissent à propos des 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 mènent pas nécessairement à des plantages de programmes. Par conséquent, il est souvent difficile de reproduire de tels insectes. Ce projet vise à développer une méthode automatique qui vérifie la justesse de la mise en œuvre de telles méthodes, sans avoir à reproduire les bogues pouvant résulter d’implémentations incorrectes. Notre priorité sera les comparateurs et les fonctions de hachage comme exemples majeurs de telles méthodes qui vérifient les propriétés mathématiques.

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Superviseur du corps professoral :

Karim Ali

Étudiant :

Jaehyung Jeff Cho

Partenaire :

Synopsys Canada ULC

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

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 IdO et des systèmes d’information d’affaires

L’Internet des objets (IdO) comprend une multitude de capteurs provenant d’une grande variété d’applications. Ces capteurs produisent des données à grand volume et à grande vitesse. Récemment, il y a eu beaucoup d’intérêt pour l’application de telles technologies afin d’améliorer les pratiques agricoles. Les capteurs installés sur le terrain transmettent en temps réel des données concernant de nombreuses variables environnementales d’intérêt. Ces données sont ensuite utilisées pour prévoir un état futur et prendre une décision d’affaires ou d’exploitation bien informée selon un état futur attendu. L’un des défis dans l’application de cette technologie est d’améliorer la précision des prévisions. Ce projet concevra un cadre généralisé basé sur l’apprentissage automatique et les méthodologies d’intelligence artificielle afin d’améliorer la précision des prédictions, ce qui aboutira ultimement à une réduction des coûts d’exploitation et à des rendements plus élevés dans le secteur agricole.

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Superviseur du corps professoral :

Pawan Lingras

Étudiant :

Anshul Hardat; Abhijith Santhosh Jaya

Partenaire :

Perennia Food and Agriculture Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Autre

Université :

Université Saint Mary’s

Programme :

Accélération

Essais non destructifs de la résistance au remblai en soutien à l’exploitation minière continue

Les mines souterraines génèrent d’importants volumes de roches usées concassées, appelées résidus, mais près de la moitié d’entre elles peuvent être retournées sous terre et utilisées comme remblai à valeur ajoutée. Cette recherche utilise des capteurs non destructifs qui surveillent en temps réel la solidité du remblai et fournissent aux opérateurs les informations nécessaires pour placer le remblai en toute sécurité le plus rapidement possible. Les capteurs seront développés et déployés dans les mines en service afin qu’ils soient validés dans des conditions réelles. Des tests de laboratoire approfondis effectués sur les matériaux de remblai calibreront les capteurs selon la résistance du remblai. La réalisation sécuritaire des opérations de remblai 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 du corps professoral :

Murray Grabinsky

Étudiant :

Mohammadamin Jafari

Partenaire :

Kirkland Lake Gold Ltd

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Exploitation minière et 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 des clients avec un lave-auto automatique dépend fortement de la qualité de la phase finale de séchage, l’eau résiduelle provoquant des taches et donc une mauvaise perception de la performance. Ainsi, Suncor Energy s’engage à améliorer la phase de séchage de leurs installations de lavage de voiture de nouvelle génération grâce à des lignes directrices de conception fondées sur l’étude scientifique du mouvement des gouttelettes d’eau sur une surface. Ce projet étend une étude antérieure sur la dynamique des gouttelettes individuelles sur un substrat en aluminium pour considérer l’interaction aérodynamique entre plusieurs gouttelettes ainsi que les films d’eau de surface, afin d’identifier les configurations de souffleurs 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 optiques de diagnostic afin de développer des modèles prédictifs de la motilité de l’eau de surface et des lignes directrices de conception pour les modules de séchage à l’air de nouvelle génération destinés aux installations de lavage automobile.

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Superviseur du corps professoral :

Sean D Peterson; Serhiy Yarusevych

Étudiant :

Xueqing Zhang

Partenaire :

Suncor Energy Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

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

Dans les prairies, le traitement de l’eau présente des défis uniques. Les eaux sources sont souvent riches en nutriments, et dans les lacs, cela peut augmenter le risque de prolifération de cyanobactéries et augmenter la masse organique dissoute, ce qui entraîne la production de sous-produits de désinfection. Il existe une multitude de défis, qui peuvent être soutenus par une meilleure compréhension des eaux sources et une technologie améliorée soutenant les décisions pour le traitement de l’eau et la 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 d’eau potable, combinée à de nouveaux outils basés sur des capteurs, ainsi qu’à des approches analytiques de génomique et d’analyses de toxines pour aider à éclairer le traitement de l’eau. Les premières étapes incluent la formalisation du soutien décisionnel pour gérer les incidents de floculation croissante associés à des proliférations cyanobactériennes et l’intégration de systèmes de gestion des données pour soutenir les opérations de l’usine. Notre organisation partenaire est sur le point d’une mise à niveau de ~250 millions de dollars pour soutenir l’eau potable sécuritaire pour les 3 à 4 prochaines décennies pour 25% de la population de la province de la Saskatchewan. Ce travail aidera à faire le lien entre nos meilleures connaissances sur les changements dans l’eau source et les changements dans le traitement, minimisant les coûts, maximisant la fiabilité et contribuant à soutenir leur mission principale de fourniture d’eau potable sécuritaire.

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Superviseur du corps professoral :

Jason Venkiteswaran; Helen Baulch

Étudiant :

Megan L Larsen

Partenaire :

Usine de traitement de l’eau Buffalo Pound

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Autre

Université :

Programme :

Développement de logiciels d’analytique intelligente pour l’évaluation à distance de la qualité de l’eau

La gestion de la qualité des systèmes d’eau potable, des rivières et des lacs constitue un défi environnemental important. Dans ce projet de recherche, nous prévoyons de développer un logiciel de surveillance et d’analyse de la qualité de l’eau en temps réel à faible coût, qui pourra être utilisé pour analyser et prédire la qualité de l’eau dans les lacs éloignés, rivières, usines d’eau potable et autres plans d’eau. Le système de surveillance éloignée de l’eau Aquahive, développé par Aquatic Life Ltd., une entreprise canadienne, sera déployé pour capturer en temps réel les caractéristiques physiques, chimiques et biologiques de la qualité de l’eau. L’objectif principal de cette recherche est de développer des algorithmes pour effectuer la détection d’anomalies et des analyses prédictives en temps réel afin d’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 d’anomalies et prédire en temps réel les valeurs futures des variables de qualité de l’eau.

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Superviseur du corps professoral :

Saman Muthukumarana; Miguel Uyaguari; Wouter Deconinck

Étudiant :

Shruti Kaushik

Partenaire :

Vie Aquatique Ltd

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Optimisation du profil prébiotique du lait maternel de donneuse pour les nourrissons prématurés : faisabilité d’une nouvelle stratégie d’appariement du lait de donneuse basée sur le statut de sécréteur maternel

Le lait maternel est la meilleure nutrition pour un nourrisson prématuré. Lorsque le lait maternel n’est pas disponible, la meilleure alternative est le lait maternel de donneur (DHM). Actuellement, le DHM est regroupé à partir de différentes mères et il n’existe pas de processus d’appariement basé sur la génétique ou les besoins uniques du nourrisson. Ce projet examinera la possibilité de développer un test rapide pour faire correspondre le DHM afin qu’il ressemble davantage au lait de la mère de chaque nourrisson prématuré, basé sur un marqueur génétique. Nous pensons qu’en faisant cela, nous pouvons aider le nourrisson à avoir un microbiome intestinal en meilleure santé. La recherche que nous menons pourrait aider la NorthernStar Mothers' Milk Bank à modifier ses processus pour mieux répondre aux besoins des nourrissons qu’elle dessert. De plus, nos résultats seront partagés avec la Fondation Weston afin d’améliorer la compréhension et les preuves des bienfaits de fournir du lait humain pour améliorer le microbiome intestinal.

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Superviseur du corps professoral :

Meghan Azad

Étudiant :

Meredith Brockway; Sarah M Reyes Paredes

Partenaire :

Initiative sur le microbiome familial de Weston

Discipline :

Médecine

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université du Manitoba

Programme :

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

La spectroscopie térahertz pour l’imagerie/détection des matériaux et la caractérisation a suscité beaucoup d’attention au cours de la dernière décennie. Les ondes électromagnétiques térahertz (THz) ont des fréquences dans la plage de 1012 Hz. La spectroscopie et l’imagerie térahertz ont de nombreuses applications allant de la sécurité, la communication, la production alimentaire, le contrôle qualité pour les industries pharmaceutiques et le diagnostic du cancer. Au cœur de chaque système d’imagerie de spectroscopie térahertz, il y a des paires d’antennes émetteur et récepteur térahertz. Essentiellement, la performance globale des systèmes spectroscopiques térahertz sera améliorée par toute amélioration des caractéristiques des antennes émettrices et réceptrices. Ce projet vise à améliorer la génération et la détection de THz dans les dispositifs émetteurs/récepteurs, 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 du corps professoral :

Bo Cui

Étudiant :

Navid Mohammad Sadeghi Jahed

Partenaire :

TeTechs Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Programme de certification des intendants des pollinisateurs

Le rôle du stagiaire sera d’aider au développement, à la mise en œuvre et à l’évaluation du programme de certification des intendants pollinisateurs dans la province de l’Ontario. De plus, les recherches menées par le stagiaire viseront à évaluer l’alignement de la formation en gestion responsable avec les résultats de certification attendus et les preuves actuelles de bonnes pratiques, ainsi qu’à élaborer un « bulletin » qui regroupe les mesures existantes du bien-être socio-écologique afin d’aider les conservationnistes et les gestionnaires à évaluer leurs efforts de conservation. Grâce au processus d’évaluation qui comprendra des enquêtes, des entrevues, des groupes de discussion et des visites de sites, cette recherche aidera à mieux comprendre les comportements d’engagement de la conservation et les défis auxquels font face les gardiens des pollinisateurs, ainsi que la meilleure façon d’aligner les besoins des parties prenantes (participants), les efforts collaboratifs de conservation et les pratiques fondées sur des données probantes. Cela profitera au P2C en fournissant des commentaires sur la prestation et les résultats des programmes, ainsi que le développement de métriques pour une évaluation et une amélioration continues.

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Superviseur du corps professoral :

Alison Blay-Palmer

Étudiant :

Jennifer Marshman

Partenaire :

Partenariat des pollinisateurs Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Wilfrid-Laurier

Programme :

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