Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

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C.-B.
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L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
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N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Développement d’adsorbants composites de grande capacité pour les procédés d’usine d’or

L’or est le minéral extrait le plus important sur le plan économique au Canada, avec une valeur de production de 8,7 milliards de dollars en 2017. Ensemble, le Québec et l’Ontario ont représenté plus de 75 % de la production aurifère extraite au Canada en 2017. L’extraction de l’or économique, efficace, mais sûre et respectueuse de l’environnement est essentielle à l’économie et à l’environnement dynamiques du Canada, ainsi qu’à la compétitivité mondiale des industries minières aurifères du Canada. Ce MITACS Accélération vise à développer des technologies d’adsorbants de grande capacité pour des applications dans les procédés d’usine d’or à Newmont Goldcorp, qui devraient améliorer l’efficacité des processus, l’économie et la réactivité environnementale.

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Superviseur de la faculté :

Zhibin Ye ; Denis Rodrigue

Etudiant :

Mahsa Ebrahimi

Partenaire :

Newmont Goldcorp

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Une étude pilote pour examiner l’effet de la protéine de pois sur la limitation de la perte de masse musculaire pendant la perte de poids

Roquette, le cinquième producteur mondial d’ingrédients alimentaires, construit la plus grande usine de transformation de pois au monde au Manitoba. La protéine de pois est une alternative végétale aux protéines animales, qui est utilisée pour de nombreuses applications, en particulier pour améliorer la santé en remplaçant les graisses et les sucres. L’objectif de cette étude clinique est de déterminer si la protéine de pois est équivalente ou meilleure que la protéine de lactosérum pour retenir le muscle chez les personnes sur un régime de perte de poids. Un total de 60 hommes et femmes obèses seront placés sur des régimes réduits de calories qui contiennent des protéines de lactosérum ou des protéines de pois ou de la maltodextrine, un comparateur non protéique. Les participants seront surveillés pour les changements de poids, de masse musculaire, de masse grasse et de dépense énergétique sur une période de 12 semaines. Si la protéine de pois fonctionne bien, Roquette sera en mesure d’utiliser cette information comme une nouvelle stratégie pour la commercialisation de son ingrédient protéique de pois au-delà de ses applications actuelles.

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Superviseur de la faculté :

Peter Zahradka

Etudiant :

Jaime Lynn Clark

Partenaire :

Roquette Canada

Discipline :

Médecine

Secteur :

Agriculture

Université :

Université du Manitoba

Programme :

L’élaboration et les essais de faisabilité et d’acceptabilité d’un programme de bien-être mental-corps en ligne pour la cirrhose biliaire primitive

Les personnes atteintes de cholangite biliaire primitive (CBP) ont des taux élevés de symptômes liés aux maladies du foie et une mauvaise qualité de vie liée à la santé – parmi les plus faibles de toutes les maladies chroniques du foie. Les patients et la Société canadienne de la CBP ont déterminé le besoin d’outils d’autosoins pour gérer le fardeau des symptômes. S’appuyant sur un programme de bien-être en ligne précédemment développé pour les maladies inflammatoires de l’intestin (MII), le projet de Makayla Watt comprend : Objectif 1 l’élaboration d’un programme de bien-être mental-corps en ligne de 10 semaines spécifique à la CLCC intégrant des programmes pré-développés de la Société canadienne de la CBP, le programme d’EIA et d’autres éléments de relaxation fondés sur des données probantes ; et, Objectif 2 l’évaluation de la viabilité du programme en ligne et l’acceptation des patients à l’aide d’une étude de faisabilité de méthodes mixtes chez 20 à 30 patients atteints de CBP.

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Superviseur de la faculté :

Puneeta Tandon

Etudiant :

Makayla Watt

Partenaire :

Société canadienne de la CLCC

Discipline :

Médecine

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Étude numérique de la performance sismique de divers types de configuration de ponts à l’aide d’outils d’analyse avancés

L’infrastructure des ponts constitue une part importante de la richesse nationale du Canada, dont le rendement lors d’un tremblement de terre a une incidence importante sur la sécurité publique. La présente étude porte sur l’étude de la conception sismique fondée sur la force et le rendement des ponts précisée dans les dernières versions du Code canadien de conception des ponts routiers 2014-2019. Des études numériques seront menées et des lignes directrices de conception seront recommandées. Le projet fournira des renseignements précieux sur la conception sismique axée sur le rendement des ponts, ce qui est utile pour son application à grande échelle au Canada. Spannovation Consulting Limited. est une nouvelle organisation avant-gardiste fondée par des directeurs d’école avec une expérience combinée de plus de 40 ans. En particulier, Saqib Khan a plus de 20 ans d’expérience en analyse sismique et en conception et est également membre du sous-comité CAN/CSA-S6-19 pour le chapitre 4 – Conception sismique. Les principes mettent en place une pratique intégrée unique comprenant la recherche et le développement, l’enseignement de l’ingénierie des ponts et le conseil. Cette collaboration aidera Spannovation à résoudre certains des principaux défis de l’industrie dans l’analyse sismique et la démonstration de performance des ponts, aidant ainsi l’entreprise à devenir un acteur majeur dans les domaines de la recherche et du développement de ponts et du conseil.

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Superviseur de la faculté :

Shahria Alam

Etudiant :

Maher AL-Hawarneh

Partenaire :

Spannovation Consulting Limited

Discipline :

Génie

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Apprentissage et inférence basés sur des graphiques : modèles et algorithmes

Apprendre à partir de données relationnelles est crucial pour modéliser les processus que l’on trouve dans de nombreux domaines d’application allant de la biologie computationnelle aux réseaux sociaux. Dans ce projet, nous proposons de travailler sur le développement de techniques de modélisation qui combinent les avantages des approches trouvées dans deux domaines d’étude : l’apprentissage automatique (à travers les réseaux de neurones graphiques) et l’apprentissage statistique (par le biais de méthodes d’apprentissage relationnel statistique). En combinant les avantages des deux approches, nous visons à obtenir de meilleurs résultats de prédiction pour un éventail de problèmes tels que la classification et la prédiction de liens dans les données relationnelles.

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Superviseur de la faculté :

Louigi Addario-Berry

Etudiant :

Benoît Corsini

Partenaire :

Élément AI

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Réglage automatique des paramètres photométriques de la caméra pour améliorer l’estimation visuelle du mouvement

Les caméras sont un élément fondamental des systèmes robotiques modernes. Comme les robots sont devenus utilisés pour les tâches critiques pour la sécurité, le besoin d’une détection robuste est évident. Les caméras ont une limitation majeure, par rapport à d’autres capteurs tels que le LIDAR, dans les environnements à plage dynamique élevée où les conditions d’éclairage changent rapidement. Ces changements peuvent causer des difficultés aux algorithmes de navigation visuelle et, dans certains cas, échouer dans les cas où les images deviennent gravement sous-exposées ou surexposées. L’objectif de cette recherche est d’améliorer les performances des algorithmes d’estimation de mouvement visuel dans des environnements difficiles grâce à l’ajustement des paramètres de la caméra embarquée. Un estimateur sera développé qui ajustera les paramètres de la caméra embarquée de manière à la volée pour optimiser une métrique d’image directement liée aux performances du pipeline VO. Les performances de cet estimateur seront comparées aux algorithmes de réglage automatique standard utilisés par les caméras de vision industrielle standard ainsi qu’aux approches précédentes qui utilisent des mesures d’image heuristiques.

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Superviseur de la faculté :

Jonathan Kelly

Etudiant :

Justin Tomasi

Partenaire :

Thales Canada Inc.

Discipline :

Études aérospatiales

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Développement et utilisation de biocapteurs d’ezrin pour le criblage à haut débit de nouveaux inhibiteurs d’ezrin en tant qu’agents anti-métastatiques et de blocus de point de contrôle immunisé

Le traitement du cancer du sein métastatique est souvent infructueux et entraîne 5000 décès au Canada chaque année. Par conséquent, il y a un besoin non satisfait de nouveaux médicaments pour la prévention et/ou le traitement de la maladie métastatique. L’ezrine est un marqueur protéique généralement sur-exprimé dans le cancer du sein métastatique. Des études précliniques montrent que le blocage de l’ezrine peut réduire de manière significative les métastases dans les modèles de cancer du sein. Dans cette proposition, le stagiaire développera de nouveaux biocapteurs pour examiner un grand nombre de composés afin de trouver ceux qui ont la capacité de bloquer l’activité de l’ezrine dans les cellules cancéreuses. Les résultats de ce projet peuvent être utilisés pour développer de nouvelles thérapies afin de minimiser les métastases dans le cancer du sein. De plus, la voie vers le développement de nouveaux médicaments peut être accélérée pour les essais cliniques par l’intermédiaire de notre partenaire de l’industrie, Tika Therapeutics.

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Superviseur de la faculté :

Peter Greer

Etudiant :

Victoria Hoskin

Partenaire :

Tika Therapeutics Inc. (en)

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Queen’s

Programme :

Technologies d’apprentissage profond pour l’annulation d’échos acoustiques dans des environnements dynamiques

Dans un système de communication vocale mains libres bidirectionnel simultané, un haut-parleur situé dans une pièce à une extrémité de la liaison peut recevoir un écho de sa voix en raison du couplage acoustique entre le haut-parleur et le microphone à l’autre extrémité de la liaison. Le but de l’annulation acoustique d’écho (AEC) est d’enlever cet écho indésirable pour améliorer la qualité et l’intelligibilité de la communication vocale. Alors que de nombreux algorithmes AEC basés sur des techniques de filtrage adaptatives traditionnelles ont été proposés dans le passé, des études récentes sur l’application de réseaux de neurones profonds (DNN) à ce problème ont montré des performances remarquables. Cependant, la capacité limitée de ces DNN à généraliser à la dynamique large de l’environnement acoustique reste encore une question ouverte. L’objectif principal de ce projet est de développer de nouveaux algorithmes AEC basés sur DNN pour surmonter cette limitation. Le travail que nous proposons comprend principalement l’intégration des informations supplémentaires fournies par la réponse impulsionnelle acoustique estimée dans le cadre AEC basé sur DNN. Les nouveaux algorithmes développés dans le cadre de ce projet seront utilisés par notre partenaire, Fluent.ai, pour établir une nouvelle gamme d’interfaces utilisateur vocales intégrées pour la communication et la reconnaissance vocale, permettant ainsi à l’entreprise d’attirer des clients supplémentaires et de développer ses activités.

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Superviseur de la faculté :

Benoit Champagne

Etudiant :

Hanwook Chung

Partenaire :

Fluent.AI Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Enquête sur les performances du système d’alimentation avec l’intégration de la génération basée sur l’onduleur

L’industrie de l’énergie électrique subit des changements considérables en ce qui concerne la structure, l’exploitation, la réglementation et la modernisation. L’un des changements importants est l’utilisation accrue de sources d’énergie distribuées (DES) telles que l’éolien et le solaire et d’autres technologies d’immersion, en particulier dans les systèmes de distribution électrique. Il est prévu que le DES deviendra la principale source d’énergie dans l’industrie à l’avenir en raison du respect de l’environnement, de l’amélioration des capacités et de la réduction du coût de ces ressources. La transition de l’alimentation centralisée traditionnelle au DES créerait certainement de nouveaux défis dans la planification des systèmes d’alimentation électrique et nécessiterait de nouvelles techniques et méthodologies d’évaluation. Il est donc à la fois nécessaire et important d’élaborer une approche cohérente et utile pour l’évaluation et l’examen du rendement des systèmes d’alimentation électrique contenant des sources d’énergie distribuées, des stockages d’énergie et d’autres nouvelles technologies.

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Superviseur de la faculté :

Udaya Annakkage

Etudiant :

Thilini M.K. Hathiyaldeniye M.

Partenaire :

Manitoba Hydro

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Prévision du chauffage aérothermique dans les débits complexes à grande vitesse

Le développement de véhicules supersoniques et hypersoniques exige un examen attentif du chauffage induit par l’écoulement sur toutes les surfaces exposées. Compte tenu des coûts et des défis associés à ces flux complexes, la modélisation prédictive représente un élément essentiel des stratégies de conception de ces véhicules aérospatiaux. Les présents travaux visent à comprendre la modélisation et les erreurs numériques associées à l’utilisation de ces modèles prédictifs dans des conditions de transfert de chaleur complexes.

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Superviseur de la faculté :

Jean-Pierre Hickey

Etudiant :

Syed Imthiaz Ahamed Syed Abid Hussain

Partenaire :

Systèmes cibles QinetiQ

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Utiliser la technologie pour lutter contre l’isolement social

Malgré l’accessibilité croissante pour se connecter avec d’autres en ligne, le grand public est plus solitaire que jamais (Blackpool, Gjøvik et Tokyo 2019). Pour faire face à cette pandémie croissante d’isolement social et de solitude, la proposition actuelle prévoit d’utiliser des méthodes expérimentales pour examiner comment les médias sociaux peuvent être utilisés pour aider à réduire la solitude et à promouvoir le bien-être mental général. Plus précisément, je l’examine en développant une meilleure compréhension de la façon dont le fait de recommander des expériences variées (différentes) par rapport à des expériences non variées (similaires) aux utilisateurs sur une plate-forme peut aider à augmenter le bien-être psychologique global. En recommandant des expériences qui s’écartent des ensembles habituels d’expériences auto-exprimées par les utilisateurs (expériences variées), les individus solitaires peuvent interpréter la recommandation comme un signe de changement, ce qui les aide à former des évaluations plus positives d’eux-mêmes et à augmenter le bien-être général. De plus, cet effet proposé est probablement influencé par la taille du groupe de l’activité recommandée. Parce que l’identité sociale, de tels sentiments de « nous » par rapport à « eux », peut être activée dans des contextes de groupe, participer à une activité étrangère dans un groupe plus petit pourrait exacerber les sentiments de solitude (p. ex., « Je ne suis pas l’un d’entre eux »).

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Superviseur de la faculté :

Kyle Murray ; Leo Wong

Etudiant :

Shirley Shuo Chen

Partenaire :

Spontanément

Discipline :

Économie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Programme :

Accélération

Conception et fabrication d’un appareil de chauffage dynamique sur PVC thermochrome avec impression à jet d’encre d’encre

Cette proposition introduit une nouvelle approche pour la conception et la fabrication d’un appareil de chauffage à faible coût et de faible puissance pour un film thermochromique dynamique de chlorure de polyvinyle (PVC). Le PVC thermochrome a un changement de couleur réversible par une variation de température et a des applications dans les bâtiments. Afin d’avoir un PVC thermochromique dynamique, un appareil de chauffage est nécessaire, qui peut être réalisé par l’impression à jet d’encre d’un motif de chauffage en série. Les interactions entre l’encre et le substrat, les propriétés du substrat et les caractéristiques électriques de l’encre imprimée sur le substrat sont des facteurs importants pour la conception du modèle de chauffage, qui sera systématiquement caractérisé dans les première et deuxième étapes de ce projet. Enfin, la compréhension acquise de ces deux étapes sera utilisée pour la conception et la mise en œuvre du chauffage dynamique. Le porotype final, a la capacité de changer sa couleur dynamiquement. Ainsi, le partenaire industriel peut utiliser ces résultats pour produire un PVC thermochromique dynamique.

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Superviseur de la faculté :

William S. Wong

Etudiant :

Mohammad Nouri

Partenaire :

Pixiu Solutions

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Autre

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

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