Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
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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

Amélioration de la modélisation des processus et de l’optimisation du processus birla carboné

Ce projet est une relation de collaboration entre le Laboratoire de recherche sur la combustion (LCR) de l’Université de Toronto et Birla Carbon. Birla Carbon est l’un des plus grands fabricants et fournisseurs d’additifs pour noir de carbone de haute qualité dans le monde. Le noir de carbone a un potentiel d’utilisation dans un éventail de divers segments d’application, y compris les produits en caoutchouc, les pigments noirs, la protection UV et la conductivité dans les plastiques. La performance du noir de carbone est déterminée par ses propriétés fondamentales, y compris la taille des particules et des agrégats, l’activité de surface et la forme physique.
Les objectifs de ce projet sont d’améliorer et de valider un modèle pour prédire la distribution granulométrique du noir de carbone pendant le processus de production. Cela nous permettra de mieux comprendre comment les particules évoluent au cours du processus et sera utilisé pour mieux comprendre les façons de contrôler le processus afin de produire le produit final souhaité.

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Superviseur de la faculté :

Murray Thomson

Etudiant :

Carson Chu ; Ali Naseri ; Neil Juan

Partenaire :

Birla Carbone

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Placement optimal du point de repère pour améliorer la précision du calcul des piétons dans la localisation intérieure

La localisation est technique pour trouver l’emplacement d’une cible, comme un travailleur marchant dans une usine. Pour la localisation à l’extérieur, le système de positionnement global (GPS) par satellite est couramment utilisé. Le GPS ne fournit pas une bonne précision pour la localisation intérieure en raison de l’environnement intérieur compliqué qui affecte la propagation du signal GPS. Actuellement, il existe deux types de méthodes de localisation intérieure, l’une est basée sur l’infrastructure sans fil intérieure existante (telle que le WiFi), et l’autre est basée sur les données collectées par les capteurs de mouvement qui sont attachés à l’objet cible. Les deux méthodes ne fonctionnent pas bien dans de nombreux environnements industriels. La couverture WiFi est incomplète ou instable en raison de limitations physiques ou de fortes interférences causées par les machines ; tandis que les algorithmes utilisant des données de capteurs de mouvement peuvent cumuler des erreurs qui dépassent un niveau tolérable sur de courtes distances. La combinaison des deux méthodes permet d’améliorer la précision de localisation, mais nécessite toujours une couverture WiFi suffisante. Placer des repères à des emplacements fixes et connus permet de recalibrer cette dernière méthode en réinitialisant l’erreur à zéro ou près de zéro. Dans cette recherche, nous étudierons comment minimiser le coût de placer les points de repère, tout en obtenant la précision de localisation requise.

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Superviseur de la faculté :

Dongmei Zhao

Etudiant :

YiQiong Miao

Partenaire :

Muldi Vision Ltd.

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Détection d’attaques d’énumération dans des environnements cloud à l’aide de données de journal d’infrastructure

De nos jours, la plupart des services informatiques sont fournis dans des environnements cloud. Inévitablement, chaque individu doit utiliser ces environnements lorsqu’il doit utiliser des services informatiques. Compte tenu des cybermenaces dans l’infrastructure cloud, la sécurité et la conservation de la confidentialité de l’une d’entre elles sont vraiment difficiles. Les techniques obsolètes ne sont plus exécutables dans ces infrastructures. Cependant, les algorithmes d’apprentissage automatique capables de gérer des données massives sont efficaces sur ce thème. Dans ce projet, nous avons proposé des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les menaces dans l’environnement cloud. Un tableau de bord convivial de base est développé pour les analystes de sécurité afin de surveiller facilement les menaces détectées par ce système. eSentire pourrait bénéficier de ce projet en protégeant ses propres clients grâce à des solutions de sécurité de pointe.

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Superviseur de la faculté :

Ali Dehghantanha

Etudiant :

Samira Eisaloo Gharghasheh

Partenaire :

eSentire Inc. (en anglais)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Modèles GARCH multivariés affines

L’objectif du programme de recherche proposé est d’élaborer un cadre multivarié souple et unifié pour modéliser le rendement des actifs financiers. Le programme est novateur puisqu’il établit des formules fermées pour un calcul efficace et fiable des mesures du risque et des prix des produits dérivés. Pour les institutions financières et les organismes de réglementation gouvernementaux, qui effectuent très fréquemment des calculs de tarification et de gestion des risques avec des milliers d’actifs, les solutions de forme fermée sont d’une importance immense. Le programme de recherche proposé est appliqué au marché boursier puisqu’il s’agit de la pièce maîtresse des marchés financiers et du seul marché pour lequel les données complètes nécessaires sont actuellement disponibles, bien que les généralisations à d’autres marchés soient évidentes.

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Superviseur de la faculté :

Marcos Escobar Anel ; Lars Stentoft

Etudiant :

Javad Rastegari

Partenaire :

Institut canadien des produits dérivés

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université Western

Programme :

Accélération

Réseaux antagonistes génératifs peu tournés

Les approches de vision par ordinateur les plus réussies sont basées sur des architectures d’apprentissage profond, qui nécessitent généralement une grande quantité de données étiquetées. Cela peut être peu pratique ou coûteux à acquérir. Par conséquent, des techniques d’apprentissage à quelques coups ont été proposées pour apprendre de nouveaux concepts avec seulement un ou quelques exemples annotés. Cependant, les méthodes non supervisées telles que les réseaux antagonistes génératifs (GANs) nécessitent toujours une énorme quantité de données à former. À ce titre, ce projet mettra l’accent sur l’apprentissage à quelques coups pour les GANs. Cela signifie qu’au moment de l’inférence, l’utilisateur peut entrer quelques images d’une classe jamais vue auparavant par le modèle et le modèle peut générer de nouvelles images à partir de cette classe. Le projet proposé utilisera une norme

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Superviseur de la faculté :

Derek Nowrouzezahrai

Etudiant :

Matthew Tesfaldet

Partenaire :

Élément AI

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Modélisation numérique et optimisation du processus de coagulation-floculation pour le prétraitement de l’eau de mer

Le résultat de ce projet peut être utilisé par les ingénieurs pour concevoir un système de contrôle multivarié qui optimisera le dosage des produits chimiques dans le prétraitement de l’eau de mer. En outre, les opérateurs et les techniciens de l’usine seront en mesure d’effectuer des scénarios hypothétiques basés sur les résultats de la modélisation informatique pour s’assurer que la qualité de l’eau de sortie n’est pas diminuée. Le modèle fournira également une compréhension des paramètres efficaces qui déterminent le dosage optimal de coagulant / floculant requis pour un processus de traitement efficace de l’eau. Ce projet fait partie d’un projet plus vaste qui est le dessalement de l’eau de mer, qui peut avoir une incidence positive sur la communauté canadienne en cas de qualité et de disponibilité de l’eau. Les résultats de la modélisation peuvent être directement utilisés dans ce projet principal chez Pani-energy.

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Superviseur de la faculté :

Madjid Mohseni

Etudiant :

Morteza Jafarikojour

Partenaire :

Énergie Pani

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Normes clés, pratiques exemplaires de l’industrie, élaboration future d’une stratégie de cybersécurité sur les systèmes de contrôle industriel de BC Hydro

La cybersécurité est fondamentale pour garantir le fonctionnement fiable des systèmes d’énergie électrique. Alors que l’industrie de l’énergie migre vers l’espace numérique avec les technologies de l’information et de la communication (TIC), la gestion de la fourniture d’électricité devient complexe et dépend de plus en plus des systèmes de contrôle industriels (SCI). La forte dépendance à l’égard des TIC et la pénétration rapide des dispositifs ICS, cependant, ont exposé les systèmes d’alimentation à de nouveaux défis de cybersécurité. Dans le cadre de ce projet, nous visons à examiner les normes clés et les pratiques exemplaires de l’industrie pour que BC Hydro élabore sa stratégie de cybersécurité qui peut continuellement améliorer sa capacité à détecter les menaces à la cybersécurité liées au SCI et à y réagir. Sur la base des évaluations des risques et des exigences de sécurité du SCI de BC Hydro, nous visons à fournir des solutions personnalisées à BC Hydro pour mettre en œuvre des technologies et des processus de cybersécurité conformes aux exigences légales existantes et futures afin d’améliorer la cyberrésilience de son SCI.

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Superviseur de la faculté :

Lutz Lampe ; Vincent Wong

Etudiant :

Yanan Sun

Partenaire :

British Columbia Hydro and Power Authority

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Humic Land, un promoteur biologique de la croissance des cultures et du microbiome du sol

Humic Land est un engrais polyvalent, 100% organique, qui a été produit à partir de tourbe noire en utilisant une technologie innovante qui protège les micro-organismes vivants du sol. Il contient un consortium microbien qui peut produire des substances favorisant la croissance des plantes, agissant ainsi comme promoteur biologique des cultures poussant dans des conditions stressantes. Cette recherche évaluera trois mécanismes qui pourraient expliquer les avantages de Humic Land pour les cultures : (1) Humic Land favorise la disponibilité des nutriments et l’absorption par le maïs ; (2) Humic Land contribue à des substances de type auxine qui augmentent la croissance du maïs ; (3) Humic Land améliore l’osmoregulation dans le maïs. Ces modes d’action possibles de La terre d’Humic sur le maïs et le microbiome du sol seront évalués dans une étude de banc de croissance contrôlée par le stagiaire, Naseer Hussain. Le projet démontrera le potentiel commercial de Humic Land pour la production de maïs au Canada.

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Superviseur de la faculté :

Joanne Whalen

Etudiant :

Naseer Hussain

Partenaire :

Rogitex International Inc. (en anglais)

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Évaluation de l’identité auto-souveraine et de l’éthique des données en matière de sécurité publique

Trois personnes atteintes de démence sur cinq erreront. Cette statistique a cependant été dérivée des États-Unis, et on ne sait pas comment ce nombre a été généré et ce qu’il implique spécifiquement. La collecte de données canadiennes sur les personnes disparues atteintes de démence au Canada est limitée. L’initiative de Secours.io de recueillir des données sur les personnes disparues générées par des partenaires tels que Project Lifesaver, pourrait aider à combler cette lacune. En raison de la sensibilité qui découle des données sur les personnes vulnérables, ce projet mettra l’accent sur la détermination d’approches équilibrées, efficaces et éthiques pour les Secours.io de recueillir ces données. Ce projet comprendra une revue de la littérature et des entrevues entre les principaux intervenants du Canada et des États-Unis. Seocurs.io mission est de transformer la sécurité publique par la collecte de données. Un partenariat avec des chercheurs, comme le stagiaire, fournira de la crédibilité en ce qui concerne les méthodes de collecte de données efficaces et éthiques pour éclairer et contribuer aux décisions sur l’identité auto-souveraine.

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Superviseur de la faculté :

Lili Liu

Etudiant :

Noelannah Neubauer

Partenaire :

Secours.io ltée

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Comprendre les facteurs limitant l’abondance de l’omble à tête plate (Salvelinus confluentus) dans les contreforts de l’Alberta

L’omble à tête plate (Salvenlinus confluentus) est une espèce de poissons de la famille des Salmonidés, qui subit des déclins spectaculaires. Cette étude se concentrera sur les tronçons de cours d’eau présentant des caractéristiques essentielles de l’habitat de l’omble à tête plate dans les contreforts de l’Alberta, au Canada. Les objectifs de cette étude sont les suivants : 1) déterminer les tendances temporelles de l’abondance de l’omble à tête plate et 2) évaluer la compétition entre l’omble à tête plate et les salmonidés envahissants (p. ex. omble brun, omble de fontaine) et les hybrides potentiels. Des données seront recueillies et analysées, en comparant l’habitat de l’omble à tête plate et la présence d’adultes dans 6 cours d’eau ayant différents facteurs de stress (p. ex. impacts sur l’utilisation des terres et espèces envahissantes) pour chaque bassin hydrographique. Les résultats de cette étude aideront à comprendre les facteurs qui limitent l’omble à tête plate dans les contreforts de l’Alberta et à élaborer des mesures de gestion et de rétablissement appropriées.

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Superviseur de la faculté :

Mark Poesch

Etudiant :

Jacqueline Pallard

Partenaire :

West Fraser Mills Ltd.

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Agriculture

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Développement et application d’une méthode sur le terrain qui évalue la génération et le transfert de force propulsive en canoë-kayak de vitesse

Canoe Kayak Sprint est un sport très technique, où de petits changements dans la technique de course de l’athlète et / ou le mouvement du bateau peuvent avoir des implications importantes sur les performances de course. En raison de la complexité de ces mouvements, il a été difficile dans le passé d’obtenir un équipement suffisamment précis pour mesurer avec précision la technique de sprint en kayak. Avec les progrès continus de la cinématique et de l’équipement et de la technologie de mesure cinétique, ce problème peut maintenant être résolu. L’objectif de ce projet est de créer un système de kayak instrumenté (c.-à-d. bateau, pagaie) qui peut être utilisé pour mesurer avec précision la technique de sprint en kayak dans l’environnement d’entraînement quotidien des athlètes. Les chercheurs élaboreront et valideront une planche à pied, un siège et une pagaie de kayak qui mesureront les forces et les moments (c.-à-d. la cinétique) transférés de l’eau au bateau par l’athlète. De plus, les mouvements complets du corps et du bateau (c.-à-d. la cinématique) seront recueillis afin de mieux comprendre les relations temporelles et spatiales de la cinétique et de la cinématique pendant la course au kayak.

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Superviseur de la faculté :

Michel Ladouceur

Etudiant :

Joshua Goreham ; Kayla Bugeya Miller

Partenaire :

Canoë Kayak Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Arts, spectacles et loisirs

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

NetRepAIr : Rendre les réseaux fiables pour les applications de nouvelle génération à l’aide de techniques d’IA/ML

Les réseaux sont passés de petites topologies reliant une douzaine d’appareils à de grandes infrastructures partagées soutenant les besoins primaires de notre société. Aujourd’hui, nous comptons sur des services en réseau pour le commerce, le navettage, la surveillance des conditions météorologiques, la rencontre des gens. Afin de fournir des services fiables, les opérateurs de réseaux doivent faire face au défi redoutable de s’assurer que des millions de flux provenant d’appareils hétérogènes arrivent à destination à temps et montrent un débit raisonnable. Malgré les progrès significatifs réalisés récemment par les réseaux définis par logiciel (SDN) dans la gestion des infrastructures de réseau à grande échelle, ils ne parviennent toujours pas à permettre des transmissions de données tolérantes aux pannes et garanties par des performances au niveau des applications de nouvelle génération telles que la 5G, les villes intelligentes, la réalité augmentée et la demande d’Internet tactile. Dans ce projet, nous proposons une nouvelle vision du problème de la fiabilité du réseau. Grâce aux techniques d’intelligence artificielle (IA) et d’apprentissage automatique (ML), nous cherchons à construire un système de réparation de réseau intelligent, hautement évolutif et robuste. Notre conception combinera des techniques d’apprentissage automatique de pointe telles que l’apprentissage par renforcement profond et les réseaux de neurones graphiques avec des périphériques de réseau haute performance et flexibles (par exemple, les commutateurs P4, les NetFPGA et les SmartNICs) pour détecter et corriger les défaillances du réseau avec une grande précision et dans des délais extrêmement courts.

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Superviseur de la faculté :

Israat Haque

Etudiant :

Miguel Neves

Partenaire :

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

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