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

Modélisation améliorée des procédés et optimisation du procédé Birla Carbon

Ce projet est une collaboration entre le Laboratoire de recherche sur la combustion (CRL) de l’Université de Toronto et Birla Carbon. Birla Carbon est l’un des plus grands fabricants et fournisseurs d’additifs de noir de carbone de haute qualité au monde. Le noir de carbone a un potentiel d’utilisation dans une variété de segments d’application, incluant les produits en caoutchouc, le pigment noir, la protection UV et la conductivité dans les plastiques. La performance du noir de carbone est déterminée par ses propriétés fondamentales, incluant la taille de ses particules et agrégats, son activité de surface et sa forme physique.
Les objectifs de ce projet sont d’améliorer et de valider un modèle permettant de prédire la distribution de la taille des particules de noir de carbone durant le processus de production. Cela augmentera notre compréhension de l’évolution des particules au cours du processus et servira à mieux comprendre comment contrôler le processus afin de produire le produit final désiré.

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Superviseur du corps professoral :

Murray Thomson

Étudiant :

Carson Chu; Ali Naseri; Neil Juan

Partenaire :

Birla Carbon

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Positionnement optimal des repères pour améliorer la précision du calcul des morts piétons en localisation intérieure

La localisation est une technique permettant de localiser une cible, comme un ouvrier marchant dans une usine. Pour la localisation extérieure, le système de positionnement global (GPS) basé sur satellite est couramment utilisé. Le GPS n’offre pas une bonne précision pour la localisation intérieure en raison de l’environnement intérieur complexe 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 (comme le WiFi), et l’autre est basée sur les données recueillies par des capteurs de mouvement fixés à l’objet cible. Les deux méthodes ne fonctionnent pas bien dans de nombreux environnements industriels. La couverture WiFi est soit incomplète, soit instable en raison de limitations physiques ou d’interférences fortes causées par les machines; tandis que les algorithmes utilisant des données provenant de capteurs de mouvement peuvent accumuler des erreurs dépassant un niveau tolérable sur de courtes distances. Combiner les deux méthodes aide à améliorer la précision de la localisation, tout en nécessitant une couverture WiFi suffisante. Placer des repères à des endroits fixes et connus aide à recalibrer cette dernière méthode en réinitialisant l’erreur à zéro ou près de zéro. Dans cette recherche, nous étudierons comment minimiser le coût de l’emplacement des repères tout en atteignant la précision de localisation requise.

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Superviseur du corps professoral :

Dongmei Zhao

Étudiant :

YiQiong Miao

Partenaire :

Muldi Vision Ltd.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

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

La plupart des services informatiques sont aujourd’hui fournis dans des environnements infonuagiques. Inévitablement, chaque individu doit utiliser ces environnements lorsqu’il doit utiliser des services informatiques. Compte tenu des menaces cybernétiques dans l’infrastructure infonuagique, la sécurité et la protection de la vie privée d’une personne est vraiment un défi. Les techniques dépassées 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 infonuagique. Un tableau de bord de base convivial est développé pour permettre aux analystes de sécurité de surveiller commodément 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 du corps professoral :

Ali Dehghantanha

Étudiant :

Samira Eisaloo Gharghasheh

Partenaire :

eSentire Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Modèles GARCH multivariés affines

L’objectif du programme de recherche proposé est de développer un cadre multivarié flexible et unifié pour modéliser les rendements des actifs financiers. Le programme est innovant puisqu’il établit des formules fermées pour un calcul efficace et fiable des mesures de risque et des prix des produits dérivés. Pour les institutions financières et les régulateurs gouvernementaux, qui effectuent très fréquemment des calculs de tarification et de gestion des risques avec des milliers d’actifs, les solutions en format fermé sont d’une importance capitale. Le programme de recherche proposé est appliqué au marché boursier puisqu’il s’agit du pilier des marchés financiers et du seul marché pour lequel les données complètes nécessaires sont actuellement disponibles, bien que des généralisations à d’autres marchés soient évidentes.

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Superviseur du corps professoral :

Marcos Escobar Anel; Lars Stentoft

Étudiant :

Javad Rastegari

Partenaire :

Institut canadien des dérivés

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université Western

Programme :

Accélération

Réseaux Generatifs Adversariaux de quelques tirs

Les approches de vision par ordinateur les plus efficaces reposent sur des architectures d’apprentissage profond, qui nécessitent généralement une grande quantité de données identifiées. Cela peut être peu pratique ou coûteux à obtenir. Par conséquent, des techniques d’apprentissage à peu de coups ont été proposées pour apprendre de nouveaux concepts avec un ou quelques exemples annotés. Cependant, des méthodes non supervisées comme les réseaux génératifs adversariaux (GAN) nécessitent encore une énorme quantité de données pour être entraînées. Ainsi, ce projet se concentrera sur l’apprentissage en petits coups pour les GAN. Cela signifie qu’au moment de l’inférence, l’utilisateur peut entrer quelques images d’une classe jamais vue auparavant par le modèle et que le modèle peut générer de nouvelles images à partir de cette classe. Le projet proposé utilisera une norme

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Superviseur du corps professoral :

Derek Nowrouzezahrai

Étudiant :

Matthew Tesfaldet

Partenaire :

IA élémentaire

Discipline :

Génie - informatique / électricité

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 multivariable qui optimisera le dosage des produits chimiques dans le prétraitement de l’eau de mer. De plus, les opérateurs et techniciens des centrales pourront réaliser des scénarios « et si » basés sur des résultats de modélisation informatique afin de s’assurer que la qualité de l’eau de sortie ne diminue pas. Le modèle permettra également de comprendre les paramètres efficaces qui déterminent la dose optimale de coagulant/floculant requise pour un procédé de traitement efficace de l’eau. Ce projet fait partie d’un projet plus vaste qui est le dessalement de l’eau de mer, ce qui peut avoir un impact positif sur la communauté canadienne en ce qui concerne la qualité et la disponibilité de l’eau. Les résultats de la modélisation peuvent être utilisés directement dans ce projet principal chez Pani-energy.

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Superviseur du corps professoral :

Madjid Mohseni

Étudiant :

Morteza Jafarikojour

Partenaire :

Pani Energy

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Normes clés, meilleures pratiques de l’industrie, développement futur de la stratégie de cybersécurité sur les systèmes de contrôle industriel de BC Hydro

La cybersécurité est essentielle pour garantir le bon fonctionnement des systèmes électriques. Alors que l’industrie de l’énergie migre vers le numérique avec les technologies de l’information et de la communication (TIC), la gestion de la livraison d’électricité devient complexe et dépend de plus en plus des systèmes de contrôle industriel (SCI). La forte dépendance aux TIC et la pénétration rapide des dispositifs ICS ont toutefois exposé les systèmes d’alimentation à de nouveaux défis en cybersécurité. Dans ce projet, nous visons à étudier les principales normes et les meilleures pratiques de l’industrie pour BC Hydro afin de développer sa stratégie de cybersécurité qui pourra continuellement améliorer sa capacité à détecter et à répondre aux menaces de cybersécurité visant l’ICS. Sur la base des évaluations des risques et des exigences de sécurité de l’ICS de BC Hydro, nous visons à fournir des solutions personnalisées pour que BC Hydro puisse mettre en œuvre des technologies et processus de cybersécurité conformes aux exigences légales existantes et futures afin d’améliorer la cyberrésilience de son ICS.

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Superviseur du corps professoral :

Lutz Lampe; Vincent Wong

Étudiant :

Yanan Sun

Partenaire :

Autorité hydroélectrique et énergétique de la Colombie-Britannique

Discipline :

Génie - informatique / électricité

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 des sols

Humic Land est un engrais polyvalent, 100% organique, produit à partir de tourbe noire grâce à 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 un promoteur biologique des cultures qui poussent dans des conditions stressantes. Cette recherche évaluera trois mécanismes qui pourraient expliquer les bénéfices de Humic Land pour les cultures : (1) Humic Land favorise l’apport et l’absorption des nutriments par le maïs; (2) Humic Land apporte des substances similaires à des auxines qui favorisent la croissance du maïs; (3) Humic Land améliore l’osmorégulation dans le maïs. Ces modes d’action possibles de Humic Land sur le maïs et le microbiome du sol seront évalués dans une étude contrôlée en laboratoire de croissance 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 du corps professoral :

Joanne Whalen

Étudiant :

Naseer Hussain

Partenaire :

Rogitex International Inc

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 sécurité publique

Trois personnes atteintes de démence sur cinq vont errer. Cependant, cette statistique provient des États-Unis, et on ignore comment ce chiffre a été généré ni ce qu’il implique précisément. La collecte de données canadiennes concernant les personnes disparues atteintes de démence au Canada est limitée. L’initiative de Secours.io visant à recueillir des données sur les personnes disparues générées par des partenaires comme Project Lifesaver pourrait aider à combler ce manque. En raison de la sensibilité qui découle des données des personnes vulnérables, ce projet se concentrera sur l’identification d’approches équilibrées, efficaces et éthiques pour Secours.io recueillir ces données. Ce projet comprendra une revue de la littérature et des entrevues avec des parties prenantes clés à travers le Canada et les États-Unis. Seocurs.io mission est de transformer la sécurité publique par la collecte de données. Un partenariat avec des chercheurs, comme le stagiaire, apportera de la crédibilité quant à des méthodes de collecte de données efficaces et éthiques afin d’éclairer et de contribuer aux décisions concernant l’identité auto-souveraine.

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Superviseur du corps professoral :

Lili Liu

Étudiant :

Noelannah Neubauer

Partenaire :

Secours.io Ltd

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Comprendre les facteurs limitant l’abondance de la truite taureau (Salvelinus confluentus) dans les contreforts de l’Alberta

La truite taureau (Salvenlinus confluentus) est une grande espèce de poisson de la famille des Salmonidés, qui connaît un déclin spectaculaire. Cette étude portera sur les tronçons de cours d’eau présentant des habitats critiques pour la truite taureau dans les contreforts de l’Alberta, au Canada. Les objectifs de cette étude sont : 1) déterminer les tendances temporelles de l’abondance de la truite taureau et 2) évaluer la compétition entre la truite taureau et les salmonidés envahissants (par exemple la truite brune, la truite mouchetée) et les hybrides potentiels. Des données seront recueillies et analysées, comparant l’habitat de la truite taureau et la présence d’adultes dans 6 cours d’eau présentant différents facteurs de stress (par exemple, impacts sur l’utilisation des terres et espèces envahissantes) pour chaque bassin versant. Les résultats de cette étude aideront à comprendre les facteurs limitant la truite taureau dans les contreforts de l’Alberta et à développer des actions appropriées de gestion et de rétablissement.

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Superviseur du corps professoral :

Mark Poesch

Étudiant :

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 de terrain qui évalue la génération et le transfert de force propulsive dans le Canoë Kayak Sprint

Le sprint en kayak de canot est un sport hautement technique, où de petits changements dans la technique de la nage et/ou le mouvement du bateau des athlètes peuvent avoir de grandes répercussions sur la performance en course. En raison de la complexité de ces mouvements, il a été difficile par le passé d’obtenir un équipement suffisamment précis pour mesurer la technique du sprint en kayak avec exactitude. Grâce aux avancées continues en matériel/technologie de mesure cinématique et cinétique, ce problème peut désormais être résolu. L’objectif de ce projet est de créer un système de kayak instrumenté (c’est-à-dire bateau, pagaie) qui pourra être utilisé pour mesurer avec précision la technique de sprint du kayak dans l’environnement d’entraînement quotidien des athlètes. Les chercheurs développeront et valideront une planche, un siège et une pagaie pour kayak qui mesureront les forces et les moments (c’est-à-dire la cinétique) transférés de l’eau au bateau par l’athlète. De plus, des mouvements de corps entier et de bateau (c’est-à-dire la cinématique) seront recueillis afin de mieux comprendre les relations temporelles et spatiales entre la cinétique et la cinématique pendant le mouvement du kayak.

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Superviseur du corps professoral :

Michel Ladouceur

Étudiant :

Joshua Goreham; Kayla Bugeya Miller

Partenaire :

Canoë Kayak Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Arts, divertissement et loisirs

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

NetRepAIr : Rendre les réseaux fiables pour les applications de nouvelle génération en utilisant des techniques d’IA/ML

Les réseaux sont passés de petites topologies reliant une douzaine d’appareils à de grandes infrastructures partagées répondant aux besoins primaires de notre société. Aujourd’hui, nous comptons sur des services en réseau pour le trading, les déplacements, la surveillance des conditions météorologiques et la rencontre avec des gens. Pour fournir des services fiables, les opérateurs de réseau doivent relever le défi redoutable de s’assurer que des millions de flux provenant d’appareils hétérogènes arrivent à destination à temps et démontrent un débit raisonnable. Malgré les avancées majeures apportées par les récents réseaux définis par logiciel (SDN) dans la gestion des infrastructures réseau à grande échelle, ils ne parviennent toujours pas à permettre des transmissions de données tolérantes aux pannes et garanties en performance 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 perspective sur le problème de la fiabilité des réseaux. 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 neuronaux graphiques avec des dispositifs réseau haute performance et flexibles (par exemple, commutateurs P4, NetFPGA et SmartNICs) pour détecter et corriger les pannes réseau avec une grande précision et dans des délais extrêmement courts.

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Superviseur du corps professoral :

Israat Haque

Étudiant :

Miguel Neves

Partenaire :

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

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