Projets novateurs réalisés

Explorez des milliers de projets réussis issus de la collaboration entre organisations et talents postsecondaires.

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Tableaux de conception conviviaux pour optimiser l’évaluation et la réparation des poutres en béton utilisant du polymère renforcé par fibres

Il existe un besoin urgent d’accroître la compétitivité du polymère renforcé de fibres (PRF) comme alternative aux matériaux conventionnels en acier et béton dans les projets de rénovation de bâtiments au Canada, en raison du coût réduit du cycle de vie du premier. L’optimisation de la conception du renforcement en PRV est un élément clé pour augmenter la part de marché des produits en PRV. L’objectif de ce projet est d’employer des techniques statistiques pour optimiser le nombre et la disposition des couches de PRV nécessaires pour renforcer les poutres en béton déficientes. L’optimisation sera réalisée afin d’atteindre un niveau de sécurité minimal jugé acceptable selon les codes et normes nord-américains. Des discussions de conception conviviales seront produites couvrant un large éventail d’applications de rétrofit de faisceaux.

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Superviseur du corps professoral :

Fadi Oudah; Yi Liu

Étudiant :

Connor Petrie

Partenaire :

NOEL Consultants

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Identification d’activateurs d’immunité des plantes protégeant les concombres contre les pathogènes bactériens et viraux destinés à un usage commercial dans le secteur agricole

Le partenariat Suncor/McMaster génère un pipeline de nouveaux produits chimiques agricoles verts à appliquer sous forme de pulvérisation agricole. La collaboration proposée élargira l’application des pulvérisations à diverses espèces de cultures, tant en serre qu’en champ, et contribuera à la compréhension du mode d’action des ingrédients actifs.

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Superviseur du corps professoral :

Robin K Cameron

Étudiant :

Fathy Elgebaly

Partenaire :

Suncor Energy Inc

Discipline :

Biologie

Secteur :

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Développement d’outils compatibles avec l’IA pour l’imagerie clinique avancée PET/CT chez les patients atteints de cancer

Plus de 200 000 nouveaux cas de cancer sont diagnostiqués chaque année au Canada. Avec l’imagerie utilisant une modalité appropriée, de nombreux types de cancer qui se manifestent sous forme de tumeurs solides peuvent être détectés, traités ou gérés efficacement. La tomographie par émission de positons (TEP) combinée à la tomodensitométrie (CT) est la principale modalité d’imagerie dans divers types de cancers. Des études scientifiques ont démontré que mesurer la taille, la forme et la texture des tumeurs à partir des images TEP/CT peut aider à identifier les patients à haut risque de récidive précoce du cancer, ou pour lesquels le traitement standard pourrait échouer. Néanmoins, le processus de lecture d’images en clinique demeure en grande partie qualitatif, puisque la délimitation manuelle des tumeurs par les radiologues peut réduire considérablement le débit des patients et augmenter les temps d’attente des scans. L’objectif de ce projet est de concevoir des outils d’intelligence artificielle (IA) pour aider les radiologistes et les scientifiques à détecter et délimiter automatiquement les tumeurs dans les images TEP/CT. En collaboration avec Microsoft, nous déployerons ces outils dans le nuage et les rendrons accessibles aux médecins praticiens et aux chercheurs en oncologie chez BC Cancer. Les avantages attendus de l’analyse d’images PET/CT activée par IA incluent un diagnostic plus rapide, des plans de traitement plus personnalisés, de meilleurs résultats de traitement et une réduction des coûts de santé au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Arman Rahmim

Étudiant :

Ivan Klyuzhin

Partenaire :

Microsoft Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Développement d’un revêtement biocompatible pour un marqueur magnétique implantable

Les cancers du sein non palpables, nécessitant une localisation avant l’ablation, représentent environ 60% des cancers du sein diagnostiqués. La norme d’excellence pour la localisation inclut l’implantation de fils saillants ou de graines radioactives dans la lésion. Les fils ne sont pas précis, causent douleur et inconfort aux patients, tandis que les graines radioactives exigent des exigences administratives et de sécurité strictes. MOLLI Surgical Inc. propose une alternative sans fil et non radioactive : l’Instrument de localisation des lésions occultes magnétiques (MOLLI). L’instrument possède un marqueur magnétique (placé dans la lésion) et une sonde (détectant le marqueur lors de la chirurgie). L’appareil apporte confort et commodité aux patients ainsi que confiance aux chirurgiens. La toxicité inhérente des aimants nécessite qu’ils soient recouverts. MOLLI Surgical Inc. utilise actuellement un revêtement propriétaire coûteux, mais un revêtement économique est nécessaire pour rendre l’appareil abordable et acceptable pour les systèmes de soins de santé. La présente étude vise à développer un revêtement à faible coût pour les marqueurs magnétiques.

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Superviseur du corps professoral :

Mark Towler

Étudiant :

Malvika Nagrath

Partenaire :

MOLLI Surgical Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Méthodes d’estimation pour la gestion des données géospatiales

Ce projet développera et testera une nouvelle méthode d’intégration des données de mesure géospatiale afin de soutenir un système de gestion des données basé sur la mesure. Cette méthode et le système de gestion des données qui en découle pourront améliorer l’efficacité opérationnelle des firmes d’arpentage à travers le Canada. L’organisation partenaire s’attend à pouvoir développer un logiciel de gestion des données interentreprises basé sur la méthodologie et les prototypes développés dans ce projet. Le stagiaire aura l’occasion de poursuivre ses études, de développer de nouvelles compétences et d’acquérir de l’expérience pratique dans la gestion d’un projet de recherche et la réalisation de recherches précieuses.

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Superviseur du corps professoral :

Prosenjit Bose

Étudiant :

Mike Bremner

Partenaire :

Dim Ideas Un Ltd

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Développement d’émulateurs d’écoulement d’énergie pour les installations de serre et industrielles

360 Energy est une entreprise canadienne spécialisée en gestion de l’énergie, offrant des services de consultation pour les secteurs commercial, des serres et industriels. Leur flux de travail actuel utilise un outil propriétaire qui demande beaucoup de main-d’œuvre, que cette recherche cherchera à automatiser. L’approche proposée est de créer un modèle de bâtiment qui produira une dégradation énergétique du bâtiment. Les stagiaires mèneront des recherches pour quantifier les variables clés de leur bâtiment, explorant diverses techniques de capture de données utilisant des capteurs et des algorithmes d’analyse statistique. Cela aura pour effet attendu d’améliorer les prévisions tout en diminuant la main-d’œuvre requise, augmentant ainsi l’efficacité de la prestation des services pour 360 Energy.

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Superviseur du corps professoral :

Jennifer McArthur

Étudiant :

Gary Chang; Michael Stock

Partenaire :

360 Energy Inc.

Discipline :

Architecture et conception

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Pas accéléré dans le temps pour l’aérodynamique computationnelle

La conception d’avions de nouvelle génération, plus propres et plus silencieux, reposera sur des simulations précises des écoulements turbulents. Ces simulations, appelées dynamique des fluides computationnelle (CFD), sont essentielles pour la conception à la fois de la forme externe d’un avion et d’autres composants tels que les moteurs à réaction et les hélices. Le partenaire industriel, ANSYS, développe l’un des solveurs CFD les plus utilisés – Fluent. L’objectif de ce projet sera de développer de nouvelles méthodes d’écartement temporel pour Fluent, spécifiquement pour les solutions à flux non stationnaire. Ces méthodes d’avancement temporel permettront de réaliser les simulations instables plus rapidement, avec un coût computationnel réduit. En fin de compte, cela améliorera les performances de Fluent et lui permettra d’obtenir des simulations précises plus rapidement pour des applications aérospatiales, menant à des conceptions d’aéronefs améliorées.

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Superviseur du corps professoral :

Brian Vermeire

Étudiant :

Siavash Hedayati Nasab

Partenaire :

ANSYS Canada Ltd

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Développement d’un capteur de flux de méthane

Ce projet soutient le développement d’un capteur laser capable de mesurer avec précision les rejets de méthane provenant des puits de pétrole et de gaz, une source importante d’émissions de gaz à effet de serre. Ce capteur permettra une meilleure compréhension des émissions de gaz à effet de serre et permettra des actions d’atténuation dans l’industrie pétrolière et gazière en amont. C’est une étape cruciale dans l’élaboration d’une politique efficace sur les changements climatiques qui touche tous les Canadiens. En soutenant ce projet, INO souhaite assurer la viabilité technologique et commerciale de ce nouveau capteur important. Le succès de ces objectifs donnera aux industries canadiennes un accès rapide à un outil de pointe leur permettant de quantifier et de réduire les émissions de méthane, ce qui est essentiel pour aider le Canada à respecter ses engagements déclarés de réduire les émissions de méthane dans le secteur pétrolier et gazier de 40 à 45% d’ici 2025.

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Superviseur du corps professoral :

Matthew Johnson

Étudiant :

Simon Festa-Bianchet

Partenaire :

Institut national d’optique

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Assistance à la cartographie UV grâce à l’apprentissage profond

L’objectif est de créer une boucle de conversation entre les concepteurs 3D et les programmes d’intelligence artificielle. Cela aidera l’IA à fournir des suggestions au concepteur, tandis que le concepteur fournira des commentaires à l’IA. Cela peut faciliter la conception d’objets complexes ainsi que de textures complexes qui appartiennent à la surface des objets 3D. Grâce à cette interaction, l’espoir que l’IA puisse étendre l’utilité des logiciels de conception.

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Superviseur du corps professoral :

Mark Coates

Étudiant :

Fatemeh Teimury

Partenaire :

Autodesk Canada Co

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

CO-Away : Un outil numérique d’intervention rapide pour lutter contre la COVID-19

Lorsque notre société a déjà fait face à des menaces existentielles, nous nous sommes regroupés pour utiliser la technologie disponible afin de les surmonter. L’épidémie de COVID-19 est l’une de ces menaces qui exige aujourd’hui le même niveau d’effort sociétal. Cependant, au 21e siècle, nous pouvons combiner innovation sociale, science citoyenne et épidémiologie numérique pour exploiter la puissance des outils numériques omniprésents que presque tous les membres de notre société possèdent. Nous devons rassembler les gens et leur fournir les outils de surveillance éthique dont ils ont besoin pour les aider à surmonter leur peur, être mieux informés et aider nos systèmes de santé et financiers à surveiller la situation. CO-Away serait l’une de ces applications épidémiologiques numériques qui tiendra parti de l’approche de la plateforme SMART pour intégrer la surveillance éthique, la traduction intégrée des connaissances ainsi que les interventions en matière de politiques et de comportement. La plateforme SMART est mise en œuvre par le Laboratoire numérique d’épidémiologie et de santé des populations (DEPtH Lab) au JSGS.

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Superviseur du corps professoral :

Tarun Katapally

Étudiant :

Eric Kwabia; Prasanna Kannan; Luan Manh Chu

Partenaire :

Association pulmonaire de la Saskatchewan

Discipline :

Médecine

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de Regina

Programme :

Accélération

Une plateforme client robuste, indépendante de l’appareil, pour l’intégration des DME : un modèle architectural proposé et une conception UI/UX pour un portail client de santé mobile

Closing the Gap Healthcare offre des soins de santé de haute qualité dans les communautés depuis 1990. Closing the Gap (CTG) offre une gamme de services pour les clients de tous âges et est un leader dans les cas de soins complexes. Le Centre pour l’innovation mobile (CMI) du Sheridan College a collaboré avec CTG et est en train de développer un portail client adapté qui offre une vue adaptée aux patients pour consulter leurs prochains rendez-vous et obtenir des détails sur leur programme de soins et leurs fournisseurs de soins. Actuellement, les 5 000 patients du CTG doivent utiliser le téléphone pour trouver ces informations, ce qui est gênant et consomme d’importantes ressources tant du CTG que des clients. Le nouveau portail mobile client proposé comblera le manque dans les services de santé que les clients recherchent actuellement.

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Superviseur du corps professoral :

Ed Sykes; Syed Tanbeer

Étudiant :

George Kopti

Partenaire :

Combler l’écart dans les soins de santé

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Collège Sheridan

Programme :

Accélération

Développement d’un outil pour identifier les épitopes pour la thérapie médicamenteuse à l’aide de l’apprentissage automatique semi-supervisé et supervisé

La pandémie de COVID-19 a été causée par un nouveau coronavirus, le SARS-CoV-2. Les infections virales font réagir le système immunitaire humain de deux façons : une réponse rapide et non spécifique, et une réponse lente qui produit des anticorps ciblant le virus infectant. Chaque anticorps reconnaît un petit segment du virus, appelé épitope. Si les meilleurs segments cibles peuvent être identifiés, il est possible de fabriquer des anticorps pour tester l’infection et aider le système immunitaire à renforcer sa réponse lors de la lutte contre l’infection. Identifier ces épitopes manuellement est un processus laborieux, long et coûteux. Dans le projet actuel, nous utiliserons des techniques d’apprentissage automatique pour recueillir des données sur des épitopes connus et prédire de nouveaux épitopes pour de nouvelles infections. Nous nous attendons à ce que ce travail révolutionne la découverte d’anticorps lors de la lutte contre de nouvelles infections en contexte épidémique ou pandémique.

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Superviseur du corps professoral :

Eldad Haber

Étudiant :

Philipp Witte

Partenaire :

Génomique

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

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