Projets novateurs réalisés

Conceptions de cellules pour batteries zinc-air à haute énergie électriquement rechargeables

L’objectif de ce projet est de concevoir et de fabriquer des batteries zinc-air électriquement rechargeables. Ces batteries sont très prometteuses en raison de leur capacité à stocker jusqu’à deux fois la quantité d’énergie par rapport aux batteries lithium-ion commercialisées actuelles, basées à la fois sur l’énergie par masse et l’énergie par volume. Cet avantage, ainsi que leur faible coût et leur sécurité intrinsèque, pourraient permettre aux batteries zinc-air rechargeables de remplacer ou de compléter les batteries lithium-ion, d’augmenter l’autonomie des véhicules électriques et de permettre une intégration généralisée de sources d’énergie renouvelable propre en stockant et en libérant de l’énergie à la demande.

La tâche principale du projet est de rechercher et de développer des conceptions de batteries commercialement réalisables. Le projet proposé s’appuie sur les avancées à l’échelle du laboratoire dans les matériaux d’électrodes de batteries zinc-air réalisées lors de la thèse de doctorat du candidat à l’Université de Waterloo. La recherche spécifique inclura la conception d’un matériau d’électrode de zinc capable de stocker plusieurs centaines de charges de batterie, un électrolyte gélifié résistant à l’évaporation et aux fuites, ainsi qu’une conception de batterie à cellules multiples destinée aux applications à haute puissance. Le stagiaire et l’organisation partenaire viseront à breveter les designs, permettant à l’organisation partenaire de conclure des accords de licence ou des partenariats avec les fabricants de batteries pour produire des batteries zinc-air rechargeables de taille industrielle.

Définition des moteurs épigénétiques du médulloblastome primaire et métastatique – Deuxième année

Le médulloblastome (MB) est le cancer du cerveau infantile le plus courant. Le traitement actuel de ces tumeurs est invasif, impliquant l’irradiation de l’ensemble du cerveau et de la colonne vertébrale. Bien que certains types de MB répondent bien, d’autres présentent un pronostic abominable, et l’absence de thérapies moins invasives fait que les enfants en traitement souffrent de graves malformations développementales et d’une qualité de vie réduite. Puisque les métastases (cellules cancéreuses qui quittent le site tumoral initial et se déplacent vers d’autres endroits du cerveau et de la colonne vertébrale) constituent le principal facteur de risque de mauvais pronostic, le laboratoire Taylor de SickKids s’intéresse à la génération de modèles cellulaires MB métastatiques et à déterminer en quoi leurs caractéristiques diffèrent des cellules MB non métastatiques. Les types de MB qui métastasent fréquemment présentent des aberrations dans les processus qui contrôlent l’expression génique (protéines épigénétiques) dans la cellule. Les changements dans l’expression génique peuvent modifier favorablement l’environnement cellulaire afin de favoriser une croissance incontrôlée et une capacité à métastaser. En collaborant avec le Structural Genomics Consortium (SGC), nous criblons les cellules MB métastatiques avec leur bibliothèque de composés chimiques ciblant les protéines épigénétiques.

Définition des moteurs épigénétiques du médulloblastome primaire et métastatique

Le médulloblastome (MB) est le cancer du cerveau infantile le plus courant. Le traitement actuel de ces tumeurs est invasif, impliquant l’irradiation de l’ensemble du cerveau et de la colonne vertébrale. Bien que certains types de MB répondent bien, d’autres présentent un pronostic abominable, et l’absence de thérapies moins invasives fait que les enfants en traitement souffrent de graves malformations développementales et d’une qualité de vie réduite. Puisque les métastases (cellules cancéreuses qui quittent le site tumoral initial et se déplacent vers d’autres endroits du cerveau et de la colonne vertébrale) constituent le principal facteur de risque de mauvais pronostic, le laboratoire Taylor de SickKids s’intéresse à la génération de modèles cellulaires MB métastatiques et à déterminer en quoi leurs caractéristiques diffèrent des cellules MB non métastatiques. Les types de MB qui métastasent fréquemment présentent des aberrations dans les processus qui contrôlent l’expression génique (protéines épigénétiques) dans la cellule. Les changements dans l’expression génique peuvent modifier favorablement l’environnement cellulaire afin de favoriser une croissance incontrôlée et une capacité à métastaser. En collaborant avec le Structural Genomics Consortium (SGC), nous criblons les cellules MB métastatiques avec leur bibliothèque de composés chimiques ciblant les protéines épigénétiques.

Analyse des coûts de durabilité régionale de la Ville de Victoria

La Ville de Victoria souhaite examiner tous les coûts liés au soutien du centre-ville et déterminer quels services sont de nature régionale. La Ville souhaite également déterminer quel est l’impact du soutien au noyau principal pour les résidents de Victoria comparativement à ceux du reste du CRD. Le projet de recherche proposé examinera ces coûts et services, et identifiera des mécanismes possibles de partage des coûts et de promotion de la collaboration entre les juridictions. L’étude portera sur la ville de Victoria et sa relation avec les municipalités environnantes, les données municipales et régionales étant utilisées dans l’analyse. Le rapport final comprendra un aperçu de la littérature de recherche et se conclura par des recommandations concrètes (parts des coûts, niveaux totaux de dépenses, répartition des services, etc.) pour la région du Grand Victoria. L’objectif sera de fournir des informations équilibrées et fiables pour une utilisation future...

Améliorer l’adhésion à l’exercice chez les personnes souffrant de douleurs musculosquelettiques persistantes en utilisant une approche de changement de comportement

La douleur persistante est une douleur qui dure au-delà du temps de guérison normal, généralement défini comme trois mois. Environ un Canadien sur cinq souffre de douleurs persistantes telles que des douleurs lombaires, de l’arthrose et de la fibromyalgie. Ces conditions représentent 43 à 60 milliards de dollars en coûts de santé. Il a été démontré que l’exercice prescrit diminue la douleur tout en améliorant la fonction et la qualité de vie, cependant plus de la moitié des patients souffrant de douleur persistante ne respectent pas les exercices prescrits. Il y a un manque de recherches ciblant les comportements d’exercice dans une population souffrant de douleur persistante, ainsi qu’un manque de soins multidisciplinaires disponibles au Canada pour traiter ces conditions. Le projet proposé s’appuie sur la recherche de preuve de concept établie lors du doctorat du candidat et adoptera une approche en deux phases pour tester, affiner et mettre en œuvre une intervention novatrice, informée empiriquement et guidée par la théorie. L’intervention utilise des exercices de groupe et des techniques comportementales pour gérer la douleur persistante et améliorer l’adhésion à l’exercice. Ce programme facilitera la mission du Centre Reh-Fit d’offrir des programmes accessibles fondés sur des preuves empiriques pour soutenir les personnes atteintes de maladies chroniques et persistantes. De plus, cette recherche vise à alléger la pression sur le système de santé en offrant des soins innovants et multidisciplinaires.

Évaluation des perceptions concernant la tarification du carbone à Kingston, Ontario

Dans leurs travaux de recherche majeurs, Jennifer Bunning et Nora Lobb exploreront chacune l’impact des différentes politiques de tarification du carbone sur les citoyens et les entreprises de Kingston, en Ontario. Un sondage et un groupe de discussion seront utilisés pour interagir avec les parties prenantes de tout Kingston. Les résultats de cette recherche seront présentés pour donner un contexte aux défis auxquels fait face la mise en œuvre d’une norme sur les carburants propres et des modèles de tarification du carbone dans les petites communautés à travers le Canada. Pendant leur stage, ils appliqueront leur compréhension de la façon dont les consommateurs et les entreprises devront s’adapter aux nouvelles politiques pour créer un programme de durabilité en milieu de travail. Ce programme aidera à la fois les employés individuels et l’entreprise dans son ensemble à naviguer dans ces politiques. La recherche mettra en lumière les points douloureux auxquels les entreprises et les particuliers sont confrontés lorsqu’il s’agit de devenir plus durables et offrira un outil pour les aider à réduire leur empreinte carbone.

FABJRP, Towards a Fully Automated Bilingual Job Recommendation Platform

Le recrutement de futurs employés est une activité essentielle dans toute organisation, mais c’est fastidieux et sujet aux erreurs. Un effort considérable est consacré à des tâches mécaniques comme trouver des candidats correspondant à une offre d’emploi particulière, les contacter, planifier une entrevue et tenir l’entrevue elle-même, tandis que les tâches plus intéressantes, comme prendre la décision finale sur qui embaucher, sont plus excitantes, mais risquées. Ce projet vise à explorer dans quelle mesure une plateforme de recrutement pourrait automatiser entièrement le cycle d’embauche en tirant parti des technologies d’IA. En particulier, nous identifions automatiquement une liste restreinte de candidats pour une offre donnée et faisons une recommandation finale basée sur les réponses à l’entrevue. Les entrevues seront menées automatiquement par un chatbot IA capable d’engager les candidats et de réagir aux changements émotionnels (par exemple, stress ou frustration). Ce projet aidera notre partenaire industriel à explorer les limites des technologies actuelles d’IA et de logiciels pour le recrutement basé sur l’IA.

Ciena OPn Innovation WP 1.1.6 – Émette-récepteur haute vitesse et faible consommation

L’objectif de ce projet est de s’attaquer à la partie électronique à haute vitesse d’une solution de récepteur photonique en silicium qui explorera de nouveaux modems optiques térabits métropolitains innovants. Au total, cinq projets se combinent pour créer la solution. Ces cinq domaines de projet sont la conception photonique au silicium, la conception électronique à grande vitesse, la modélisation, l’emballage et les tests.
Le débit des modems optiques de nouvelle génération de Ciena approche le térabit par seconde, transportant des données à l’intérieur de la puce, à travers différents dies dans le même boîtier, et entre différents modules de la carte devient l’un des goulots d’étranglement limitants de nos systèmes. Pour dépasser cette limite, un SERDES capable de 100 Gb/s est nécessaire. En effet, la prochaine frontière à franchir est la conception de la liaison SERDES de la manière la plus économique en termes d’énergie et d’immobilier. Notre équipe de conception analogique/mixte de calibre mondial chez Ciena possède une expertise couvrant les convertisseurs de données à haute vitesse, multiplexeurs, démultiplexeurs, PLL et CDR. Dans ce projet, la collaboration sera entre Ciena et le Professeur Mohamad Sawan, de la Polytechnique Montréal. Ce projet de recherche portera sur la conception, la mise en œuvre et le test d’émetteurs de données à haute vitesse.

Accélérer la découverte grâce à l’expérimentation à haut débit et à l’apprentissage automatique – Deuxième année

Les méthodes canoniques de découverte moléculaire et d’optimisation des réactions reposent sur des approches « par essais et erreurs » et des expérimentations lentes avec de faibles taux de découverte. En exploitant l’expérimentation à haut débit (HTE) avec des méthodes d’apprentissage automatique (ML), l’intelligence artificielle (IA) et la robotique, nous avons le potentiel d’accélérer considérablement la découverte et la préparation de molécules et matériaux de prochaine génération. Nous allons extraire, unifier et transformer des données de la littérature en renseignements exploitables, et générer un flux de travail robuste pour la synthèse automatisée des catalyseurs et résines chez NOVA Chemicals. Grâce aux modèles d’apprentissage automatique, nous exploiterons les données nouvellement générées pour guider les expériences et simulations, permettant un développement rapide des molécules, et aboutirons à la conception inverse des molécules et des matériaux ciblant une fonction plutôt qu’une structure moléculaire particulière. En combinant l’expertise, les logiciels et les outils matériels du laboratoire Hein avec l’instrumentation et la vaste base de données de NOVA Chemicals, nous créerons un laboratoire autonome en boucle fermée qui (i) sera capable de mettre en œuvre une gamme diversifiée de flux de travail chimiques et (ii) de créer des ensembles de données exploitables par l’IA, permettant aux utilisateurs de naviguer dans des relations structure-fonction complexes et des paysages expérimentaux.

Accélérer la découverte grâce à des expérimentations à haut débit et à l’apprentissage automatique

Les méthodes canoniques de découverte moléculaire et d’optimisation des réactions reposent sur des approches « par essais et erreurs » et des expérimentations lentes avec de faibles taux de découverte. En exploitant l’expérimentation à haut débit (HTE) avec des méthodes d’apprentissage automatique (ML), l’intelligence artificielle (IA) et la robotique, nous avons le potentiel d’accélérer considérablement la découverte et la préparation de molécules et matériaux de prochaine génération. Nous allons extraire, unifier et transformer des données de la littérature en renseignements exploitables, et générer un flux de travail robuste pour la synthèse automatisée des catalyseurs et résines chez NOVA Chemicals. Grâce aux modèles d’apprentissage automatique, nous exploiterons les données nouvellement générées pour guider les expériences et simulations, permettant un développement rapide des molécules, et aboutirons à la conception inverse des molécules et des matériaux ciblant une fonction plutôt qu’une structure moléculaire particulière. En combinant l’expertise, les logiciels et les outils matériels du laboratoire Hein avec l’instrumentation et la vaste base de données de NOVA Chemicals, nous créerons un laboratoire autonome en boucle fermée qui (i) sera capable de mettre en œuvre une gamme diversifiée de flux de travail chimiques et (ii) de créer des ensembles de données exploitables par l’IA, permettant aux utilisateurs de naviguer dans des relations structure-fonction complexes et des paysages expérimentaux.

Utilisation d’un système de cartographie de conductivité à source passive profonde (ELF) pour améliorer la définition des gisements en profondeur – Applications à Bathurst, NB

Le camp minier de Bathurst, situé dans le nord du Nouveau-Brunswick, est l’un des plus anciens districts miniers du Canada. La plupart des 46 dépôts connus ont été découverts dans les années 1950 en utilisant une combinaison de méthodes géologiques et géophysiques. Cependant, les efforts d’exploration renouvelés au cours des 15 dernières années n’ont pas été aussi fructueux qu’on pourrait s’y attendre compte tenu du niveau de dépenses du camp.
Aurora Geosciences Limited (AGL) est un fournisseur de services de pointe dans l’application de la géologie et de la géophysique à l’exploration minière. Au cours des cinq dernières années, ils ont utilisé un système électromagnétique à source passive (appelé ELF) qui a l’avantage de ne nécessiter aucune source d’énergie active (par exemple des génératrices) ni de câbles à installer dans le sol. Un autre avantage de ce système est qu’il peut générer des images profondes du sous-sol jusqu’à 1 à 1,2 km de profondeur. L’objectif de ce projet est d’utiliser le système ELF d’Aurora sur une série de gisements connus à Bathurst, puis d’utiliser ces données pour produire des modèles 3D. Ces modèles aideront à poursuivre les efforts d’exploration dans la région.

Disparition et formes de vie: étude sur le geste de disparaître et ses possibles dans la littérature et les arts actuels

Ce projet de recherche s’inscrit dans le cadre de ma cotutelle de thèse. Intitulée « Disparaître autrement. La disparition comme geste, et son rapport aux formes de vie dans la littérature et les arts actuels », ma thèse s’intéresse à un corpus tant littéraire qu’artistique, et s’appuie sur un édifice théorique principalement philosophique. Je cherche à analyser la représentation du « disparaître » au regard des formes de vie et des reconfigurations possibles du rapport entre l’individu et le social, dans des œuvres littéraires et artistiques (arts visuels, médiatiques et de performance) produites en Europe occidentale et en Amérique du Nord depuis 1990. Le projet de recherche que je présente aujourd’hui vise principalement à développer cette structure théorique liant littérature, philosophie, politique et représentations du réel, qui me permettra de problématiser les œuvres de mon corpus principal de thèse.