Projets novateurs réalisés

Super résolution pour les IRM

Les IRM cérébrales sont un élément clé dans le diagnostic des troubles neurodégénératifs. Cependant, il existe une grande diversité en termes de qualité d’image et de résolution obtenues par différents scanners IRM. En particulier, il est courant de trouver des IRM à résolution grossière (par exemple, chaque tranche axiale a une épaisseur de 3 à 5 mm), ce qui limite le type d’analyse anatomique pouvant être effectuée. L’objectif de ce projet est de développer et de valider la performance de méthodes de super-résolution de pointe dans les scans IRM 3D, qui génèrent des scans IRM haute résolution à partir de balayages à basse résolution.

Modélisation des médicaments à faible donnée

Le projet vise à faciliter la recherche et le développement de nouveaux médicaments en explorant une méthodologie d’apprentissage automatique utile tant pour la génération de nouvelles molécules que pour la prédiction des propriétés moléculaires. Cela impliquera d’entraîner des modèles d’apprentissage profond sur un grand nombre de petits ensembles de données hétérogènes, avec pour objectif de transférer rapidement les représentations apprises face à de nouveaux objectifs de découverte ou d’optimisation de médicaments. Les modèles entraînés seront utilisés pour prédire les propriétés moléculaires de nouveaux médicaments et générer de nouvelles molécules ayant une forte probabilité de satisfaire certaines propriétés. La nature multi-objective de la conception de nouvelles molécules répondant à des objectifs concurrents sera abordée à l’aide de techniques issues de l’apprentissage par renforcement.

Altérer les microbiomes végétaux pour la saveur et la nutrition

L’objectif de ce projet est d’utiliser des partenaires bactériens naturellement présents pour améliorer la saveur et les propriétés nutritionnelles des plantes cultivées dans des systèmes hydroponiques et aquaponiques. Cette étude étudiera la capacité des bactéries associées aux plantes à modifier le profil métabolique de certains légumes et légumes-feuilles. L’agriculture verticale est une solution de plus en plus populaire pour la production de produits végétaux toute l’année au niveau local. Cependant, cela implique la croissance de plantes dans des systèmes conçus sans sols naturels. Les sols sont habités par des dizaines de milliers d’espèces, dont certaines se déplacent dans les tissus végétaux et contribuent à leur profil nutritionnel et aromatique naturel. Notre objectif est d’adapter le métabolisme des plantes à celui des bactéries associées naturellement présentes et de tester la capacité de ces partenaires à améliorer la qualité des aliments produits dans les fermes verticales.

Development of Copper Precursors for Atomic Layer Deposition

Microelectronic fabrication needs a method to deposit very thin films of copper in very accurate patterns to interconnect the microelectronic devices on a chip. Atomic layer deposition (ALD) is a method used in microelectronic manufacturing that could do this, but a suitable copper process has yet to be identified.

This internship is to help continue to develop a promising copper deposition process for ALD. Using a volatile compound containing copper, it has been shown that copper metal can be deposited at reasonably low temperature using a plasma of hydrogen gas. The intern on this project will continue to develop the copper chemistry and the deposition process, as well as help the partner organisation (GreenCentre Canada) to construct and file a patent application for this intellectual property.

Algorithmes cognitifs et computationnellement intelligents pour la détection des cybermenaces

L’avancée rapide et généralisée des cybermenaces au cours des dernières années a eu un impact profond sur pratiquement tout le monde, des citoyens ordinaires aux gouvernements en passant par les organisations locales. Cela a fait en sorte que la cybersécurité est considérée comme un défi mondial, qui nécessite maintenant des solutions innovantes, telles que l’intégration de méthodes basées sur la cognition humaine dans les algorithmes logiciels pour détecter les activités malveillantes des adversaires. Cela s’explique par le fait que l’industrie de la cybersécurité dépend fortement des connaissances, des compétences en analyse et en investigation des analystes dans la détection des cybermenaces. Les analystes ont la capacité de rassembler et d’examiner dans leur esprit de grandes piles et sources de données disparates, réparties sur de petites et grandes fenêtres temporelles et spatiales, et de comparer leurs observations avec des attaques connues antérieures pour décider si les objets de jeu de données examinés représentent une attaque. À CONTINUER

Atténuer les effets du stress thermique sur la lactation grâce à la nutrition chez les vaches laitières

Le stress thermique, défini comme la température et l’humidité au-dessus du seuil du confort animal, est ressenti chaque année dans les fermes laitières canadiennes malgré l’amélioration des conditions de refroidissement et entraîne d’importantes réductions de la production et des composants laitiers. De telles réductions représentent une efficacité de production moindre et donc un impact environnemental plus élevé par unité de produit, ainsi que des pertes significatives de rentabilité pour les producteurs et pour l’industrie de transformation. Il est important de noter que des interventions alimentaires axées sur la réduction des pertes de production pourraient être facilement mises en œuvre dans les fermes laitières à travers le Canada et améliorer l’efficacité de la production et la rentabilité du secteur laitier. Dans la présente proposition, nous avons voulu tester les effets de l’augmentation de l’apport en nutriments capables de réduire les pertes liées au stress thermique (certains lipides, acides aminés, minéraux et vitamines). À CONTINUER

Modélisation du marché d’espaces publicitaires en ligne avec des séries temporelles

Les espaces publicitaires que l’on retrouve sur la plupart des page web font partie d’un marché similaire à celui des actions. Les espaces publicitaire sont mis à l’enchère sur une plateforme d’échanges électroniques et les publicistes misent sur ces espaces afin d’y afficher du contenu ou de les revendre. Dans ce marché relativement nouveau, les stratégies d’achat et de revente sont souvent déterminées par un agent qui surveille le marché et qui adapte ses stratégies en fonction de ses observations.
L’objectif de ce projet est d’utiliser les connaissances existantes en mathématiques financières pour modéliser ce marché et de développer des outils quantitatifs d’aide à la décision. Ces outils permettront d’optimiser les stratégies pour rendre les entreprises plus profitables et, en conséquence, rendre ce marché plus efficient.

Amélioration de la performance et du taux de convergence des modèles de langage basés sur des transformateurs

Le modèle Bi-directionnel Encoder Representation from Transformers (BERT) pré-entraîné s’est avéré être une étape majeure dans le domaine de la traduction automatique neuronale, atteignant de nouvelles performances de pointe sur de nombreuses tâches du traitement du langage naturel. Malgré son succès, on a remarqué qu’il reste encore beaucoup de place à améliorer, tant en termes d’efficacité de la formation que de conception structurelle. Le projet de recherche proposé explorerait la décision de conception détaillée du BERT à plusieurs niveaux, et l’optimiserait autant que possible. Le résultat attendu serait un modèle de langage amélioré qui obtient de meilleures performances sur les tâches de PLN tout en utilisant moins de ressources de calcul.

The (re)regulation of cannabis: a comparative analysis between the Netherlands and Canada

Research has shown that the traditional field of crime and cannabis control is disrupted. Hence, several jurisdictions are moving towards decriminalization and even legalization of cannabis. The Netherlands was one of the first countries to adopt such an alternative approach by allowing small retail of recreational cannabis. In October 2018, Canada decided to legalize cannabis. Yet, both countries are still struggling to establish a well-functioning cannabis policy that focuses as much on public health and human rights as it does on crime control.
This research aims to investigate the regulation of cannabis in the Netherlands and Canada, examine the area of conflict with the international drug treaties and provide an explanation for the regulation of cannabis in the Netherlands and Canada. TO BE CONT’D

Evaluation of monitoring data for predictive maintenance of energy production assets

Hydro-Québec dispose de systèmes d’acquisition de données pour une multitude de capteurs, dont certains sont installés depuis près de 20 ans dans son équipement de production électrique (unités turbine-génératrice – TGU). Les données recueillies sont principalement utilisées pour s’assurer que l’information est adéquate en cas de panne d’équipement ou pour des études comportementales spécifiques. Les données provenant des systèmes de surveillance sont peu utilisées dans les activités de gestion de la maintenance de routine, souvent en raison d’un manque de temps et de méthodes d’analyse adéquates et/ou efficaces.
L’entretien de l’équipement est une partie importante des activités de gestion de l’équipement d’Hydro-Québec. La création et la maintenance d’un système de surveillance constituent un investissement majeur pour l’entreprise. Avec le développement des approches d’analyse par apprentissage automatique, l’objectif est d’offrir aux opérateurs une vue plus claire de l’état des actifs en temps réel et des prévisions sur leur potentiel d’utilisation.

Feature extraction from 2D and 3D images of flocs

Flocculation is a chemical treatment to improve the settling of fine particulate suspensions in the food, chemical, agricultural, and mineral processing industries. The size, shape, and density of the flocs influences their mechanical strength and settling rate; which are critically related to the efficiency of solid-liquid separation processes. The objective of this research is to test the theoretical predictions of 3D structure from 2D images of flocs by a direct comparison of 3D predictions and 3D measurements of floc structure. The broader context of the proposed work is to improve our understanding of the mechanisms of densification and thickening in difficult-to-treat mineral suspensions so that improved solid-liquid separation (SLS) treatment methods and technology may be designed. From an environmental standpoint, improved SLS processes result in decreased fresh water needs, a smaller ecological footprint, and a decreased likelihood of tailings spills.

Système de suivi des véhicules aériens télépilotés (RPAV) au sol

Drone Delivery Canada (DDC) designs and operates high performance Remotely Piloted Aerial Systems (RPAS) to deliver payloads between depots and warehouses. The DDC engineering department is looking to design and deploy a ground-based system to track and point at the Remotely Piloted Aerial Vehicle (RPAV) during flight in real-time. However, DDC’s RPAS must be able to operate in remote areas making the use of communication technology infrastructure difficult due to the need to be able to have communication between the RPAS and ground control station (GCS) over long distances without the use of communication relay nodes or heavier, more powerful communication modules on the RPAV. To solve this challenge, advanced communication equipment such as high-gain antenna(s) will be needed in addition to novel antenna tracking algorithms for the system to be interfaced with the GCS to receive telemetry data from the RPAV. The end product is a robotic tracking system which applies positional feedback data from the RPAV (such as altitude and GPS location) to a control system to dynamically point an antenna at the RPAV throughout flight. Review of existing literature on tracking systems and required infrastructure/resources would be performed to guide the design process. TO BE CON’T