Projets innovants réalisés

Urban Indigenous Housing in BC : Means of and barriers to addressing Indigenous housing need in municipal housing policies and plans

Cette étude vise à comprendre comment les municipalités de la Colombie-Britannique (C.-B.) répondent aux besoins en matière de logement des Autochtones vivant en milieu urbain dans le cadre de leurs plans communautaires officiels et de leurs stratégies de logement en examinant un échantillon de plans et de stratégies de partout en Colombie-Britannique et en interrogeant le personnel de planification municipal. Pour l’AHMA, l’organisme-cadre des fournisseurs de logements autochtones de la Colombie-Britannique, cette recherche est nécessaire pour cerner les lacunes en matière de politiques et influencer les décideurs en conséquence. De plus, les municipalités de la Colombie-Britannique le sont maintenant admissible de recevoir du financement de la province pour produire un rapport sur les besoins en matière de logement dans leurs collectivités, de sorte que ce projet aidera l’AHMA à cerner les lacunes en matière d’inclusion des Autochtones pour ces évaluations et à intervenir pour maximiser l’impact du financement provincial.

Conception de systèmes de contrôle avancés pour la fabrication additive par faisceau d’électrons

La fabrication additive fait d’énormes progrès dans la transformation du paysage manufacturier. Bien qu’il existe maintenant de nombreuses nouvelles technologies pour effectuer la fabrication additive, il reste des défis importants à relever pour réduire le coût des pièces, les taux de rejet des pièces et la qualité globale des pièces. Une grande partie du travail qui reste à faire consiste à mieux comprendre la relation entre les paramètres de traitement et les propriétés résultantes. Dans ce projet, nous travaillerons spécifiquement sur l’avancement de l’état de l’art dans le contrôle de processus pour une forme spécifique de fabrication additive, la fusion sélective par faisceau d’électrons (SEBM). En collaboration avec notre partenaire CANMORA Tech., nous développerons, pour la première fois dans un système sebm commercial, un système de contrôle en boucle fermée qui permettra un contrôle synchronisé du faisceau d’électrons et de la table de construction mécanique. La flexibilité supplémentaire offerte par ce nouveau système de contrôle nous permettra d’améliorer les stratégies de traitement, de réduire les coûts et de réduire les déchets.

Évaluation de la durabilité à long terme des systèmes naturels dans la ceinture de verdure de l’Ontario

La Ceinture de verdure de l’Ontario est composée de près de 2 millions d’acres de terres protégées, y compris des zones naturelles qui fournissent des services écosystémiques à des millions de personnes. Bien que ces zones soient confrontées à une pression réduite de la conversion de l’utilisation des terres, elles font toujours face à des pressions typiques des systèmes naturels dans les paysages périurbaines, y compris la perte de biodiversité, les espèces envahissantes, les impacts des projets d’infrastructure et le changement climatique. Afin de déterminer dans quelle mesure ces pressions modifient les systèmes naturels, des indicateurs de la santé du système sont nécessaires. Le présent rapport utilisera les données spatiales existantes du système naturel pour quantifier les changements dans le système naturel dans l’ensemble de la Ceinture de verdure. Grâce à des études de cas municipales s’appuyant sur des renseignements spatiaux et des renseignements recueillis sur le terrain à haute résolution recueillis antérieurement, une liste d’indicateurs recommandés sera élaborée, identifiant des indicateurs hautement prioritaires pour la collecte et la production de rapports. Il formulera également des recommandations concernant des critères de surveillance supplémentaires et précis fondés sur des données analysées aux niveaux régional et local.

Évaluation des effets du drainage souterrain et de la gestion de l’eau sur la productivité du blé, du canola et du soja dans les sols argileux lourds

Le drainage souterrain devient populaire comme moyen de contrôler l’excès d’humidité sur le terrain pour augmenter la productivité. Pourtant, le rendement économique du capital investi (RCI) sur l’installation du drainage souterrain n’est pas connu pour le blé, le canola et le soja au Manitoba. Cette recherche nous permettra d’évaluer l’impact de la gestion de l’eau par drainage contrôlé sur le rendement et la qualité du blé, du canola et du soja. Des mesures détaillées de l’humidité du sol ainsi que la profondeur de la nappe phréatique à différents moments nous aideront à modéliser le débit d’eau dans la zone racinaire et son impact sur le rendement des cultures. Les données recueillies dans le présent rapport seront utilisées pour étalonner des modèles informatiques (HYDRUS, DrainMOD) pour cet emplacement afin que les données météorologiques de différentes années puissent être modélisées pour évaluer l’impact à long terme du drainage souterrain. Le champ a des drains placés à 15', 30', et 45' permettant différents degrés de drainage. La rotation des trois cultures à travers ces différents espacements aidera à évaluer l’impact de différentes intensités de drainage. L’excès d’humidité est une contrainte importante dans la production agricole au Manitoba.

Saisie et analyse de données photogrammétriques avancées pour améliorer la planification de la réhabilitation et les dépenses d’infrastructure

Ce projet évaluera les méthodes de capture d’images dans les installations hydroélectriques souterraines dans le but de générer des modèles 3D à utiliser pour l’inspection. Ces facilités sont très sombres, humides et grandes avec des géométries compliquées. La capture d’images dans ces environnements adaptés à la modélisation 3D est difficile et, dans certains cas, impossible avec la technologie actuelle. Les méthodes d’analyse des modèles 3D, ainsi que d’automatisation des analyses, seront également étudiées. Les méthodes d’analyse actuelles sont exigeantes en main-d’œuvre et manquent de mesures concises pour décrire l’état. Les résultats de cette recherche aideront les propriétaires d’infrastructure à optimiser les dépenses d’infrastructure et fourniront à l’organisation partenaire de nouvelles connaissances et de nouveaux outils qui lui donneront un avantage concurrentiel dans l’industrie. Ce projet fournira également les éléments de base de la recherche future

Formulation de matériaux et extrusion de feuilles de composites thermoplastiques-graphite pour le moulage par compression de plaques bipolaires PEMFC

L’hydrogène est une source d’énergie propre avec zéro émission de gaz à effet de serre. Une méthode très efficace pour obtenir de l’énergie à partir de l’hydrogène consiste à utiliser des piles à combustible, qui génèrent de l’électricité via une réaction électrochimique dans laquelle l’oxygène et l’hydrogène se combinent pour former de l’eau sans émissions nocives. Parmi les principaux composants des piles à combustible figurent les plaques bipolaires, qui coûtent environ un tiers du coût total des piles à combustible. Par conséquent, la réduction du coût de ces composants, en particulier le coût de fabrication, tout en maintenant ou en améliorant leur performance est un objectif principal pour les producteurs de piles à combustible. Les composites polymère-graphite sont devenus le matériau alternatif à faible coût pour les plaques bipolaires, actuellement constituées de matériaux composites thermodurcissables (par exemple, époxy) et graphite. Ces matériaux composites doivent avoir certaines caractéristiques, mais surtout une conductivité électrique élevée, en particulier dans la direction du plan traversant (TPEC). En outre, ils doivent avoir une résistance à la flexion et une ténacité à la rupture adéquates pour résister à la fabrication et à la manipulation des opérateurs tout au long de la capacité de moulage de traitement et de post-traitement (fabrication de rainures). D’autres caractéristiques souhaitables comprennent : i) le coût perdu (coût des matériaux et coût de conversion), et ii) le faible taux de rebut (faible taux de défaillance, en particulier pendant l’assemblage, et la recyclabilité).

Mise à l’essai, intégration et stratégie de contrôle optimal du système CVC hybride résidentiel

Le gouvernement fédéral canadien s’est engagé à encourager des solutions de rechange à faibles émissions de carbone et la croissance de technologies propres qui réduisent les émissions de gaz à effet de serre (GES). Il est indiqué que la nouvelle cible est de réduire les émissions de GES de 80 % d’ici 2050, par rapport aux niveaux de GES de 2005. Afin d’atteindre cet objectif, l’un des plans stratégiques du gouvernement consiste à promouvoir des systèmes et des technologies qui réduisent au minimum l’utilisation du gaz naturel et des combustibles fossiles et augmentent la consommation d’électricité propre. Bien que divers groupes de recherche ont étudié les possibilités de réduction de la consommation d’énergie dans les maisons résidentielles, les systèmes énergétiques intégrés hybrides s’avèrent efficaces pour réduire la consommation d’énergie et les coûts d’exploitation et les émissions de GES qui y sont associés. Cependant, leur méthodologie de contrôle optimale fait toujours défaut pour le déploiement rentable à grande échelle et l’adoption de tels systèmes CVC résidentiels hybrides dans le secteur résidentiel canadien. Par conséquent, ce projet examinera les avantages d’un système de commutation intelligent à double combustible (SDFSS) à la fine pointe de la technologie basé sur le cloud de deux ensembles de systèmes CVC hybrides résidentiels de 1) pompe à chaleur à source d’air électrique (ASHP) et fournaise au gaz naturel (NGF) et 2) ASHP, réservoir de chauffe-eau électrique et chauffe-eau instantané au gaz naturel, pour la réduction simultanée des coûts énergétiques et des émissions de GES.

Détection de l’environnement des appareils domestiques intelligents avec réseau neuronal

Alors que les technologies de la maison intelligente et de l’intelligence artificielle se développent rapidement, les appareils domestiques intelligents contribuent à une meilleure qualité de vie et à des espaces plus sûrs. Ces appareils intelligents sont des agents intelligents. Ils reçoivent une variété de signaux grâce à des capteurs placés dans les thermostats, les interrupteurs d’éclairage et d’autres appareils intelligents d’ecobee et contrôlent le chauffage et le refroidissement, l’éclairage, ainsi que la fourniture de notifications importantes. Dans ce projet, nous aimerions analyser les données sensorielles et développer diverses solutions d’apprentissage automatique pour la caractérisation de l’environnement des appareils (par exemple, la détection d’objets et la classification audio). Actuellement, l’apprentissage automatique et les algorithmes d’apprentissage profond ont permis d’améliorer considérablement la création d’agents intelligents. Nous les appliquerons pour aider les produits d’ecobee à mieux comprendre l’environnement et à prendre de meilleures décisions.

Science des données : du principe à la pratique

La science des données est un domaine interdisciplinaire qui combine les statistiques, l’informatique et la connaissance du domaine. L’essor de la science des données a fondamentalement changé la façon dont les gens résolvent les problèmes dans toutes sortes d’industries. Pour combler le manque de talents, le programme de maîtrise professionnelle (PMP) de la SFU a été lancé en 2014. Dans le cadre de ce projet de grappes mitacs, SFU PMP collaborera avec de multiples partenaires industriels pour trouver des solutions novatrices afin de relever divers défis de la science des données dans la gestion des données, le développement de modèles et les applications et produits

Développement d’une dégradation ciblée de la protéine 2 (NSD2) du domaine SET de liaison aux récepteurs nucléaires par la chimère ciblant la protéolyse (PROTAC) pour l’étude de son rôle dans les infections par le SARS-CoV-2

La récente épidémie de la maladie à coronavirus associée au SRAS-CoV-2, COVID-19, avait été déclarée pandémie mondiale par l’Organisation mondiale de la Santé. Il n’y a encore qu’une compréhension minimale du virus et une absence de traitement ciblé efficace pour son traitement. Les réglementations épigénétiques dans les cellules contrôlent l’expression des gènes sans modification des codes génétiques eux-mêmes, et le développement d’une thérapie épigénétique-ciblée avait été largement proposé comme une approche prometteuse de la thérapeutique antivirale. La NSD2 est une protéine impliquée dans le contrôle épigénétique pour réduire les gènes au silence et a été signalée comme régulée à la hausse et connue pour interagir avec certaines protéines clés dans les cellules infectées par le SRAS-CoV-2. Ce projet se concentre sur le développement d’une méthode pour cibler avec précision la dégradation de la NSD2 via une technique appelée PROTAC. Cela pourrait fournir une méthode de première classe pour la dégradation ciblée de la DSN2 qui pourrait être utilisée pour étudier la fonction protéique et pour développer des traitements potentiels contre la COVID-19.

Explorez efficacement la recherche d’hyperparamètres parallèles automatisée pour optimiser les modèles d’apprentissage automatique sur un cluster cloud à grande échelle

L’apprentissage automatique a été appliqué dans divers domaines et a donné des résultats prometteurs ces dernières années. Les chercheurs ont constaté que le réglage approprié des modèles d’apprentissage automatique peut considérablement améliorer les performances du modèle par rapport à la tâche d’IA spécifique. Cependant, le réglage des modèles d’apprentissage automatique à l’échelle, en particulier la recherche des bonnes valeurs d’hyperparamètre, peut être difficile et prendre beaucoup de temps. Il y a donc un grand attrait pour des approches automatiques qui peuvent optimiser l’hyperparamètre d’un modèle donné. Ce projet vise à fournir un cadre de recherche d’hyperparamètres automobiles de bout en bout qui peut aider les gens à explorer de meilleurs modèles d’apprentissage automatique

Vers un système de dépistage rapide des agents pathogènes en laboratoire sur puce

À la lumière de la récente épidémie de Covid-19, il est urgent de trouver une solution pour une détection et une élimination rapides et efficaces des agents pathogènes. Des tests de diagnostic rapides au point de besoin et des dispositifs de surveillance sont nécessaires de toute urgence afin de fournir des tests et des soins aux personnes infectées. À l’heure actuelle, les essais sont effectués dans des installations centralisées à l’aide d’équipement spécialisé pour la détection moléculaire des agents pathogènes. La PCR quantitative en temps réel est la méthode actuelle de détection, mais elle a un temps de réponse lent en raison de la capacité du laboratoire clinique et du temps d’expédition des échantillons.

Dans le but d’examiner rapidement les cellules et les micro-organismes, nous développons un capteur intégré pour les plates-formes de laboratoire sur puce avec des micro-tubes connectés et un conteneur pour les marqueurs et l’échantillon. Le capteur dispose d’unités intégrées de collecte d’énergie et de communication bidirectionnelle pour créer une plate-forme sans contact et un support analytique pour la technologie de laboratoire sur puce. Le capteur proposé, fixé à un support capillaire microfluidique ou à un test latéral basé sur l’écoulement, facilite l’analyse et la détection rapides d’agents pathogènes, de médicaments ou de biomolécules nocifs. Il pourrait également être utilisé comme un dispositif de surveillance des patients au point de service à faible coût.