Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Détection et caractérisation de la synovium lors de l’échographie musculosquelettique

L’arthrite est une maladie chronique qui diminue gravement la qualité de vie et touche près de 4,6 millions de Canadiens, coûtant 33 milliards de dollars à l’économie canadienne chaque année. Les personnes touchées vivent de la douleur et de l’incapacité sur une longue période. La polyarthrite rhumatoïde (PR), une forme courante d’arthrite, est une maladie auto-immune caractérisée par l’inflammation du synovium, ou membrane synoviale, un tissu conjonctif qui sert de coussin entre les os, les tendons et le muscle autour d’une articulation. La caractérisation du synovium est cruciale pour la gestion de la PR ainsi qu’un marqueur utile de l’efficacité du traitement. L’imagerie par ultrasons est une technique abordable et non invasive pour évaluer l’épaississement du synovium. L’examen des images dépend souvent des échographes et des cliniciens. Par conséquent, la recherche actuelle propose d’utiliser l’apprentissage profond pour évaluer avec précision et fiabilité le synovium sur des images échographiques, puis d’implémenter le réseau dans un logiciel implémentable en milieu médical.

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Superviseur du corps professoral :

Pascal Tyrrell

Étudiant :

Dmitrii Paniukov

Partenaire :

16 Bit Inc.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Simulation et analyse CFD de la séparation des gaz à l’aide de réacteurs à disques à double rotation

La réduction des émissions de gaz à effet de serre (GES) est un enjeu mondial important, car les GES provenant des activités humaines contribuent de manière significative aux changements climatiques mondiaux. Les gaz à effet de serre causent des changements climatiques tels que la hausse des températures moyennes, des événements météorologiques extrêmes. Le dioxyde de carbone est le principal gaz à effet de serre, responsable d’environ les trois quarts des émissions. Ce projet vise à réduire les émissions mondiales de carbone en extrayant le CO2 des flux de gaz résiduels et en le convertissant en combustible. Pour cela, on utilise le dispositif radial à contre-flux de Vorsana : une méthode de séparation des gaz à faible coût et efficace basée sur le concept d’écoulement entre deux disques parallèles en rotation opposée à une distance axiale. Au fur et à mesure que les disques tournent, un système vortex turbulent complexe se crée dans l’ouverture. Le flux en rotation rapide à l’intérieur de chaque vortex applique des accélérations centripètes localisées sur les gaz et force la fraction de gaz léger vers l’axe et la fraction de gaz lourd vers la périphérie, où ils sont collectés par les canaux de sortie.

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Superviseur du corps professoral :

Joshua Brinkerhoff

Étudiant :

Nidhi Sharma

Partenaire :

Vorsana

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Identification des principaux microbes issus de la bière spontanée pour améliorer les fermentations mixtes

Les bières acides, traditionnellement fabriquées par fermentation spontanée, gagnent en popularité; en particulier des exemples produits avec la technique moderne de fermentation mixte. Ces bières à fermentation mixte présentent des défis uniques lors de leur production. Nous émettons l’hypothèse qu’en examinant la bière fermentée spontanément par procédé traditionnel, nous pouvons identifier de nouvelles méthodes et stratégies pour améliorer la qualité des bières à fermentation mixte. Blind Enthusiasm exploite une brasserie spécialement conçue pour produire à la fois la bière spontanée traditionnelle et la bière mixte. Pour améliorer la bière à fermentation mixte, il est important de comprendre comment différentes populations de micro-organismes se développent lors de la fermentation dans la bière spontanée. Grâce à cette collaboration, nous espérons comprendre comment la fermentation spontanée progresse et comment les microbes individuels de ces bières influencent la saveur finale de la bière.

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Superviseur du corps professoral :

Benjamin Willing

Étudiant :

Ben Bourrie

Partenaire :

Entreprise de brassage Blind Enthusiasm

Discipline :

Science alimentaire

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Se mettre au travail : Enquêter sur les défis du marché du travail à Saugeen Shores, Ontario

Comment soutenez-vous la municipalité à la croissance la plus rapide dans une région majoritairement rurale alors qu’elle traverse ses difficultés de croissance? Que se passe-t-il dans une communauté en pleine croissance reconnue comme l’un des meilleurs endroits où vivre, alors qu’elle tente de répondre aux demandes de main-d’œuvre, aux changements démographiques et aux défis des infrastructures propices qui soutiennent un marché du travail solide et un développement économique? Cette recherche vise à comprendre les implications des dynamiques uniques du marché du travail d’une région rurale en transition grâce à une étude de cas de Saugeen Shores, en Ontario. Avec une meilleure compréhension, les entreprises et les leaders communautaires peuvent mieux relever les défis et les opportunités découlant des changements démographiques et économiques. Les résultats de cette recherche profiteront aux parties prenantes locales et régionales, y compris Bruce Power, pour élaborer des plans stratégiques économiques renforcés ciblant les enjeux clés du marché du travail local – un domaine de recherche fondée sur des données probantes qui demeure un axe d’intérêt important pour les chercheurs et praticiens en milieu d’entreprise, de gouvernement et de développement rural à travers le Canada et le monde.

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Superviseur du corps professoral :

Ryan Gibson

Étudiant :

S. Ashleigh Weeden

Partenaire :

Bruce Power

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Apprentissage automatique appliqué pour la détection précoce de la toxicité rétinienne

L’hydroxychloroquine (HCQ) est un médicament anti-inflammatoire largement prescrit pour une gamme de troubles auto-immuns tels que le lupus et la polyarthrite rhumatoïde. Un effet secondaire indésirable de l’utilisation prolongée du HCQ est la perte de vision due à la toxicité rétinienne. Si elle est détectée tôt, elle pourrait mener à une intervention précoce pour prévenir la perte de vision et améliorer la qualité de vie des patients.
Le projet implique des recherches sur les approches actuelles d’apprentissage automatique pour le développement d’un système qui aiderait à la détection précoce de la toxicité rétinienne. Les approches actuelles impliquent l’interprétation qualitative des images d’électrorétinogramme multifocale (mfERG) et de tomographie de cohérence optique (OCT) par un expert. Le projet vise à développer un système qui automatise l’interprétation des images mfERG et OCT afin d’aider les professionnels de la santé à poser un diagnostic précis.

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Superviseur du corps professoral :

Huaxiong Huang; Arvind Gupta

Étudiant :

Faisal Habib

Partenaire :

Institut ophtalmologique de Kensington

Discipline :

Informatique

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Représentation du forum pour la recommandation inter-domaines

Un forum internet est un site en ligne où les gens peuvent avoir des conversations. Il contient des fils de discussion pour tenir des discussions entre les utilisateurs. Recommander des fils appropriés aux utilisateurs du forum est l’un des principaux objectifs d’un forum en ligne. Pour offrir une expérience utilisateur positive, une recommandation de fils inter-domaines est requise, ce qui peut grandement bénéficier de l’aide des représentations sur les forums. Ce projet de recherche vise à utiliser deux approches différentes pour créer une représentation en forum. Une approche consiste à utiliser la méthode basée sur le contenu qui utilise les données textuelles de chaque sous-forum et à construire un modèle thématique pour générer des vecteurs d’intégration de sous-forums. Une autre approche est la méthode basée sur l’utilisateur. Il génère des inclusions de sous-forums en utilisant un modèle skip-gram modifié, qui utilise le sous-forum pour prédire les contextes de ses utilisateurs. Enfin, le projet de recherche explorera la possibilité d’une approche hybride basée sur le contenu utilisateur afin d’augmenter encore la performance de l’embarquement.

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Superviseur du corps professoral :

Gerald Penn

Étudiant :

Yizhan Jiang

Partenaire :

VerticalScope Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Recommander l’utilisation des avantages pour promouvoir un mode de vie sain

Les utilisateurs de la plateforme League ont accès à plusieurs avantages pour la santé et le bien-être, notamment le massage, la physiothérapie, les entraîneurs personnels et une variété d’autres programmes; Cependant, tous ne les utilisent pas pleinement pour maximiser leur bien-être. En utilisant les données de santé et d’utilisation des programmes, nous voulons développer des prédictions personnalisées solides qui suggéreront aux individus quels programmes ils sont admissible pour et bénéficierait à leur santé. Nous espérons développer davantage la plateforme de League en un centre de santé où chaque utilisateur bénéficiera de programmes de comportements et de bien-être sains optimisés selon son profil de santé. Nos recommandations viseront à rendre nos utilisateurs plus heureux et en meilleure santé.

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Superviseur du corps professoral :

Scott Sanner

Étudiant :

Puneet Gupta

Partenaire :

League Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Apprentissage par renforcement conditionné par objectifs

L’objectif du projet est d’améliorer la méthodologie derrière l’apprentissage conditionné par les objectifs. Dans ce cadre, similaire à la configuration de l’apprentissage par renforcement traditionnel, un agent interagit avec un environnement. Cependant, au lieu d’entraîner l’agent à maximiser le rendement, l’agent est entraîné à atteindre un objectif donné à la fin de la trajectoire. C’est-à-dire que, vu un objectif spécifique au déploiement, l’agent tente de l’atteindre. Ce paradigme conditionné par un but est particulièrement prometteur pour les applications où l’objectif change à chaque épisode, par exemple, le contrôle d’un robot ou d’un drone pour différentes tâches; ou des véhicules autonomes, où la destination peut changer d’un épisode à l’autre. Dans ce projet, nous explorerons des améliorations potentielles dans le cadre conditionné par objectifs, tant dans les contextes d’espace d’action discret que continu.

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Superviseur du corps professoral :

Arvind Gupta

Étudiant :

Panteha Naderian

Partenaire :

IA de couche 6

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Analyse et optimisation d’un nouveau système de stockage thermique pour pompes à chaleur géothermiques

Chercheurs à Ontario Tech University collaborent avec McClymont et des ingénieurs géotechniques de Rak pour développer une nouvelle technologie de stockage thermique durable qui répond aux principaux défis ayant empêché l’adoption significative des systèmes de chauffage et de refroidissement géothermiques en Ontario. Un milieu de stockage innovant, basé sur une boue de construction, sera développé et utilisé dans le stockage thermique souterrain, et couplé à une pompe à chaleur géothermique pour offrir un chauffage et un refroidissement des bâtiments hautement efficaces et propres. Cette nouvelle technologie, peu coûteuse, pourra être intégrée efficacement au chauffage solaire, la rendant plus compétitive en termes de coûts par rapport au gaz naturel, et menant à une adoption accrue et à une réduction considérable des émissions de CO2 dans le secteur du bâtiment.

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Superviseur du corps professoral :

Marc Rosen

Étudiant :

Seyed Masih Alavy Ghahfarrokhy

Partenaire :

McClymont et Rak Engineers Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Ontario Tech

Programme :

Accélération

Fils de discussion d’apprentissage : Représentations pour renforcer les recommandations basées sur le contenu

VerticalScope est une entreprise qui possède des forums en ligne dans de nombreux domaines, tels que l’automobile, la santé, la technologie et les sports de puissance. VerticalScope utilise un système de recommandation basé sur le contenu pour atténuer le problème du démarrage à froid, où une grande partie du trafic sur les forums provient d’utilisateurs non enregistrés. Le but de ce projet est d’apprendre les représentations des fils de discussion. Des représentations de threads qui capturent l’information sémantique et contextuelle peuvent améliorer le système de recommandation pour suggérer des threads plus pertinents aux utilisateurs, et augmenter l’optimisation pour les moteurs de recherche et le taux de rétention des utilisateurs. Comprendre les sentiments des utilisateurs permet aussi de découvrir des sujets tendances, ainsi que de personnaliser la page d’accueil et les publicités.
Apprendre les représentations des fils de fil présente divers défis. Dans les forums automobiles, par exemple, il peut y avoir plusieurs discussions sur l’achat et la vente de voitures. Cependant, bien que ces fils puissent avoir un contexte similaire, l’objet de discussion (par exemple, le modèle spécifique de voiture) peut être différent, et les représentations apprises devraient saisir ces différences. Un autre problème connexe est qu’il existe de nombreux mots hors vocabulaire qui peuvent être très importants pour la pertinence entre deux threads (par exemple, le nom d’un produit spécifique).

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Superviseur du corps professoral :

Gerald Penn

Étudiant :

Ding Tao Liu

Partenaire :

VerticalScope Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Concevoir un programme de souscription de crédit préapprouvé « Zero credit touch » (ZCT) pour les clients de détail

ICICI Bank a développé diverses stratégies « Zero credit touch » (ZCT) où, sans aucune intervention de crédit ni informations supplémentaires recueillies auprès des clients, des facilités de crédit peuvent être offertes. Mais il existe plusieurs défis dans l’expansion des stratégies ZCT, à savoir, (i) les modèles de crédit actuels, qui sont une combinaison de règles d’affaires, de cartes de pointage et de modèles d’apprentissage automatique, ne qualifient pas une proportion significative des clients actuels de la Banque ICICI; (ii) lorsque les clients n’ont pas de compte salarial auprès de la banque, le revenu estimé est plus faible, ce qui fait que le client se voit offrir un montant inférieur à ses besoins; (iii) les clients aux intentions frauduleuses peuvent ouvrir des comptes et, avec le temps, ces profils seront admissibles au ZCT. Pour remédier à ces problèmes, nous proposons un système ZCT novateur intégrant plusieurs méthodologies de pointe pour créer un produit de référence afin de réduire les coûts de crédit et d’exploitation tout en offrant une expérience client supérieure.

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Superviseur du corps professoral :

Sebastian Jaimungal

Étudiant :

Sanghamesh Vastrad

Partenaire :

Banque ICICI Canada

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Utilisation de modèles NLP pour récupérer des données SQL via commande vocale pour SOTI SNAP Analytics (NL-vers-SQL)

Ce projet vise à intégrer une base de données et un calcul mathématique, avec l’utilisation d’Alexa, Google Home, Cortana, afin que les utilisateurs puissent utiliser le langage naturel pour agréger des données significatives et répondre à des questions issues d’une base de données donnée. Par exemple, supposons qu’il existe une base de données sur les ventes de voitures. Si je demandais à Siri : « Qui est la meilleure vente de BMW à Toronto? » Notre algorithme conçu devrait retourner le nom des ventes les plus élevées de cette base de données donnée. Le projet développe également un moteur analytique qui effectuera des calculs mathématiques dynamiques sur les données soumises par l’APP SNAP.

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Superviseur du corps professoral :

Gerald Penn

Étudiant :

Sarasadat Golestaneh; Ronak Patel; Lixiang Wei

Partenaire :

SOTI Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

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