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

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

Détection multilingue des fournisseurs B2B et extraction d’informations

Chez Tealbook, nous faisons des recherches sur le web pour rendre les sites web des fournisseurs interentreprises du monde entier facilement accessibles. Nous extravons des phrases et des mots-clés importants pour créer une base de données consultable que les acheteurs peuvent ensuite utiliser pour trouver le bon fournisseur selon leurs besoins. Mais pour l’instant, nous sommes limités à desservir des organisations anglophones. Peut-on élargir nos services au français? À l’Allemand? À la Coréenne? À l’une des 7000 autres langues dans le monde? Cela permettrait non seulement à Tealbook d’atteindre un public plus large, mais aussi d’aider le monde à rester interconnecté dans toutes les langues.

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Superviseur du corps professoral :

Gerald Penn

Étudiant :

Khasir Hean

Partenaire :

Tealbook inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

iStandardize : Recommandations pour la standardisation des formulaires de soins de santé

iStandardize est une solution d’apprentissage automatique propulsée par l’IA conçue pour simplifier la standardisation des ensembles d’ordres cliniques (c’est-à-dire les formulaires) en utilisant des techniques d’apprentissage automatique et de traitement du langage naturel. Actuellement, les réseaux hospitaliers utilisent plusieurs versions de formulaires et d’ensembles d’ordres, dont plusieurs sont similaires. Le manque de standardisation pose un défi dans l’intégration des données pour le partage, ajoute un fardeau supplémentaire en matière de documentation et perturbe le flux de travail pour les cliniciens. La solution applique le traitement du langage naturel et l’apprentissage automatique pour identifier des ensembles d’ordres similaires et leurs éléments (attributs et réponses), réduire le travail manuel nécessaire pour comparer les ensembles d’ordres, et accélérer le processus décisionnel pour la standardisation.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Brudno

Étudiant :

Joseph Roussy

Partenaire :

Deloitte Consulting

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Applications de l’échantillonnage quantique de Monte Carlo

Dans l’environnement actuel de l’informatique quantique, l’accès à tous les principaux fournisseurs de matériel est entièrement basé sur le cloud. En conséquence, les grandes entreprises et autres utilisateurs sensibles à la vie privée sont limités dans leur capacité à expérimenter avec des ordinateurs quantiques. Beaucoup ont simplement choisi de renoncer complètement à l’expérimentation avec les ordinateurs quantiques. Une application attentive des recherches récentes est essentielle pour répondre à ce besoin par le développement, les tests et le déploiement de solutions de sécurité conçues pour les ordinateurs quantiques d’aujourd’hui. Ce projet vise à rechercher des algorithmes quantiques spécifiques à l’industrie et des récentes percées académiques dans le but de développer des outils de sécurité adaptés à chaque tâche, conviviaux, pouvant être déployés dans un contexte réel. Une attention particulière sera accordée aux demandes de financement. Le projet pourrait aboutir à des publications scientifiques.

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Superviseur du corps professoral :

Henry Yuen

Étudiant :

Cara Alexander

Partenaire :

AgnostiQ Labs

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Apprendre à se classer grâce à l’exploration des intérêts des utilisateurs : vers la personnalisation des recherches

Dans le magasinage en ligne, les résultats de recherche présentent souvent une ambiguïté inhérente. Deux clients utilisant le même terme pour requête de recherche peuvent avoir des attentes complètement différentes concernant les résultats affichés. Par exemple, lorsque les utilisateurs tapent la requête « casque », certains peuvent s’attendre à des écouteurs over-ear avec isolation passive du bruit, tandis que d’autres peuvent s’attendre à des écouteurs intra-auriculaires avec une meilleure portabilité. Ce projet vise à extraire les intérêts ou préférences des utilisateurs et à comprendre ce qu’ils souhaitent. Après avoir découvert les intérêts des utilisateurs, il est possible de fournir des résultats de recherche personnalisés pour tous en utilisant des techniques d’apprentissage automatique.
L’entreprise pourra attirer et fidéliser davantage de clients en offrant une expérience d’achat en ligne innovante et personnalisée.

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Superviseur du corps professoral :

Roger Grosse

Étudiant :

Zhou Fang

Partenaire :

Société Loblaw Limitée

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industrie des services

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Améliorer le dépistage Q-RT-PCR de la COVID-19 en suivant les variants viraux

Ce projet s’étendra aux premières conclusions de nos laboratoires selon lesquelles les stratégies actuelles de dépistage basées sur la q-RT-PCR pour les patients atteints de la COVID-19 peuvent se situer dans des régions variantes de la séquence virale du SARS-CoV2 et pourraient potentiellement mener à des résultats faux négatifs. Ce projet, en collaboration avec BioXplor, mènera au développement d’un outil de bioinformatique en ligne permettant de suivre les mutations virales à mesure qu’elles évoluent, ainsi qu’à une conception optimale d’amorces pour tester des tests qui évitent les mutations à points chauds, ce qui conduira à un dépistage des patients plus robuste et précis. BioXplor aidera ensuite à diffuser ces outils bioinformatiques conviviaux auprès de la communauté de recherche sur la COVID-19, tant dans l’industrie que dans l’industrie milieu postsecondaire qui fabriquent des trousses de test COVID-19.

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Superviseur du corps professoral :

Neil Watkins; Jody Haigh

Étudiant :

Piscine Carlos Farkas

Partenaire :

BioXplor Inc

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Identification de la langue parlée chez les enfants

Lors des tests de langue étrangère, les gens peuvent répondre dans des langues différentes de la langue attendue. Les systèmes de notation typiques sont entraînés uniquement sur la langue attendue, donc les réponses linguistiques inattendues peuvent avoir des résultats inhabituels en matière de reconnaissance et de notation vocale. Pearson souhaite développer un système plus robuste permettant à la machine automatisée de reconnaissance vocale de savoir dès le départ si la réponse contient du contenu non ciblé dans la langue. Les appels linguistiques courants sont l’anglais, l’espagnol, le chinois, le japonais, etc. Les fichiers audio durent généralement de 5 à 90 secondes. Il existe des logiciels populaires conçus pour traiter ces problèmes, mais leurs résultats doivent être testés avec les types particuliers d’entrées obtenues comme réponses de test. Celles-ci peuvent avoir un fort accent, être la parole des enfants et d’autres facteurs compliqués. Améliorer ces systèmes améliorerait grandement la compétitivité de Pearson sur le marché et contribuerait aussi à élargir les limites des connaissances en traitement vocal.

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Superviseur du corps professoral :

Gerald Penn

Étudiant :

Varier d’Aravind

Partenaire :

Pearson Éducation Canada

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

SOTI SNAP Blockly – Créer des applications sans programmation

SOTI SNAP est une plateforme de développement d’applications qui permet aux utilisateurs de créer des applications avec peu ou pas de connaissances en programmation. En utilisant une approche basée sur des blocs, les utilisateurs peuvent glisser-déposer des blocs et des widgets préfabriqués, puis les connecter pour créer des applications en quelques minutes. Les applications créées avec SOTI SNAP peuvent fonctionner aussi bien sur des appareils Android que sur iOS. L’objectif de ce projet serait d’améliorer la plateforme SNAP SOTI existante afin de faciliter l’expérimentation et l’apprentissage des utilisateurs. Des études utilisateurs seront menées pour déterminer tout widget et fonctionnalité supplémentaire pouvant être ajouté à SOTI SNAP pour améliorer davantage la plateforme.

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Superviseur du corps professoral :

Fanny Chevalier

Étudiant :

Raymond Zeng

Partenaire :

SOTI Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Conception et développement d’une armoire automatisée de désinfection d’objets UV contre la COVID-19

La COVID-19 hautement contagieuse a eu des effets généralisés sur la santé, la sécurité et l’économie canadiennes et mondiales. Bien que les vaccins jouent un rôle clé dans la prévention des maladies virales, diverses mesures devraient être prises pour ralentir leur propagation. Parmi les mesures préventives, les systèmes de désinfection sont d’une importance capitale pour lutter contre la COVID-19. L’objectif de ce projet est de concevoir et de construire une armoire confinée automatisée pour la désinfection d’objets utilisant l’irradiation germicide aux ultraviolets. Cette armoire intelligente pourrait détecter les objets, mesurer leur taille et ajuster le taux d’UV en peu de temps, ce qui en fait un bon candidat pour les grands détaillants en ligne qui distribuent des centaines de milliers d’articles chaque jour.

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Superviseur du corps professoral :

Shahpour Alirezaee; Mohammed Jalal Ahamed

Étudiant :

Faraz Talebpour

Partenaire :

Niveau Un Robotique et Contrôles Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

SOTI SNAP SDK Pour créer un widget tiers

Ce projet vise à exploiter l’utilisation de l’application SOTI Snap auprès d’une communauté plus large en offrant plus de flexibilité aux utilisateurs tiers et en réduisant les connaissances préalables en programmation requises. Pour ce faire, nous nous concentrerons sur la création d’un kit de développement logiciel (SDK) afin que des tiers puissent créer et publier de nouveaux widgets, permettant de créer rapidement des applications SNAP qui répondent à un large éventail de besoins d’affaires. Les principes d’interaction homme-machine et d’architecture logicielle seront appliqués pour rendre le SDK plus convivial. Les premières étapes seront axées sur les études utilisateurs et la conception architecturale, et les étapes ultérieures seront axées sur l’implémentation évolutive et extensible de la partie backend pour la rendre suffisamment tolérante aux pannes et assez flexible pour communiquer avec des ressources tierces.

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Superviseur du corps professoral :

Maryam Mehri Dehnavi

Étudiant :

Xuejie Tang

Partenaire :

SOTI Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

La conception et la mise en œuvre d’un mouvement eHealth ludifié et d’une solution de pleine conscience pour les enfants d’âge scolaire

La prestation en ligne des programmes scolaires primaires peut bien fonctionner pour des matières comme les mathématiques et les sciences, mais moins pour l’éducation physique. Plus que jamais, il est crucial de veiller à ce que les enfants continuent de bénéficier des innombrables résultats positifs en santé mentale et physique associés à une activité physique régulière. Pour aider les enfants à bouger pendant cette période stressante (c.-à-d. la COVID-19), Mitacs collabore avec X Movement pour développer une application ExerGame Smartphone que les enfants peuvent utiliser pour s’affronter dans des défis d’activité physique et de pleine conscience avec leurs amis et membres de la famille à l’école. Nous évaluerons leurs habitudes hebdomadaires d’activité physique à l’aide de FitBits. Nous allons aussi examiner si les enfants qui utilisent notre ExerGame constatent une amélioration de leur humeur, de leur contrôle émotionnel, de leur résilience et de leur satisfaction de vie. Ce partenariat aidera à valider les programmes d’activité physique et de pleine conscience du mouvement X, tout en contribuant à éveiller l’amour de l’enfant pour le mouvement en pleine conscience.

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Superviseur du corps professoral :

Sidney Kennedy

Étudiant :

Tian Renton

Partenaire :

Mouvement X

Discipline :

Autre

Secteur :

Éducation

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Développer un algorithme d’IA pour la surveillance continue de l’état de santé mentale à l’aide de jeux de données accessibles publiquement

La mauvaise santé mentale et le stress sont des conséquences attendues de la pandémie de COVID-19. La distanciation sociale a un autre impact sur la santé mentale des individus. Comme la plupart des consultations médicales se tiennent en ligne, il est urgent de permettre une surveillance continue de la santé mentale en identifiant les facteurs de risque de stress élevé et de mauvaise santé mentale, et de fournir aux individus de l’information pour améliorer leur santé et leur bien-être. Les appareils portables et mobiles sont un moyen efficace et efficace d’atteindre cet objectif de manière très économique. Nous aimerions développer un nouvel algorithme d’IA qui aidera à évaluer l’état de santé mentale des individus en temps réel en utilisant le flux de données continu provenant des appareils portables. L’objectif de ce projet est d’examiner la précision avec laquelle ces mesures pourraient identifier les conditions de stress et de mauvaise santé mentale. Nous prévoyons d’appliquer de nouveaux algorithmes sur les ensembles de données déjà disponibles dans le domaine public afin d’identifier la corrélation entre les différents marqueurs physiologiques et la mauvaise santé mentale.

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Superviseur du corps professoral :

Steven Wang

Étudiant :

Hang Du

Partenaire :

C2C Healthcare Inc

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Emploi et éducation des jeunes et impact de la COVID-19

Le projet proposé consiste en une revue de littérature et un examen juridictionnel. Nous cherchons à comprendre la littérature passée et actuelle sur l’engagement économique des jeunes, l’engagement sur le marché du travail, les stratégies et recherches postsecondaires et de formation, le bien-être social et les vulnérabilités spécifiques des jeunes lorsqu’ils s’engagent sur le marché du travail. Le CFY utilisera cette recherche pour élaborer des recommandations stratégiques afin de relever les défis et obstacles actuels liés à la pandémie de COVID et à la « nouvelle normalité » afin que Choices for Youth et d’autres partenaires puissent agir dès maintenant et être prêts à répondre aux besoins des jeunes dans les semaines et mois à venir.

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Superviseur du corps professoral :

Natalie Slawinski

Étudiant :

Matthew Cooper

Partenaire :

Choix pour la jeunesse

Discipline :

Autre

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

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