Projets novateurs réalisés

Développement et mise en place d’une progression des apprentissages en vélo de montagne chez les 7 à 14 ans

La pratique du vélo de montagne connaît une croissance rapide au Québec, mais il n’existe aucune progression pédagogique claire pour les jeunes de 7 à 14 ans. Cette lacune entraîne des risques accrus d’accidents et des défis pour les centres de vélo, notamment en matière d’assurance. Ce projet de 6 mois vise à développer une progression des apprentissages adaptée au contexte québécois, fondée sur la littérature scientifique et les pratiques observées chez les entraîneurs du Centre national de cyclisme de Bromont (CNCB). Les principales étapes incluent : la conception d’une démarche structurée, la formation et l’accompagnement des entraîneurs, et l’analyse de leurs perceptions pour ajuster la progression. Les avantages pour le CNCB sont significatifs : camps plus sécuritaires, amélioration de la qualité pédagogique, et positionnement comme leader en formation jeunesse. Sur le plan social, le projet contribuera à réduire les blessures, à promouvoir les saines habitudes de vie et à soutenir le développement durable des sports de plein air.

Disentangled Representation Learning for Epilepsy EEG

L’épilepsie touche des millions de personnes dans le monde et se manifeste par des crises soudaines qui peuvent être difficiles à prévoir ou à détecter automatiquement. Aujourd’hui, les médecins utilisent principalement l’électroencéphalogramme (EEG) pour analyser l’activité du cerveau et identifier les signes annonciateurs de ces crises. Cependant, l’interprétation des signaux EEG est complexe et nécessite beaucoup de temps, ce qui limite la rapidité et la précision du diagnostic.
Ce projet vise à développer une nouvelle méthode d’analyse automatique des signaux EEG à l’aide de l’intelligence artificielle. L’objectif principal est de créer un modèle capable d’identifier, à partir des signaux cérébraux, les motifs associés aux crises épileptiques, tout en tenant compte des différences entre les patients et des variations liées aux équipements utilisés. Pour cela, le projet utilise des techniques de pointe comme les modèles VQ-VAE et les architectures de type Transformer, reconnues pour leur capacité à extraire des représentations efficaces et interprétables.
À terme, cette recherche pourrait contribuer à améliorer la détection des crises, faciliter le travail des professionnels de la santé et ouvrir la voie à des outils cliniques plus fiables et personnalisés. Elle représente une avancée importante vers une meilleure prise en charge des personnes vivant avec l’épilepsie.

South Forty Express

A local small-to-medium enterprise (SME) is providing a student internship opportunity to lead a market research project aimed at validating demand for a new regional transportation concept. The goal is to understand traveler preferences and identify the strongest launch corridors within Alberta.
The intern will design and execute the research, collect and analyze data, and translate findings into a defensible brief that supports regulatory engagement and partner confidence. This hands-on project provides practical experience in applied research while helping a local SME advance an innovative solution to improve regional connectivity.

Modèles d’affaires en économie sociale dans les systèmes alimentaires territoriaux durables

Le projet de recherche vise à identifier et analyser différents modèles d’affaires en alimentation développés par des coopératives ou des organismes à but non lucratif (OBNL) en économie sociale au Québec. Ces organisations, engagées dans le développement de systèmes alimentaires territoriaux durables, proposent des approches variées pour combiner mission sociale et viabilité économique.

La stagiaire sélectionnera les modèles jugés particulièrement pertinents ou inspirants, qu’elle documentera à partir de recherches terrain, de visites et d’entrevues avec les responsables. Elle analysera leurs modèles d’affaires, leurs caractéristiques principales, leurs sources de revenus, leurs structures de gouvernance et surtout leur capacité à assurer leur pérennité. Les modèles observés seront ensuite comparés à l’aide de critères stratégiques définis en collaboration avec le Réseau régional en alimentation communautaire (RRAC), afin de faire ressortir les pratiques les plus porteuses et transférables pour l’organisme.

Les résultats de cette analyse comparative permettront au RRAC d’enrichir sa réflexion stratégique et de s’inspirer de modèles concrets pour guider le développement de ses propres projets, notamment les Espaces CT (espaces collaboratifs de transformation alimentaire). Un atelier de transfert des connaissances sera animé par la stagiaire à la fin du mandat pour partager les apprentissages avec l’équipe et les membres de la gouvernance du RRAC. Ce projet permettra à l’organisation de prendre des décisions éclairées et réalistes, appuyées sur des exemples existants.

Le modèle d’affaires jugé le plus pertinent par le RRAC sera ensuite développé plus en détail. Un canevas de modèle d’affaires sera produit pour en préciser les composantes, accompagné d’un montage financier sur cinq ans afin d’en évaluer la faisabilité économique et les besoins en ressources.

En somme, cette démarche contribuera directement à renforcer la capacité du RRAC à mettre en place un modèle durable, structuré et adapté à son territoire et à sa mission.

Methods of quantum crystallography on the quantum computer

This project will focus on the development of a set of quantum computational algorithms/routines for quantum crystallography [1-3] — a field which merges quantum chemistry electronic structure modelling and crystal structure optimization based on information derived from experimental x-ray scattering data. The aim is to look for quantum computational advantage and/or utility for optimizing crystal structures and crystal wavefunctions via near-term and fault-tolerant quantum computational
approaches.
Most of the research focus in quantum computational modelling of materials [4] is based on either electronic structure optimizations of small molecules or coarse-grained approaches of larger molecules. Here we are attempting a multi-scale approach to modelling crystals, made possible by (1) the symmetry and periodicity of crystal structures and (2) the wealth of information derived from xray crystallography on electron charge density in crystals. These give experimental constraints on
plausible wavefunction models for crystals.
Such wavefunctions will capture properties of the bulk material as well as properties on the atomic/molecular scale. This should bring scientists a step closer to elucidating structure-property relations and designing new materials with predetermined properties for any desired application.

Leveraging Large Language Models for knowledge base management and decision making

This project will help a mining company turn its scattered data—reports, manuals, work orders, and sensor readings—into a smart, searchable “knowledge library.” Using large language models (LLMs), such as GPT, the intern will design a simple map of key mining concepts (equipment, events, hazards, procedures), automatically pull important facts from documents and charts, and build a system that can answer everyday questions with clear sources (e.g., “Why did Pump P-23 fail last week, and what should we do next?”). The system will also suggest practical actions—like adjusting maintenance schedules or alarm thresholds—while keeping a record of where each recommendation came from. For the partner, the benefits are faster, more confident decisions, fewer delays and unplanned shutdowns, improved safety, and better use of existing data. The work creates a reusable blueprint the company can scale across sites, making operations more reliable, transparent, and cost-effective.

GamBit – Brain-Computer Interface Hardware for Adaptive Gaming

Zeuron is a startup developing GamBit, a brain-computer interface (BCI) that lets people control video games using their brain signals. This technology is especially designed for individuals with neuromotor conditions like paralysis or muscular dystrophy, who often face barriers to traditional forms of play and communication. The project will involve two interns—one in computer science and one in electrical engineering—who will help refine and integrate the system’s hardware, signal processing, and adaptive gameplay features. Their work will result in a headset that can detect brain activity in real time and adjust games based on the user’s mental and emotional state. This research will not only help make gaming more inclusive for people with physical disabilities but could also lead to broader uses in assistive technologies and cognitive training. For Zeuron, the project will accelerate product development and bring them closer to market readiness, while supporting Canada’s leadership in innovative, human-centered neurotechnology.

Creating Synthetic and Verifiable Community Energy Profiles with Foundational Models and Digital Twins

The proposed project supports the exchange of a PhD student and a Master’s student between Concordia University (CU), Canada, and Santa Clara University (SCU), USA, to conduct supervised research under the EuReCa Global Center, a global initiative that focuses on use-inspired research toward equitable and user-centric energy markets for resilient grid-interactive communities. The project will investigate innovative approaches to the synthesis and verification of AI-powered community energy profilling to enable better clean energy integration and market mechanism designs. Co-supervised by researchers at the two institutions, the interns will explore new ways to profile and validate community energy resources, consumptions, and related behaviours using foundational models and digital twins, leveraging a scalable hardware-in-the-loop co-simulation platform at CU. The intern will also facilitate research exchanges between the two institutions and collect use cases from local communities, thereby contributing to the development of international collaborations, industrial partnerships, and research projects at the EuReca Global Center.

Optimisation de l’accès aux contenus pédagogiques mobiles en contexte de faible connectivité par un système multi-agents intelligent

Ce projet vise à améliorer l’accès à l’éducation en ligne pour les étudiantes et étudiants vivant dans des régions où la connexion Internet est faible ou instable, notamment en Afrique subsaharienne. Dans des pays comme le Sénégal, beaucoup d’apprenants utilisent le téléphone mobile pour étudier, mais les plateformes actuelles ne s’adaptent pas aux réalités du terrain : fichiers trop lourds, vidéos impossibles à charger, coupures de réseau et coûts élevés.
Pour répondre à ces défis, le projet développe un Système Multi-Agents Intelligent, une technologie où plusieurs « agents » autonomes collaborent pour adapter automatiquement les contenus pédagogiques à la qualité de la connexion de chaque apprenant.
Concrètement, un agent mesure en temps réel la connexion Internet, un second transforme les contenus (compression vidéo, résumé automatique, transcription), et un troisième recommande les formats les plus adaptés. Cette adaptation se fait instantanément, permettant de poursuivre l’apprentissage même en cas de faible connectivité. Le système sera intégré à Moodle, utilisée par de nombreuses universités, afin de faciliter son adoption, notamment à l’Université Virtuelle du Sénégal.
En offrant des contenus accessibles partout, ce projet contribue directement à réduire les inégalités éducatives et ouvre la voie à une éducation numérique plus inclusive.

Writing as a duty to memory: Fiction in the context of Post- Genocide Rwanda

This Mitacs research project involves a series of writing workshops with contemporary Rwandan fiction writers, and interviews with academics in literature departments in Rwandese institutions, editors and literary event organizers on different aspects of Rwandan literature, specifically around the common theme of place of fiction in collective memory. Both will be conducted in conjunction with Mount Kigali University, Huza Press (Kigali) and Goethe institute Kigali, and will culminate in an anthology of contemporary Rwandan short fiction, and a collection of interviews/essays to be published as a book in Canada and digitally. The project’s main objective is to produce a primary reference resource for contemporary Rwandan fiction writing for Canadian and global readers, writers and academics, which will become a basis for dialogue between Rwandan writers and the rest of the literary world about fictional representations and accounts of traumatic experiences and memories. The material will become an authoritative reference that can be used to develop instructional curriculum for studying Rwandan literature. The researcher also hopes to create an intercontinental network of writers and readers, by connecting Rwandan writers to Canadian literary spaces and vice versa. This project opens an opportunity for Concordia and Mount Kigali universities for future collaborations.

Routage intelligent de l’énergie dans l’Energy Internet par apprentissage par renforcement et apprentissage fédéré

L’Energy Internet représente une nouvelle génération de réseaux énergétiques interconnectés, où le routage de l’énergie entre producteurs, consommateurs et prosumers doit être optimisé en continu. Les approches classiques de routage centralisé rencontrent des limites face à la complexité croissante et aux enjeux de confidentialité des données énergétiques locales.
Ce projet vise à explorer une approche combinant apprentissage par renforcement (RL) et apprentissage fédéré (FL), en s’appuyant sur les graphes pour modéliser la structure dynamique du réseau. L’objectif est de développer une méthode capable d’apprendre des stratégies de routage adaptatives, distribuées et collaboratives, sans nécessiter la centralisation des données sensibles.

Robust Multi-Source Retrieval and Verification for Multi-Agent QA Systems

This project will strengthen an AI question-answering system by improving how it finds and checks information. It focuses on building a retrieval pipeline that can search across multiple document collections and then filter the results to keep only the most relevant pieces. She will also design a “verification agent” that double-checks whether each answer is really supported by the retrieved evidence and flags possible mistakes. The project adds a robust information layer to an existing multi-agent AI framework, deepening expertise in trustworthy and explainable AI. For the home institution, it offers concrete experience with end-to-end AI system engineering, from data pipelines to interfaces, and creates a basis for future joint projects, student exchanges, and shared publications.