Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Procédé avancé d’oxydation dans la transformation des fruits et légumes frais : réduire la consommation d’eau, prolonger la durée de conservation et améliorer la sécurité alimentaire

Les produits frais demeurent la principale cause de maladies d’origine alimentaire et sont mis en évidence pour leur présence de résidus de pesticides. De plus, les fruits et légumes ont été mis en avant comme l’une des principales sources de déchets alimentaires, en plus d’être un consommateur majeur d’eau. Actuellement, le lavage post-récolte est utilisé comme étape pour éliminer la contamination acquise dans les champs. Cependant, les microbes et les pesticides ne sont pas inactivés par le lavage, mais sont plus répartis entre les lots. De plus, les produits lavés contiennent des spoilers plus rapides que non lavés et la quantité d’eau utilisée dans le processus peut être de l’ordre de 4 litres par kg de produit. Le projet proposé surmontera tous ces problèmes en développant un procédé qui exploite le pouvoir oxydatif des radicaux chlorures (via un procédé appelé procédé d’oxydation avancé; AOP) pour inactiver les microbes et dégrader les pesticides tout en utilisant un minimum d’eau. Dans un procédé supplémentaire, la puissance oxydative de l’AOP sera appliquée pour dégrader les pesticides et les constituants consommateurs de chlore dans l’eau. C’est principalement pour rendre le processus de lavage plus efficace et réduire la consommation d’eau en éliminant la nécessité de remplir sans cesse les réservoirs de lavage. Ensemble, ces deux technologies amélioreront la sécurité alimentaire des produits frais et prolongeront leur durée de conservation.

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Superviseur du corps professoral :

Keith Warriner; Ryan Prosser

Étudiant :

Hongran Wang; Gustavo Bastos Machado

Partenaire :

Pride Pak Ltd.

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Préparation des enveloppes Sentinel pour la détection des agents pathogènes dans les emballages alimentaires

L’objectif de ce projet est de développer et d’intégrer la technologie nécessaire pour créer des matériaux d’emballage alimentaire capables de dire à tout consommateur non formé si la nourriture est sécuritaire à consommer, sans avoir besoin d’utiliser un équipement sophistiqué. Cela sera réalisé en intégrant un biocapteur de type code-barres sur un emballage alimentaire antifouling. Le biocapteur est capable de détecter des traces de souches pathogènes spécifiques de la bactérie Escherichia coli O157 :H7. Ainsi, la contamination alimentaire peut être filtrée sur l’étagère à l’aide d’un simple détecteur de fluorescence portatif à la main. Nous prévoyons que le matériau d’emballage alimentaire intelligent développé signalera la présence de pathogènes cibles sans qu’il soit nécessaire d’ouvrir l’emballage. Cette recherche est menée en collaboration avec un partenaire industriel, Toyota Tsusho Canada Inc. (TTCI), qui validera et commercialisera ultimement les technologies et produits finaux.

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Superviseur du corps professoral :

Tohid Didar

Étudiant :

Au milieu de Shakeri

Partenaire :

Toyota Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Développement d’une solution pour évaluer la qualité et optimiser les codecs vidéo basés sur l’IA

Les codecs vidéo actuels envisagent des algorithmes pour analyser les images vidéo afin de déterminer quels bits peuvent être retirés pour réduire la taille des fichiers sans dégradation subjective des images vidéo. L’intégration de l’IA au processus d’encodage améliore la qualité de l’encodage et du décodage. L’IA permet au logiciel d’évaluer de manière proactive la qualité de la vidéo encodée avant la transmission. Cela permet au système de compression de détecter et de corriger tout artefact possible dans les images vidéo. Les principaux objectifs de l’entreprise concernant ce projet peuvent se résumer ainsi : 1) Évaluation de la qualité des codecs vidéo basés sur l’IA du point de vue de l’industrie. 2) Détermination de la capacité du codec à fonctionner sur du matériel standard. 3) Évaluation de techniques d’optimisation des codecs basées sur l’IA telles que la vectorisation, le SIMD, le GPU, etc. L’amélioration de ces technologies pourrait améliorer l’industrie du divertissement au pays et aussi potentiellement soutenir les projets de villes intelligentes au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Nizar Bouguila

Étudiant :

Vahid Khorasani-Ghassab

Partenaire :

Avid Technologies Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Élaboration d’une stratégie de surveillance de la santé structurelle pour les grues portuaires utilisant un réseau de capteurs

La défaillance par fatigue est l’un des modes de défaillance les plus courants dans les structures en acier lorsqu’elles subissent des charges variables ou répétées. Impliquant le chargement, le déplacement et le déchargement répétés des conteneurs, les grues navire-terre au quai sont sujettes à développer des fissures causées par la fatigue. Les méthodes d’inspection non destructives sont principalement utilisées dans les grues bâbord pour détecter les fissures causées par la fatigue. Cependant, les méthodes comportent des incertitudes quant à l’initiation et à l’emplacement des fissures de fatigue et doivent être effectuées manuellement et périodiquement, ce qui entraîne des temps d’arrêt importants et des efforts d’inspection. Ce projet de recherche vise à améliorer la pratique actuelle d’inspection en développant une méthode permettant d’identifier plus précisément les dommages potentiels liés à la fatigue dans les grues bâbord, basée sur des techniques de surveillance de la santé structurelle. Le résultat de ce projet améliorera la compétence du partenaire industriel en étendant sa convergence de marché vers l’évaluation de la performance structurelle.

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Superviseur du corps professoral :

Oh-Sung Kwon

Étudiant :

Xu Huang; Parc Jamin

Partenaire :

Titan International Industries Limitée

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Faisons ça ensemble! Développer un média documentaire basé sur la connaissance, une communauté de pratique et un institut à l’Université du Nouveau-Brunswick

Les institutions académiques et les organismes de financement demandent de plus en plus à leurs chercheurs de mener davantage d’activités de sensibilisation, y compris des initiatives de mobilisation des connaissances. Cependant, les chercheurs manquent souvent de formation et/ou de ressources pour communiquer efficacement avec des publics non académiques. En utilisant le Guide DOCTalks : Pratiques collaboratives intersectorielles pour les médias documentaires basés sur la connaissance, nous proposons un Institut DOCTalks pour les médias documentaires basés sur la connaissance ainsi qu’une communauté de pratique associée à l’Université du Nouveau-Brunswick. Ce projet emploiera un stagiaire au doctorat pendant 12 mois pour mener des recherches primaires à l’aide d’entretiens en personne et de sondages en ligne afin de a) Identifier l’UNB?? les politiques et procédures pour établir un Centre DOCTalks; b) Préparer et exécuter un plan stratégique pour faire fonctionner et financer le Centre DOCTalks à l’UNB; et c) Promouvoir le Centre auprès des autres facultés et services de recherche de l’UNB. Pour tester l’efficacité du Centre, le stagiaire étudiera le projet de médias documentaires appelé « CANNABIS APPLIQUÉ », fournissant un compte rendu ethnographique des pratiques sociales qui émergent lorsque les participants interagissent sur un film documentaire. Cette enquête identifiera des compétences, des ressources et des opportunités de financement qui aideront à encourager d’autres chercheurs à produire des médias documentaires fondés sur la connaissance dans le cadre de leurs activités de mobilisation des connaissances.

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Superviseur du corps professoral :

Paul De Decker; Rob Moir

Étudiant :

Stephany Peterson

Partenaire :

Doctalk Inc

Discipline :

Autre

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Programme :

Accélération

Planification de la gestion des urgences pour les communautés autochtones

Pour les communautés autochtones, la gestion des urgences consiste à adopter des stratégies et activités communautaires qui répondent aux exigences de santé et de sécurité des citoyens tout en protégeant, maintenant et améliorant les infrastructures et ressources communautaires nécessaires à l’avenir. Ce projet de recherche examinera les développements récents résultant de la pandémie mondiale de COVID-19 et explorera comment promouvoir la planification collaborative de la gestion des urgences entre les gouvernements autochtones et les parties prenantes externes. La recherche comprendra trois étapes : premièrement, une révision des stratégies actuelles de gestion des urgences employées par les gouvernements fédéral/provincial/territorial; deuxièmement, un examen de la manière dont les stratégies de gestion des urgences peuvent être intégrées dans les structures administratives des gouvernements autochtones; et, troisièmement, une évaluation théorique de la manière d’améliorer la coordination de la planification de la gestion des urgences par les gouvernements autochtones avec les parties prenantes externes, conformément au droit inhérent des Autochtones à l’autodétermination.

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Superviseur du corps professoral :

Brent Mainprize; John emprunte

Étudiant :

Wilfred Chanze Gamble

Partenaire :

Brian Payer et Associés Inc

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Une approche fondée sur des principes pour développer des modèles d’apprentissage automatique pour la synthèse de données de santé structurées

Sous la pandémie actuelle de Covid-19, le partage des données de dossiers médicaux a d’énormes avantages pour contrôler la propagation de l’infection et sauver des vies à l’échelle mondiale. En recherche médicale et en découverte, les dossiers médicaux électroniques (DME) jouent un rôle essentiel pour la découverte médicale dans deux catégories : 1) l’étude transversale et 2) l’étude longitudinale. L’étude transversale compare différents groupes de population à un moment donné, tandis qu’en étude longitudinale, les chercheurs effectuent plusieurs observations des mêmes sujets sur une période donnée. Le partage des DME à grande échelle entre les établissements médicaux met en danger la limite de confidentialité des patients. Des recherches récentes ont été développées pour atténuer les risques, y compris la simulation d’enregistrements via des réseaux de neurones avancés. Bien que prometteurs dans certaines applications, ces modèles présentent des limites dans le traitement des données hétérogènes en sections transversales et n’ont pas été appliqués aux RME longitudinales. Cette proposition vise à développer une approche de principe avec une méthodologie rigoureuse pour dériver (a) des modèles d’apprentissage automatique synthétisant les DME des données de santé et (b) l’analyse utilitaire de la synthèse des données.

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Superviseur du corps professoral :

Yan Liu; Linglong Kong; Bei Jiang

Étudiant :

Yushi Jing; Lei Ding; Yangdi Jiang

Partenaire :

Analytique de répliques

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Programme :

Accélération

Scanner de pied 3D de Single View Smartphone & 3D Shoe Fit Computation

En tant que chef de file mondial des semelles intérieures pour chaussures industrielles, MegaComfort s’engage activement dans le développement de produits innovants pour maintenir la santé des travailleurs et prévenir les blessures. L’objectif de ce projet de recherche est de fournir un système capable de scanner un pied humain à partir d’une seule image ou séquence d’images (vidéo) et de voir à quel point le pied virtuel 3D s’ajuste lorsqu’il est confronté à une cavité de chaussure. Le premier objectif du projet est d’améliorer l’architecture de la technique et de fournir des points de vue et des exigences de performance opérationnelle pour l’utilisation. Le deuxième objectif est de développer des algorithmes capables d’enregistrer le modèle de nuage de points de pied balayé en 3D avec un modèle de cavité de chaussure de nuage ponctuel donné, avec la contrainte supplémentaire que le modèle de pied doit s’intégrer dans le modèle de chaussures

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Superviseur du corps professoral :

John Zelek

Étudiant :

Georges Younes; Frédéric Boismenu-Quenneville

Partenaire :

MEGAComfort International Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Autre

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Robot autonome de service domestique montant des escaliers

L’objectif principal de ce projet est de développer une version plus avancée du Robotic Stairclimbing Assistant (ROSA), un robot de service domestique à escalade d’escaliers développé par Quantum Robotic Systems. ROSA peut transporter des objets ménagers plus lourds (par exemple, paniers à linge, bacs, etc.) entre les pièces et à l’étage. ROSA vise à aider les aînés, les personnes à mobilité réduite et les personnes isolées coupées de leurs aidants pendant la crise de la COVID-19. La recherche menée dans ce projet permettra à ROSA d’utiliser des capteurs et des logiciels de contrôle pour naviguer automatiquement le long des sentiers de votre maison, qui peuvent inclure des escaliers. Par exemple, le point de départ « A » pourrait être une buanderie au rez-de-chaussée, tandis que le point d’arrivée « B » pourrait être une chambre à l’étage. Le résultat sera un produit très performant, différent de tout autre robot domestique actuellement disponible.

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Superviseur du corps professoral :

Ryan Billinger; Simon Yang

Étudiant :

Matthew McEachern; Giang Dang

Partenaire :

Quantum Robotic Systems Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Impact du pâturage du bétail sur l’herpétofaune des prairies

Les prairies couvrent environ un tiers de la surface terrestre, mais comptent parmi les habitats les plus menacés et les moins protégés. Le pâturage du bétail est une stratégie de gestion pour restaurer les écosystèmes dégradés des prairies, mais on sait peu de choses sur l’effet du pâturage sur les reptiles et amphibiens des prairies (herpétofaune). À l’échelle mondiale, l’herpétofaune est en déclin et pourrait être particulièrement sensible aux impacts du pâturage. L’objectif de ce projet est de comprendre comment le pâturage dans les prairies à herbes mixtes affecte les espèces d’herpétofaune des prairies à risque en utilisant des réseaux de panneaux de couverture pour localiser l’herpétofaune et des relevés en quadrat pour caractériser la diversité végétale. Nous déterminerons : 1) comment le pâturage affecte les environnements biotiques (espèces végétales et herpétofaunes) et abiotiques (thermiques et humides), et 2) comment les environnements biotiques et abiotiques évoluent sur un gradient allant de la lisière de la forêt au centre d’une prairie à herbes mixtes. Comprendre les impacts potentiels du pâturage aidera Nature Conservancy Canada (NCC) à gérer l’habitat des prairies à herbes mixtes dans l’ouest du Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Pamela Rutherford

Étudiant :

Parc Candace

Partenaire :

La Nature Conservancy du Canada (MB)

Discipline :

Biologie

Secteur :

Autre

Université :

Université de Brandon

Programme :

Accélération

Stratégies axées sur l’apprentissage profond pour la détection de la COVID-19 et la stratification des risques

Une étape cruciale dans la lutte contre la COVID-19 est le dépistage efficace des patients infectés pour la détection et l’évaluation des risques. Bien que les tests viraux comme la RT-PCR soient la référence pour la détection des infections, car ils sont très spécifiques, ils sont modérément sensibles et constituent un processus manuel très long, laborieux et complexe, qui fait rare. Bien que les méthodes de dépistage viral plus rapides deviennent disponibles, elles restent rares et ne fournissent pas d’informations importantes sur la gravité et l’étendue. L’objectif du projet proposé est d’étudier et de développer des stratégies d’apprentissage profond pour la détection et la stratification du risque de la COVID-19 basées sur la radiographie thoracique. Les objectifs sont de concevoir des réseaux neuronaux profonds sur mesure pour la détection de la COVID-19, tant pour la radiographie thoracique que pour le CT; La stratification du risque pour la radiographie pulmonaire et la tomodensitométrie, ainsi que des stratégies pour un soutien clinique sécuritaire à la décision.

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Superviseur du corps professoral :

Alexander Wong; John Zelek

Étudiant :

Alex MacLean; James Lee

Partenaire :

Rogers Communication

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Utilisation du traitement à haute pression (HPP) pour désactiver les virus et les agents pathogènes

Les hôpitaux, laboratoires de diagnostic et organismes de recherche médicale ont constaté une augmentation de la production de déchets médicaux bio-dangereux pendant la pandémie de COVID-19. Ces déchets sont potentiellement nuisibles à l’environnement et à la santé publique et doivent être décontaminés et éliminés adéquatement. L’incinération est la technique la plus couramment utilisée pour traiter les déchets bio-dangereux, mais elle génère une quantité importante d’émissions de gaz à effet de serre et de sous-produits toxiques. Le projet actuel évaluera l’efficacité du traitement à haute pression (HPP) pour décontaminer et réduire le volume des déchets biologiques dangereux. Le HPP est écologiquement durable, économique et évolutif pour répondre aux besoins actuels des hôpitaux canadiens, et offre aussi l’avantage supplémentaire de produire des matériaux sources pour le développement de vaccins contre la COVID-19. Le projet proposé réunira le laboratoire de Vikramaditya Yadav à l’Université de la Colombie-Britannique, l’un des principaux groupes de recherche en biologie synthétique et biotraitement au Canada, et AvantGarde, qui exploite la seule centrale hydroélectrique à péage de la Colombie-Britannique, et offrira une solution économique et pratique au problème d’élimination des déchets médicaux aggravé par la COVID-19.

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Superviseur du corps professoral :

Vikramaditya Yadav

Étudiant :

Roza Vaez Ghaemi; Gaurav Subedi

Partenaire :

Revêtements AvantGarde

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

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