Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
NF
348
SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Procédé d’oxydation avancé dans la transformation des produits frais : réduire l’utilisation de l’eau, prolonger la durée de conservation et améliorer la salubrité des aliments

Les produits frais demeurent la principale cause de maladies d’origine alimentaire et sont mis en évidence pour le transport de résidus de pesticides. En outre, les fruits et légumes ont été mis en évidence comme l’une des principales sources de déchets alimentaires, en plus d’un grand utilisateur d’eau. À l’heure actuelle, le lavage après récolte est utilisé comme étape pour éliminer la contamination acquise au champ. Cependant, les microbes et les pesticides ne sont pas inactivés par lavage, mais plus répartis entre les lots. En outre, les spoilers lavés produisent des spoilers plus rapidement 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 permettra de surmonter tous ces problèmes en mettant au point un procédé qui exploite le pouvoir oxydant des radicaux chlorure (par le biais d’un processus appelé procédé d’oxydation avancé ; AOP) pour inactiver les microbes et dégrader les pesticides tout en utilisant des quantités minimales d’eau. Dans un autre processus, le pouvoir oxydant de l’AOP sera appliqué pour dégrader les pesticides et les constituants consommateurs de chlore dans l’eau. Ceci est primordial pour rendre le processus de lavage plus efficace et réduire la consommation d’eau en niant la nécessité de continuer à reconstituer les réservoirs de lavage. Collectivement, les deux technologies amélioreront la salubrité des aliments des produits frais et prolongeront la durée de conservation.

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Superviseur de la faculté :

Keith Warriner ; Ryan Prosser

Etudiant :

Hongran Wang ; Gustavo Bastos Machado

Partenaire :

Pride Pak Ltd.

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Préparation des enveloppements sentinelles pour la détection d’agents pathogènes dans les emballages alimentaires

L’objectif de ce projet est de développer et d’intégrer la technologie requise pour créer des matériaux d’emballage alimentaire qui peuvent dire à tout consommateur non formé si l’aliment est sûr à manger, sans avoir besoin d’utiliser un équipement sophistiqué. Cela sera réalisé en incorporant un biocapteur de type code à barres sur un emballage alimentaire antisalisseur. Le biocapteur est capable de détecter des traces de souche pathogène spécifique de la bactérie Escherichia coli O157 :H7. Par conséquent, la contamination des aliments peut être filtrée sur l’étagère à l’aide d’un simple détecteur de fluorescence portatif. Nous prévoyons que le matériel d’emballage alimentaire intelligent développé signalera la présence d’agents pathogènes cibles sans qu’il soit nécessaire d’ouvrir l’emballage. Cette recherche est entreprise en collaboration avec un partenaire de l’industrie, Toyota Tsusho Canada Inc. (TTCI), qui validera et commercialisera ultimement les technologies et les produits finaux.

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Superviseur de la faculté :

Tohid Didar

Etudiant :

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 considèrent des algorithmes pour analyser l’imagerie vidéo afin de savoir quels bits peuvent être supprimés pour la réduction de taille de fichier sans dégradation subjective d’image vidéo. L’intégration de l’IA au processus de codage améliore la qualité du codage et du décodage. L’IA permet au logiciel d’évaluer de manière proactive la qualité de la vidéo codée avant la transmission. Cela permet au système de compression de détecter et de remédier à tout artefact possible dans les images vidéo. Les principaux objectifs de l’entreprise concernant ce projet peuvent être résumés comme 1) Évaluation de la qualité concernant les codecs vidéo basés sur l’IA du point de vue de l’industrie. 2) Détermination de la capacité de codec de s’exécuter sur du matériel standard. 3) Évaluation des 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 éventuellement aider les projets de villes intelligentes au Canada.

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Superviseur de la faculté :

Nizar Bouguila

Etudiant :

Vahid Khorasani-Ghassab

Partenaire :

Avid Technologies Inc. (en)

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Élaboration d’une stratégie de surveillance de la santé structurelle pour les grues portuaires à l’aide d’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 sont soumises à des charges variables ou répétées. Impliquant des conteneurs de chargement, de déplacement et de déchargement répétés, les grues navire-terre du quai sont susceptibles de développer des fissures induites par la fatigue. Les méthodes d’inspection non destructives sont principalement utilisées dans les grues bâbord pour détecter les fissures induites par la fatigue. Cependant, les méthodes comportent des incertitudes quant à l’amorce et à l’emplacement des fissures de fatigue et elles doivent être effectuées manuellement et périodiquement, ce qui entraîne des temps d’arrêt et des efforts d’inspection importants. Ce projet de recherche vise à améliorer les pratiques d’inspection actuelles en élaborant une méthode d’identification plus précise des dommages potentiels causés par la fatigue dans les grues bâbord en se fondant sur des techniques de surveillance de la santé structurale. Les résultats de ce projet amélioreront la compétence du partenaire de l’industrie en étendant son marché à l’évaluation de la performance structurelle.

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Superviseur de la faculté :

Oh-Sung Kwon

Etudiant :

Xu Huang ; Parc Jamin

Partenaire :

Titan International Industries Limited

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Faisons-le ensemble ! Élaboration d’un documentaire axé sur le savoir, d’une communauté de pratique et d’un institut à l’Université du Nouveau-Brunswick

Les établissements universitaires et les organismes de financement demandent de plus en plus à leurs chercheurs de mener davantage d’activités de sensibilisation, y compris des efforts de mobilisation des connaissances. Cependant, les chercheurs manquent souvent de formation ou de ressources pour communiquer efficacement avec des publics non universitaires. À l’aide du Guide DOCTalks : Pratiques de collaboration intersectorielles pour les médias documentaires fondés sur le savoir, nous proposons un Institut DOCTalks pour les médias documentaires fondés sur le savoir et une communauté de pratique connexe 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’entrevues en personne et de sondages en ligne afin de a) identifier l’UNB ?? les politiques et procédures visant à établir un centre DOCTalks ; b) Élaborer et exécuter un plan stratégique pour faire fonctionner et financer le Centre DOCTalks de l’UNB ; et c) Promouvoir le Centre auprès d’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 s’engagent les uns avec les autres sur un film documentaire. Cette enquête permettra de cerner les compétences, les ressources et les possibilités de financement qui aideront à encourager d’autres chercheurs à produire des médias documentaires fondés sur les connaissances dans le cadre de leurs activités de démobilisation des connaissances.

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Superviseur de la faculté :

Paul De Decker ; Rob Moir

Etudiant :

Stephany Peterson

Partenaire :

Doctalk Inc. (en)

Discipline :

Autre

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Programme :

Accélération

Planification de la gestion des urgences pour les collectivités autochtones

Pour les collectivités autochtones, la gestion des urgences comprend l’adoption de stratégies et d’activités communautaires qui répondent aux exigences des citoyens en matière de santé et de sécurité, tout en protégeant, en soutenant et en améliorant l’infrastructure et les ressources communautaires qui seront nécessaires à l’avenir. Ce projet de recherche tiendra compte des développements récents découlant 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 intervenants externes. La recherche comprendra trois étapes : premièrement, un examen des stratégies actuelles de gestion des urgences employées par les gouvernements fédéral, provinciaux et territoriaux ; deuxièmement, un examen de la façon dont les stratégies de gestion des urgences peuvent être intégrées aux structures administratives des gouvernements autochtones ; et, troisièmement, une évaluation théorique de la façon d’améliorer la coordination de la planification de la gestion des urgences par les gouvernements autochtones avec les intervenants externes conformément au droit inhérent des Autochtones à l’autodétermination.

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Superviseur de la faculté :

Brent Mainprize ; John Borrows

Etudiant :

Wilfred Chanze Gamble

Partenaire :

Brian Payer and Associates Inc. (en)

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

Dans le cadre de la pandémie actuelle de Covid-19, le partage des données des dossiers de santé présente d’énormes avantages pour contrôler la propagation de l’infection et sauver des vies dans le monde. Dans la recherche et la découverte médicales, les dossiers médicaux électroniques (DME) jouent le rôle essentiel de la découverte médicale dans deux catégories, à savoir 1) l’étude transversale et 2) l’étude longitudinale. L’étude transversale compare différents groupes de population à un moment donné dans le temps tandis que dans l’étude longitudinale, les chercheurs effectuent plusieurs observations des mêmes sujets sur une période de temps. Le partage des DME entre les instituts médicaux à grande échelle, les deux risquent 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 neuronaux avancés. Bien qu’ils se montrent prometteurs dans certaines applications, ces modèles ont des limites dans le traitement des données hétérogènes transversales et n’ont pas été appliqués aux DME longitudinaux. Cette proposition vise à développer une approche fondée sur des principes avec une méthodologie rigoureuse pour dériver (a) des modèles d’apprentissage automatique pour synthétiser les DME des données sur la santé et (b) une analyse de l’utilité de la synthèse des données.

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Superviseur de la faculté :

Yan Liu ; Linglong Kong ; Bei Jiang

Etudiant :

Yushi Jing ; Lei Ding ; Yangdi Jiang

Partenaire :

Analyse de répliques

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Programme :

Accélération

Scanner de pied 3D de smartphone à vue unique et calcul de l’ajustement de la chaussure 3D

En tant que leader mondial des semelles intérieures de chaussures industrielles, MegaComfort est activement engagé dans le développement de produits innovants pour maintenir des travailleurs en bonne santé 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 d’être en mesure de voir à quel point le pied 3D virtuel a un bon ajustement lorsqu’il est présenté avec une cavité de chaussure. Le premier objectif du projet est d’améliorer l’architecture de la technique et de fournir un point de vue et des exigences de performance opérationnelle pour une utilisation. Le deuxième objectif est de développer des algorithmes capables d’enregistrer le modèle de nuage de points de pied scanné en 3D avec un modèle de cavité de chaussure de nuage de points donné avec la contrainte supplémentaire que le modèle de pied devrait s’insérer dans le modèle de chaussure

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Superviseur de la faculté :

John Zelek

Etudiant :

Georges Younes ; Frédéric Boismenu-Quenneville

Partenaire :

MEGAComfort International Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Autre

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Robot de service domestique autonome d’escalade d’escalier

L’objectif principal de ce projet est de développer une version plus avancée de l’assistant robotique d’escalier (ROSA), un robot de service domestique de montée d’escalier développé par Quantum Robotic Systems. Rosa peut transporter des articles ménagers plus lourds (par exemple, des paniers à linge, des bacs, etc.) entre les pièces et dans les escaliers. Rosa est destiné à aider les personnes âgées, les personnes à mobilité réduite et les personnes isolées coupées des soins pendant la crise COVID-19. La recherche menée dans le cadre de ce projet permettra à ROSA d’utiliser des capteurs et un logiciel 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 salle de lavage au rez-de-chaussée tandis que le point de fin « B » pourrait être une chambre à l’étage. Le résultat sera un produit hautement capable qui ne ressemble à aucun autre robot domestique actuellement disponible.

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Superviseur de la faculté :

Ryan Billinger ; Simon Yang

Etudiant :

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 de la Terre, mais sont 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 les amphibiens des prairies (herpétofaune). À l’échelle mondiale, l’herpétofaune est en déclin et peut être particulièrement vulnérable aux impacts du pâturage. L’objectif de ce projet est de comprendre comment le pâturage dans les prairies à herbes mixtes affecte les espèces en péril de l’herpétofaune des prairies à l’aide de réseaux de panneaux de couverture pour localiser l’herpétofaune et les relevés en quadrats afin de caractériser la diversité végétale. Nous déterminerons : 1) comment le pâturage affecte les environnements biotiques (espèces de plantes et d’herpétofaune) et abiotiques (thermiques et humides), et 2) comment les environnements biotiques et abiotiques changent sur un gradient de la lisière de la forêt au centre d’une prairie mixte. La compréhension des impacts potentiels du pâturage aidera Conservation de la nature Canada (CNC) à la gestion de l’habitat des prairies mixtes dans tout l’Ouest canadien.

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Superviseur de la faculté :

Pamela Rutherford

Etudiant :

Parc Candace

Partenaire :

Conservation de la nature 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 des infections et l’évaluation des risques. Bien que les tests viraux tels que la rt-PCR soit l’étalon-or pour la détection des infections car ils sont très spécifiques, ils sont modérément sensibles et sont un processus manuel très long, laborieux et compliqué qui est en pénurie. Bien que des 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 de la COVID-19 et la stratification des risques basée sur la radiographie thoracique. Les objectifs sont la conception de réseaux neuronaux profonds sur mesure pour la détection de COVID-19 pour la radiographie pulmonaire et la tomodensite ; stratification de risque pour la radiographie de la poitrine et le CT, aussi bien que des stratégies pour l’aide à la décision clinique sécurisée.

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Superviseur de la faculté :

Alexander Wong ; John Zelek

Etudiant :

Alex MacLean ; James Lee

Partenaire :

Rogers Communication

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

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

Les hôpitaux, les laboratoires de diagnostic et les organismes de recherche médicale ont été témoins d’une recrudescence de la production de déchets médicaux biorisques pendant la pandémie de COVID-19. Ces déchets sont potentiellement nocifs pour l’environnement et la santé publique et doivent être décontaminés et éliminés de manière adéquate. L’incinération est la technique la plus couramment utilisée pour traiter les déchets biologiques dangereux, mais la méthode 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 (RAP) pour décontaminer et réduire le volume de déchets biorisques. Le RAP est durable sur le plan environnemental, économique et évolutif pour répondre aux besoins actuels des hôpitaux canadiens et offre également l’avantage supplémentaire de générer du matériel de base pour le développement de vaccins contre la COVID-19. Le projet proposé réunira le laboratoire de Vikramaditya Yadav de l’Université de la Colombie-Britannique, l’un des principaux groupes de recherche en biologie synthétique et en bioprocédés au Canada, et d’AvantGarde, qui exploite la seule installation de PPH à péage de la Colombie-Britannique, et apportera une solution économique et pratique au problème d’élimination des déchets médicaux qui a été aggravé par la COVID-19.

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Superviseur de la faculté :

Vikramaditya Yadav

Etudiant :

Roza Vaez Ghaemi ; Gaurav Subedi

Partenaire :

Revêtements d’avant-garde

Discipline :

Ingénierie - biomédicale

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

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