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

Génomique du SARS-CoV-2 pour le suivi des eaux usées de la COVID-19

Ce projet vise à développer des outils de génomique du SARS-CoV-2 à appliquer au suivi de la COVID-19 dans les eaux usées municipales. La détection du matériel génétique du SARS-CoV-2 dans les eaux usées a été utilisée pour estimer la prévalence du virus dans la communauté correspondante. Cela pourrait devenir un système d’alerte précoce relativement peu coûteux, complémentaire aux tests en clinique. Cependant, le séquençage génomique pour différencier les lignées ou variantes génétiques, qui pourrait être utilisé pour suivre l’origine des épidémies, n’a pas encore été appliqué aux eaux usées. Il reste encore un certain nombre de défis techniques à résoudre lors du traitement des échantillons d’eaux usées afin que le matériel génétique viral soit adapté au séquençage. Il y a aussi des défis bioinformatiques à résoudre, liés à l’extraction d’informations significatives sur les séquences du génome à partir de mélanges complexes de communautés microbiennes et de mélanges de différents variants génétiques du SARS-CoV-2. Les deux stagiaires aborderont donc directement ces deux défis, l’un se concentrant sur le séquençage du génome et l’autre sur la bioinformatique.

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Superviseur du corps professoral :

Jozef Nissimov; Trevor Charles

Étudiant :

Danielle Rose; Isaac Ellmen

Partenaire :

Metagenom Bio Inc.

Discipline :

Biologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Développement d’un modèle avancé de planification et d’estimation pour l’heure d’utilisation de l’échafaudage

Les projets de construction industrielle lourde comprennent des réfrigéries de pétrole qui impliquent généralement des structures complexes, des sites à grande échelle et un grand nombre de travailleurs issus de différentes disciplines telles que la civile, la mécanique et la chimie. Ces disciplines peuvent nécessiter des systèmes d’échafaudage similaires ou complètement différents afin que les travailleurs puissent non seulement accéder à leurs zones de travail, mais aussi déplacer les matériaux horizontalement et verticalement. La variabilité des systèmes d’échafaudage requise par les différentes disciplines opérant sur ces sites complexes peut être une cause principale de l’augmentation des coûts des projets et des délais de projet. En raison de cette variabilité, il est difficile d’estimer et de planifier le temps et le coût de l’échafaudage avec précision et efficacité. En pratique, l’échafaudage est estimé et planifié par 60% du coût total du projet, soit environ 30 à 40% des heures de travail totales des travaux de construction du projet. Cette méthode approximative de planification et d’estimation rend difficile d’achever les projets de construction dans les délais respectés dans le budget. Pour éliminer les pratiques actuelles d’estimation et de planification de l’échafaudage, cette recherche propose de développer un modèle prédictif d’heures de travail sur l’échafaudage à l’aide d’un algorithme de réseau neuronal artificiel (RNA), qui est un algorithme d’apprentissage profond.

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Superviseur du corps professoral :

Sang Han

Étudiant :

Wenjing Chu

Partenaire :

PCL Industrial Management Inc

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Recherche sémantique et visualisation à l’aide de l’apprentissage automatique et du traitement du langage naturel

Ce projet s’attaque au problème de l’incomplétude des connaissances et du manque de couverture des domaines dans l’appariement des CV et des offres d’emploi, causé par l’exploitation des ressources générales du domaine. Une variété de ressources sémantiques/ontologiques coopératives seront utilisées pour filtrer les CV non pertinents. Un classement automatique de la pertinence sémantique (candidat à poste et emploi à candidat) est proposé. L’adéquation est déterminée par la distance sémantique des CV et des offres d’emploi, évaluée par leurs mots intégrés. Un espace sémantique efficace créé par les réseaux de neurones convolutionnel et récurrent sera utilisé avec différents mécanismes d’inclusion de mots ainsi que différentes méthodes de classification. Le projet étudie également le potentiel des graphes de connaissances pour illustrer les incohérences entre les CV et les offres d’emploi. Cette étude développe un système automatique capable de détecter, extraire et visualiser précisément les compétences pertinentes du CV et de l’offre d’emploi ainsi que les dimensions sémantiques implicitement codées des CV des candidats.

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Superviseur du corps professoral :

Behrouz Far

Étudiant :

Elias Abdollahnejad

Partenaire :

Solutions logicielles HireGround

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services administratifs et de soutien, gestion des déchets et remédiation

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Conception, développement et contrôle des systèmes de gestion des batteries (BMS) pour véhicules tout-terrain fabriqués par Dumur Industries

L’objectif est de concevoir, développer et tester le système d’alimentation d’un véhicule utilitaire de nouvelle génération pour terrain accidenté développé par Dumur Industries, en mettant particulièrement l’accent sur la batterie utilisée et son propre système de gestion d’énergie. La propulsion du véhicule se fait par des chenilles de type char qui transmettent la puissance des roues avant vers les roues arrière via des chenilles continues de type chaîne.
Le véhicule fonctionne avec un moteur diesel à combustion interne (ICE) relié à un générateur. Le générateur fournit une liaison haute tension (HV) DC à la batterie et aussi à deux électromoteurs (EM) entraînant les deux roues avant, via plusieurs convertisseurs, indépendamment. Un contrôle indépendant de ces EM peut générer des manœuvres de virage ainsi que des mouvements en ligne droite.
Dans ce contexte, les sous-projets suivants seront réalisés :
• Conception et développement du système de batteries et de sa connexion à l’ICE + générateur et aux moteurs.
• Conception, développement et tests du système BMS interne et du système BTMS externe.
• Développement d’un algorithme de maintenance prédictive pour le BMS/BTMS.

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Superviseur du corps professoral :

Mehran Mehrandezh

Étudiant :

Mehdi Hedayatpour

Partenaire :

Dumur Industries

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Regina

Programme :

Accélération

Distribution numérique et ressources en ligne pour l’apprentissage en ligne

Cette recherche aidera VUCAVU.com, une plateforme de diffusion en ligne à but non lucratif pour des œuvres d’art indépendantes canadiennes de films et de vidéos, à déterminer la meilleure façon de servir un éventail élargi d’utilisateurs et de partenaires, compte tenu de l’intérêt croissant suscité par les restrictions liées à la COVID-19. L’accent principal sera mis sur les parties prenantes éducatives qui ont besoin d’un accès en ligne aux ressources audiovisuelles en raison de l’expansion significative des programmes d’apprentissage à distance. D’autres utilisateurs inclus dans la recherche incluent des organisations artistiques qui participent ou ont besoin d’accès à des solutions de programmation et de présentation en ligne pour poursuivre leurs activités. À partir de cette recherche, nous établirons les meilleures pratiques pour le secteur des arts médiatiques et des modèles de travail durables qui répondent non seulement aux besoins des utilisateurs de VUCAVU.com, mais assureront aussi une rémunération équitable pour les créateurs et détenteurs de droits d’œuvres d’art sur les plateformes de diffusion en continu. Cela contribuera ultimement à la viabilité financière, à la résilience et au succès global de la plateforme VUCAVU.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Zryd

Étudiant :

Emily Collins

Partenaire :

VUCAVU

Discipline :

Médecine

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Comprendre le comportement des clients dans l’utilisation d’appareils IdO sécurisés et fiables : approches industrielles, commerciales et résidentielles

L’objectif principal de ce projet de recherche est de déterminer les facteurs qui peuvent être utilisés pour comprendre le comportement des clients associés à l’utilisation d’appareils IoT sécurisés et fiables. Cela permettra de concevoir des produits non intrusifs avec plus de fiabilité et moins de risques de sécurité. Cela nécessitera une étude approfondie du comportement des utilisateurs, de l’expérience utilisateur, de la sécurité des réseaux IoT, des protocoles fiables et de la conception des produits. L’achèvement de ce projet permettra à Deprolabs Technology de développer un cadre pour concevoir et développer tout nouveau produit IdO pouvant être adopté par tous les utilisateurs industriels, commerciaux et résidentiels.

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Superviseur du corps professoral :

Srinivas Sampalli

Étudiant :

Majid Nasirinejad

Partenaire :

Deprolabs Technology Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Food Convergent Innovation Canada Start-Up : Développement de données et de méthodes pour soutenir l’épine dorsale numérique du système agroalimentaire dans le contexte de la Covid-19

Convergence et intégrité des aliments (ICF) Canada est en cours de création pour aider les entreprises agroalimentaires à atténuer les perturbations causées par la Covid-19, accroître les interactions et innovations entre les entreprises agroalimentaires canadiennes et permettre de nouveaux flux d’activités agroalimentaires. Par l’entremise de sa plateforme de membres, elle renforcera la résilience et la compétitivité du secteur agroalimentaire canadien, ce qui entraînera également une sécurité alimentaire accrue pour les Canadiens.
Ce projet de recherche soutenu par Mitacs soutient la création de FCI Canada, réunissant des chercheurs de multiples disciplines et institutions, afin de développer une carte complète du secteur agroalimentaire et des analyses qui guident les entreprises et les consommateurs à travers la COVID19 de la disruption, de la reprise et de la réinvention d’un secteur agroalimentaire résilient et dynamique desservant les Canadiens d’un océan à l’autre.

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Superviseur du corps professoral :

R. Sandra Schillo; Laurette Dube; Jian-Yun Nie; Anna-Liisa Aunio; Francine Rodier; Hugues Plourde

Étudiant :

Caiyi Zhao; Ye Zoey Zhu; Hassan Ebrahimi; Yang Yang; Keerthana Nallamari Devanand; Taowa Munere-Tardif; Jiaqing Murphy; Camille Bielza; Julia Ortiz; Erica Kao; Marilyne Chicoine

Partenaire :

Bivizio

Discipline :

Informatique

Secteur :

Agriculture

Université :

Programme :

Accélération

Propriétés thérapeutiques dans la conception paysagère

Ce projet de recherche vise à revoir, analyser et approfondir le corpus actuel de connaissances concernant le potentiel thérapeutique de la conception paysagière. Il examinera les résultats sur la santé des environnements naturels dans les établissements de santé et examinera les processus de conception qui les sous-tendent. La partenaire de projet Virginia Burt Designs est une praticienne de premier plan dans cet aspect de l’architecture paysagère. En comparant la recherche avec des études de cas ciblées sur les travaux de VBD, le produit final de cette recherche fournira des lignes directrices concrètes en matière de conception, renforçant et élargissant les principes établis, qui seront d’une utilité fonctionnelle aux professionnels de la conception paysagière.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Holland

Étudiant :

Timothy Bailey Edwards

Partenaire :

Virginia Burt Designs

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Développement d’algorithmes d’apprentissage automatique pour inférer des biomarqueurs sous-jacents aux signaux physiologiques multimodaux des patients atteints de la COVID-19

La COVID-19 est une maladie pandémique mondiale et la meilleure façon de l’arrêter est de contrôler sa propagation et de traiter les personnes infectées. Des mesures détaillées des caractéristiques cliniques et des résultats chez les patients atteints de la COVID-19, comme la réaction en chaîne transcription-polymérase inverse (RT-PCR), ne sont pas accessibles à une grande population et exigent que les patients passent des heures d’attente à l’hôpital. De plus, on ne sait pas encore que le poumon est le seul hôte de ce virus; une inflammation du cœur a été récemment rapportée chez des patients atteints de la COVID-19. Les études les plus récentes suggèrent que la COVID-19 pourrait avoir un impact direct sur le cœur. Par conséquent, se fier à une seule méthode pour détecter la COVID-19 n’est pas suffisant, des capteurs multimodaux indiquant différentes activités physiologiques sont nécessaires. Il n’existe pas de solution unique pour capter différents signaux physiologiques pertinents sous-jacents à la COVID-19. Grâce aux techniques d’imagerie médicale (tomodensitométries thoraciques), aux tests de fonction pulmonaire (TFP) et aux enregistrements électrophysiologiques (par exemple, ECG et pression artérielle) des patients atteints de la COVID-19, nous, en collaboration avec Dena Corporation et l’Université de Toronto, visons à développer des algorithmes d’apprentissage automatique et de traitement du signal pour détecter les biomarqueurs sous-jacents à la COVID19 et en déduire les schémas corrélationnels.

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Superviseur du corps professoral :

Milad Lankarany

Étudiant :

Behnaz Poursartip; Idir Mellal; Vaibhav Bachuwar

Partenaire :

Dena Corporation

Discipline :

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

North Perth, Ontario : Élaborer un plan d’intervention

Les conséquences de la pandémie de COVID-19 sont vastes et vont au-delà de la propagation de la maladie et des efforts pour la mettre en quarantaine. Avec les efforts de gestion des urgences en cours, des opportunités existent pour développer des mesures d’intervention plus efficaces et efficientes afin d’accroître la résilience de nos communautés au milieu de cette crise de santé publique et de futures. Élaborer des stratégies de résilience percutantes nécessite une orientation à l’échelle régionale et communautaire. Bien que la plupart des Canadiens vivent dans des centres urbains, près de 20% de la population nationale réside dans de petits centres et/ou ruraux. Partout dans le paysage rural du Canada, les communautés font face à des réalités uniques, des défis complexes et de nombreuses opportunités. En partenariat avec l’Armée du Salut – Listowel, ce projet examinera le nord du comté de Perth à titre d’étude de cas afin d’explorer quelles activités de planification sont nécessaires dans les petites et les communautés rurales afin de mieux soutenir les efforts de rétablissement en cours et d’accroître la résilience et le bien-être à long terme. Les résultats de ce projet aideront les communautés rurales à élaborer des politiques locales efficaces et des stratégies de planification pour répondre à la pandémie de coronavirus et aux futurs événements perturbateurs.

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Superviseur du corps professoral :

Leith Deacon; Wayne Caldwell; Silvia Sarapura; Sara Epp

Étudiant :

Patricia Butt

Partenaire :

L’Armée du Salut

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de Guelph

Programme :

Accélération

Réponse de Myant à la pandémie de COVID-19 – Recherche et développement technologique pour des solutions textiles intelligentes

Une solution textile pour surveiller à distance et en continu les symptômes de la COVID-19
Myant propose de créer une solution textile portable avec un module électronique compact capable d’enregistrer l’ECG, les mouvements respiratoires, les mouvements et sons thoraciques, la température de la peau et le pouls sanguin (oxymétrie et forme de pouls pour estimer la pression artérielle) afin de surveiller les principales métriques physiologiques des personnes atteintes ou non de Covid-19, à leur domicile, soins gériatriques ou à l’infirmerie. et communiquer ces indicateurs aux professionnels de la santé afin de détecter les changements de santé et de soutenir les décisions médicales.
Construire un système de filtration canadien nouveau, innovant, évolutif et durable pour les masques faciaux en EPI
Développer et étendre la fabrication de masques chirurgicaux en EPI et de respirateurs N95 lavables et réutilisables, utilisant des tissus filtrants multicouches, antiviraux et antibactériens. Ils sont tricotés à l’aide de machines robotiques automatisées avec des structures textiles équivalentes au N95 introduites dans la production du masque, minimisant le post-traitement et la main-d’œuvre ou les matériaux supplémentaires. Dans le cadre de ce projet, les solutions développées seront testées et validées selon les normes/spécifications ASTM F2100.

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Superviseur du corps professoral :

Ramin Farnood; Nasser Ashgriz; Babak Mohamadpour Tosarkani; David Alter; Reena Kilian; Chul Park; Hani Naguib

Étudiant :

Maryam Ebrahimiazar; Gabriela Chaves

Partenaire :

Myant Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Élucidation de la pathogenèse des coagulopathies liées à la COVID-19 et évaluation des contre-mesures médicales

Divers troubles de la coagulation sanguine ont été associés à la COVID-19. La cause sous-jacente du problème demeure inconnue. Ce projet de recherche vise à identifier les causes biologiques sous-jacentes et à évaluer les traitements potentiels.

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Superviseur du corps professoral :

Christoph Licht; Edward Conway; Edward LG Pryzdial

Étudiant :

Valentina Bruno; Alexander Leatherdale; Patrícia De Oliveira Benedet; Zhara Naghdi

Partenaire :

Paragon Ventures

Discipline :

Médecine

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Programme :

Accélération

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