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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NF
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ON
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PE
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Projets par catégorie

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

Développement de désinfectants et de désinfectants à large spectre pour la lutte contre les agents pathogènes de la COVID-19

La COVID-19 est apparue pour la première fois en Chine en décembre 2019, entraînant l’une des pires pandémies de l’histoire moderne. À ce jour (juin 2020), environ 6 millions de personnes ont reçu un diagnostic de COVID-19 et plus de 360 000 personnes ont perdu la vie à cause de cette nouvelle maladie. Les protocoles de nettoyage et de désinfection développés par l’Organisation mondiale de la santé (OMS) se sont avérés extrêmement efficaces pour briser la chaîne de transmission des pandémies virales. Ainsi, les formulations de désinfectant et désinfectant à base d’alcool ou non alcool ont été très essentielles pour contenir la pandémie actuelle de COVID-19. En raison de la fragilité des chaînes d’approvisionnement mondiales, la plupart des pays touchés par la pandémie font actuellement face à une grave pénurie de désinfectants et de désinfectants, et envisagent la production nationale pour répondre à la demande écrasante du marché pour ces produits. Le résultat de ce projet aidera un important producteur canadien de produits de nettoyage de surface à réorienter sa production et à livrer un volume remarquable de produits désinfectants et désinfectants de haute qualité, certifiés à base d’alcool et non alcoolisés, sur le marché canadien au cours des prochains mois.

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Superviseur du corps professoral :

Nariman Yousefi

Étudiant :

Brett Lindenfield

Partenaire :

Walter Surface Technologies

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Fermentation solide de l’orge

Le Canada est le quatrième plus grand producteur d’orge et le deuxième plus grand exportateur de malt au monde, représentant des milliards de dollars de ventes nationales et internationales. Typiquement, l’orge est utilisée comme fourrage animal, comme supplément nutritionnel pour des aliments sains et aussi utilisée dans la production de boissons alcoolisées et de spiritueux distillés. L’éthanol produit pour les boissons alcoolisées peut aussi être utilisé dans la production de produits pétroliers. Fait intéressant, la production d’éthanol entraîne souvent des quantités significatives de sous-produits de stagnation mince. L’analyse de la fine stagnation a révélé la présence du nootropique cognitif très précieux, la glycérophosphocholine (qui devrait dépasser les 10 milliards de dollars dans les prochaines années). Un traitement et un enrichissement supplémentaires de la stagnation fine peuvent produire d’autres solutés organiques précieux et des protéines de haute qualité. Par conséquent, améliorer les conditions de fermentation, développer des méthodologies de traitement et de purification, et démontrer une faisabilité à grande échelle est d’intérêt pour contribuer à l’approvisionnement mondial de ces coproduits, tout en maintenant les applications actuelles pour la production d’éthanol. Le développement réussi de ces procédés offrira à l’industrie canadienne de l’orge un moyen d’adopter ces technologies supplémentaires pour générer des sources supplémentaires de revenus significatifs, sans sacrifier les méthodologies et processus actuels de la culture d’orge.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Reaney

Étudiant :

Yingxue (Cher) Hu

Partenaire :

Bioriginal Food and Science Corp

Discipline :

Foresterie

Secteur :

Agriculture

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent-ils être entraînés pour automatiser la classification des informations contenues dans des photographies historiques et répétées?

La photographie répétée est un outil précieux pour évaluer les changements écologiques à long terme. Les photographies historiques utilisées pour la photographie répétée précèdent souvent les données conventionnelles de télédétection de plusieurs décennies, et la perspective oblique des photographies capture des détails du paysage absents des images de nadir. À ce jour, la plupart des approches pour quantifier le changement de paysage utilisant la photographie répétée ont impliqué des techniques de classification manuelles (c’est-à-dire délimiter manuellement les catégories de couverture du sol), qui sont longs, coûteuses et difficiles à reproduire de façon cohérente. L’objectif de ce projet de recherche proposé est de développer une nouvelle approche qui automatise le processus de classification à l’aide de modèles d’apprentissage profond. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique en intelligence artificielle, et a déjà été utilisé pour améliorer considérablement la performance de tâches telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance visuelle d’objets et la détection d’objets. Ce projet configurera et entraînera un modèle d’apprentissage profond pour classifier les photographies et évaluer la précision de ces résultats à partir des données existantes sur la couverture des sols.

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Superviseur du corps professoral :

Eric Higgs

Étudiant :

James Tricker

Partenaire :

Développement logiciel à l’exécution

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Détermination des impacts de la récolte sur les lits de palourdes de la réserve récréative de coquillages de Nanoose Bay

La Nanoose Economic Development Corporation (NEDC) représente la Première Nation Nanoose, qui récolte les palourdes de la réserve récréative de coquillages de Nanoose Bay. Les palourdes constituent une source de nourriture culturellement significative pour les peuples autochtones de ces terres traditionnelles, et la surexploitation potentielle des palourdes dans cette région pourrait avoir des effets négatifs irréversibles.
Par la réalisation d’une revue de littérature, des enquêtes et observations en personne, ainsi que des observations vidéo de la récolte à la réserve de coquillages, ce projet vise à déterminer les effets que la surexploitation potentielle pourrait avoir. Les résultats pourraient être utilisés pour renforcer les efforts de conservation de cette espèce culturellement et écologiquement significative. Cela profitera non seulement à l’organisation partenaire, mais aussi à l’écosystème en question et aux peuples autochtones qui dépendent de cette espèce comme source de nourriture. Si l’on constate qu’une pression excessive est exercée sur les bancs de palourdes, la Première Nation Nanoose pourrait proposer l’installation de panneaux éducatifs et plaider pour une réglementation plus stricte ou des changements de politique pour conserver l’espèce.

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Superviseur du corps professoral :

Pamela Shaw

Étudiant :

Celina Fletcher

Partenaire :

Nanoose Economic Development Corporation

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Agriculture

Université :

Université de l’île de Vancouver

Programme :

Accélération

Narration numérique pour la justice sociale : évaluation d’impact, approche du producteur et communication stratégique à l’ère des nouveaux médias

Cette étude vise à évaluer et à mesurer l’impact d’un documentaire produit au Canada, Je suis Rohingya, Un génocide en quatre actes. En analysant de manière critique les résultats intentionnels et imprévus de ce documentaire primé, les producteurs dont le but est d’améliorer leur processus de production socialement engagé peuvent apprendre à améliorer leurs techniques grâce à la rétroaction et en comparant leurs expériences à la littérature savante. De plus, grâce à une analyse comparative du marché canadien du financement des histoires numériques sur le thème de la justice sociale, les producteurs et chercheurs peuvent mieux comprendre quelles exigences et structures de responsabilité existent dans un contexte canadien axé sur la relation entre les professionnels des médias et les populations vulnérables. Cette étude sera consciente de l’importance de la communication, des réseaux et des sphères politiques entourant les causes sociales afin de mieux comprendre si le renforcement de la propriété tout au long du processus de production peut accroître la distribution et le changement.

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Superviseur du corps professoral :

Wendy Rowe

Étudiant :

Gary Hayes

Partenaire :

Innerspeak Digital Media Inc.

Discipline :

Sociologie

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Accélération

Visualisation des données SIG à grande échelle

L’accès aux terrains privés ou loués n’est actuellement pas un problème simple. Les propriétaires fonciers aimeraient savoir qui se trouve sur leurs terres, quand et dans quel but. Obtenir des permissions auprès des propriétaires fonciers n’est souvent pas une tâche simple, ce qui conduit souvent à un contournement de l’obtention des permissions. Certains propriétaires ne veulent pas de chasseurs, mais n’hésitent pas à voir des artistes ou des photographes accéder à leurs terres. Western Heritage construit la plateforme SaskLander qui offre une interface facile à utiliser pour les propriétaires fonciers et ceux qui souhaitent obtenir la permission d’accéder à ces terres. Le Saskatchewan Polytechnic collaborera avec Western Heritage pour fournir une visualisation évolutive des données SIG qui offre des détails de haut niveau pouvant être explorés sur chaque parcelle de terrain dans plusieurs provinces.

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Superviseur du corps professoral :

Terry Peckham; Susan Blum

Étudiant :

Nathan Balaniuk

Partenaire :

Services du patrimoine de l’Ouest Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Saskatchewan Polytechnic

Programme :

Accélération

Gestion durable des engins de pêche abandonnés, perdus ou abandonnés en Colombie-Britannique : à travers le prisme des parties prenantes locales

Une revue de la littérature actuelle sera utilisée pour développer un dossier de connaissances approfondi sur le sujet des engins de pêche perdus en Colombie-Britannique; examinant spécifiquement les impacts socio-économiques et écologiques, les solutions d’études de cas applicables régionalement, les recommandations du cadre de meilleures pratiques et les politiques actuelles sur la gestion environnementale des débris marins au Canada. Les résultats seront utilisés pour élaborer des meilleures pratiques régionales de gestion pour l’ALDFG de la Colombie-Britannique qui pourront être appliquées par les parties prenantes locales. Les idées seront développées sur la base des principes de durabilité et de l’action communautaire régionale, où une approche impliquée de tous sera nécessaire pour s’attaquer à ce problème et, par conséquent, il faut comprendre les différentes approches d’engagement. Les connaissances et perspectives partagées des groupes d’intervenants locaux (en particulier les pêches et les industries halieutiques élargies) devraient être valorisées et intégrées dans toute planification ultérieure visant à réduire les engins de pêche de la Colombie-Britannique pertes régionalement.

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Superviseur du corps professoral :

Leslie King

Étudiant :

Jenna Bright

Partenaire :

Recherche marine de l’archipel

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Accélération

Optimisation de l’apprentissage automatique pour accroître la pertinence de la sélection de photos pour les médias sociaux dans les écoles privées

L’apprentissage automatique, en particulier l’apprentissage profond, pour les applications de reconnaissance faciale a considérablement progressé au cours des 20 dernières années [réf. : sondage Science Direct sur la reconnaissance faciale profonde]. Il existe de nombreux concepts d’apprentissage profond pertinents pour l’analyse d’images faciales et la reconnaissance faciale, et des recherches actives sont menées sur des problèmes majeurs allant d’algorithmes efficaces pour gérer les variations de posture, d’âge, d’illumination, d’expression et d’adaptation des visages hétérogènes. Et la recherche se poursuit dans l’échantillonnage de données, la formation et la modélisation afin de mieux comprendre et traiter les enjeux liés aux biais. En plus des avancées en recherche et en application, il y a une prise de conscience plus récente et attendue de l’impact de l’apprentissage automatique et de l’IA sur de larges aspects de notre société et de la vie privée personnelle. Dans la dynamique des avancées technologiques et de la valeur sociétale, des applications telles que la plateforme de médias sociaux privée et sécurisée de Vidigami cherche à évaluer et à mettre en œuvre de nouvelles fonctionnalités et politiques afin de maintenir la confiance et d’apporter de la pertinence à leur communauté d’utilisateurs auprès des élèves, des parents, des enseignants et du personnel scolaire. Dans ce projet de recherche sur la proposition, le(s) stagiaire(s) examinera et évaluera les techniques appliquées les plus récentes pour améliorer la reconnaissance faciale (par exemple, y compris l’utilisation de caractéristiques non faciales telles que la taille et le contexte) et offrir une plus grande pertinence pour les communautés scolaires.

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Superviseur du corps professoral :

Jiannan Wang

Étudiant :

Sai Janaki Sathish

Partenaire :

Vidigami Media Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Autre

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Évaluation de la latence dans les pipelines de production virtuels avec un modèle de prédiction intégré pour les données de capture de mouvement

La Production Virtuelle (VP) connaît un pic spectaculaire d’intérêt et d’adaptation alors que l’industrie cinématographique mondiale, en particulier Hollywood, a été fermée en raison de la Covid-19. La production virtuelle est un terme large désignant un spectre de méthodes de production assistée par ordinateur et de visualisation cinématographique, et est également utilisé pour des applications plus larges, de l’animation à la visualisation industrielle. Un intérêt particulier est l’application novatrice de la production virtuelle pour la performance théâtrale en direct, où l’apprentissage automatique propulse la manipulation numérique de la capture de mouvement en temps réel pour une narration innovante et captivante. L’apprentissage automatique pour les prédictions de cartographie de mouvement en temps réel est un élément clé de la chaîne de production virtuelle de performance en direct. Cependant, servir les prédictions issues de modèles entraînés en apprentissage automatique émerge comme un défi majeur en apprentissage automatique en production. Ces pipelines de prédiction à forte intensité en calcul doivent fonctionner en continu avec un budget de latence serré et en réponse à des processus d’arrivée de requêtes stochastiques et souvent en rafale. Dans ce projet de recherche sur la proposition, le(s) stagiaire(s) examinera les applications et recherches les plus récentes liées aux problèmes de latence dans les pipelines de production virtuelle, en mettant l’accent sur la prédiction de l’apprentissage automatique.

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Superviseur du corps professoral :

Jiannan Wang

Étudiant :

Zhou Jessie Cen; Sumukha Bharadwaj Balasubramanya

Partenaire :

AMPD

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Conception, fabrication et évaluation d’un système hydroponique vertical de jardin à petite échelle et à faible coût

L’objectif principal de ce projet de recherche est de développer un système durable de production de fruits et légumes pour les ménages et les petites communautés par la conception, la fabrication et l’évaluation d’un système hydroponique vertical de jardin à petite échelle et à faible coût. L’un des principaux défis agricoles auxquels Terre-Neuve-et-Labrador (NL) fait face est le manque de légumes frais produits localement, principalement en raison de grandes barrières telles que le climat, le sol et le manque de savoir-faire. Cette insécurité alimentaire peut s’aggraver davantage dans des situations soudaines comme la COVID-19, où la disponibilité alimentaire représente un véritable défi avec les restrictions de transport et de production. Un système de culture hydroponique pourrait être une solution raisonnable pour traiter les sols acides et pauvres sur le plan nutritionnel ainsi que les limitations climatiques en NL. Nous prévoyons de résoudre la complexité, le coût initial élevé en capital et les problèmes de forte consommation d’énergie grâce au développement d’un système hydroponique à petite échelle et à faible coût.

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Superviseur du corps professoral :

Lakshman Galagedara; Raymond Thomas; Mumtaz Cheema; Mano Krishnapillai

Étudiant :

Kamsika Jeyarasa; Elham Fathidarenijeh; Adelowokan Abiodun Abimbola

Partenaire :

Easy Grows Inc.

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Agriculture

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Plateforme d’IA à livraison continue Coda

La plateforme Coda Continuous Delivery exploite des techniques avancées d’intelligence artificielle pour accélérer l’innovation dans le développement et la livraison de logiciels. Le projet vise à améliorer la rapidité avec laquelle une équipe de développement logiciel peut obtenir du code de qualité et à réduire le nombre de problèmes détectés par les clients en production.
Grâce à une plateforme en apprentissage continu, Coda catalogue les problèmes historiques et les mises à jour de code et crée des insights en temps quasi réel que les professionnels du logiciel peuvent utiliser pour mieux servir les clients.

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Superviseur du corps professoral :

Jiannan Wang

Étudiant :

Haoran Chen

Partenaire :

Striven Consulting Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Faire progresser l’évaluation et la détection des milieux humides médiées par le climat à l’aide de la fusion des données d’observation de la Terre et de l’analytique avancée

Quantifier l’étendue actuelle des zones humides et leur évolution au cours des dernières années est important pour comprendre comment les services écosystémiques des zones humides (y compris l’atténuation des inondations, les services alimentaires et les habitats migrateurs d’oiseaux) sont sensibles aux changements climatiques. Dans ce projet, nous travaillerons avec l’organisation partenaire pour développer des méthodes précises d’identification des zones humides et de couverture aérienne en utilisant des données satellitaires et aériennes télédétectées. Les méthodes seront évaluées par le stagiaire Mitacs à partir de données écologiques recueillies dans de nombreux milieux humides boréaux et de parcs. En plus de cela, le stagiaire Mitacs quantifiera les changements des zones humides et les caractéristiques environnementales combinées qui pourraient rendre les zones humides sensibles aux changements climatiques. Les méthodes développées lors de ce stage chez Mitacs permettront à l’organisation partenaire de développer des méthodes de pointe pour la caractérisation et le suivi des zones humides, qui devraient augmenter les sources de revenus et poursuivre la collaboration avec les futurs partenaires industriels.

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Superviseur du corps professoral :

Laura Chasmer

Étudiant :

Nicholas Cuthbertson

Partenaire :

Hatfield Consultants

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Lethbridge

Programme :

Accélération

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