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

Explorer les effets de la connectivité fonctionnelle pour illustrer les principales différences entre les étapes du sommeil afin de déterminer pourquoi le sommeil paradoxal protège contre les crises

L’objectif d’analyser les différentes étapes du sommeil au moyen de métriques de connectivité fonctionnelle est dû à la faible probabilité que des crises surviennent pendant le sommeil paradoxal. Les métriques de connectivité fonctionnelle sont des algorithmes computationnels exécutés sur un ordinateur qui déterminent si le signal provenant d’un nœud est similaire à un autre d’une quelconque façon. Ces nœuds enregistrent les potentiels électriques du cerveau et sont disposés autour de la tête selon un certain schéma formant un enregistrement électroencéphalograme (EEG). Déterminer les étapes appropriées pour manipuler les signaux afin de réduire toute anomalie du signal est idéal pour obtenir un résultat vraiment fiable. Grâce à ce travail, ces algorithmes peuvent être adoptés par le Centre des sciences de la santé pour améliorer la recherche dans le domaine.

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Superviseur du corps professoral :

Marcus Ng; Zahra Kazem-Moussavi

Étudiant :

Darion Toutant

Partenaire :

Fondation du Centre des sciences de la santé

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Une approche sérieuse de la prévention des nausées dans les simulateurs de base de mouvement

La formation du personnel à l’utilisation de la machinerie dans le milieu de travail de la construction exige un engagement majeur en temps, en ressources et en mesures de sécurité. Des méthodes récentes impliquant la réalité virtuelle et les simulateurs de base de mouvement ont considérablement amélioré le processus d’entraînement, mais certains utilisateurs de ces nouvelles méthodes rapportent des nausées et de l’inconfort. Cette recherche vise à remédier à ce problème avec une approche théorique et basée sur les données pour (1) identifier ce qui rend un simulateur nauséogène, et (2) réduire ou éviter ces schémas de mouvement. Les avantages attendus incluent une adoption accrue de la technologie de simulateur sur le marché, grâce à une amélioration quantifiable de l’expérience grâce à une approche de réduction du mal des transports.

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Superviseur du corps professoral :

Anouk Lamontagne

Étudiant :

Séamas Weech

Partenaire :

Laboratoires sérieux

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Étude de la conception des plaques de champ et des effets parasites de l’emballage sur les HEMT de GaN

Dans le domaine de l’électronique de puissance, un objectif important est d’obtenir une faible perte de puissance et une vitesse de commutation très rapide. Pour atteindre cet objectif, les transistors GaN sont de meilleurs choix que les dispositifs conventionnels en silicium. Dans ce projet, nous étudions la conception et les détails de la technologie GaN à l’aide d’outils de simulation de Crosslight Software et des données de test afin de mettre à niveau le logiciel de simulation pour une meilleure prévisibilité dans la conception, la fabrication et l’emballage des dispositifs.

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Superviseur du corps professoral :

Guangrui Xia

Étudiant :

Zeyu Wan

Partenaire :

Crosslight Software Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Un cadre de modélisation basé sur des scénarios pour projeter les infections et les décès liés à la COVID-19

La rapidité et l’ampleur de la pandémie de COVID-19 ont mis à l’épreuve nos capacités, en tant que prévisionnistes, comme jamais auparavant. Les premières données sur l’épidémiologie de la maladie sont limitées, les dossiers des cas et des infections sont incomplets, et la dynamique ainsi que la compréhension scientifique de la maladie évoluent chaque jour. Des scientifiques du monde entier ont rapidement réagi en développant une multitude de modèles mathématiques pour prédire les futures infections et décès liés à la COVID-19. Cependant, transmettre cette science aux décideurs sous une forme concrète demeure un défi. Notre solution à ce défi a été de développer un cadre logiciel général pour fournir des prévisions en temps réel des infections et des décès liés à la COVID-19, pouvant être déployés rapidement pour une utilisation partout dans le monde. Notre cadre permet aux utilisateurs finaux de générer des prévisions propres à leur juridiction et à leurs questions. Le résultat est un outil qui génère des prévisions localement réactives, significatives et, ultimement, exploitables.

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Superviseur du corps professoral :

Sarah (Sally) Otto

Étudiant :

Tom Booker

Partenaire :

Solutions de gestion des ressources Apex

Discipline :

Zoologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Un assistant conversationnel pour accéder aux prestations liées à la Covid

Nous développerons un assistant conversationnel capable de répondre aux questions des employés et employeurs canadiens concernant les avantages liés à la Covid. L’assistant posera à l’utilisateur un ensemble minimal de questions faciles à comprendre pour l’aider à déterminer les avantages qu’elle offre admissible pour et les dirigera vers les sites pertinents pour faire la demande de ces prestations. L’organisation partenaire disposera ainsi d’un autre outil pour soutenir ses clients durant cette crise. Les données recueillies lors des interactions avec l’outil seront également utilisées pour fournir des informations en temps réel aux parties prenantes sur les avantages recherchés, et donc sur l’ampleur des défis économiques auxquels font face les travailleurs et entreprises canadiens en pleine pandémie de Covid.

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Superviseur du corps professoral :

Raj Singh

Étudiant :

Enver Deniz Askin

Partenaire :

PaymentEvolution

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Combinaison de modèles multihorizons pour la prévision de la demande

Ce projet vise à développer un modèle de prévision de la demande au détail capable de gérer à la fois la prévision à court et à long terme, et d’ajuster ses paramètres à mesure que de nouvelles données arrivent. Les modèles prédictifs généraux à long terme sont relativement précis parce que le contexte reste souvent le même au fil du temps, mais ne peuvent pas s’adapter rapidement aux événements imprévus, comme les pandémies mondiales. Il est alors nécessaire de développer un modèle avec des perspectives multi-horizons. Avec la compréhension et les résultats obtenus par ce projet, des solutions d’amélioration précises et en temps réel pourraient être proposées et mises en œuvre. Il est donc économiquement logique de comprendre les comportements de déplacement des clients, puis d’ajuster les pratiques de vente au détail en cas d’imprévus. Ce projet devrait produire des résultats concrets bénéfiques pour le public sous forme d’amélioration de l’expérience client, d’augmentation des revenus et d’analyse du confinement de la propagation de la COVID-19, etc.

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Superviseur du corps professoral :

Lijun Sun

Étudiant :

Dingyi Zhuang

Partenaire :

ExPretio Technologies Inc

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Comment la surveillance hormonale peut-elle améliorer la santé des femmes?

Eli Health développe un nouvel appareil de biodétection pour surveiller les hormones sexuelles dans la salive ainsi qu’une application mobile qui utilise l’apprentissage automatique pour les interpréter. La mission de l’organisation est de permettre aux femmes de prendre le contrôle de leur santé tout au long de leur vie. Il commercialisera d’abord l’appareil pour des applications de fertilité et de contraception. En collaboration avec Seasy Huang et la superviseure académique Dre Charlotte Usselman, cette recherche explore d’autres cas d’utilisation où la surveillance hormonale peut avoir un impact positif sur la santé des femmes.

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Superviseur du corps professoral :

Charlotte Usselman

Étudiant :

Tingyu (Seasy) Huang

Partenaire :

Eli Science Inc

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Apprentissage automatique pour modéliser les interactions sol-outil

Lorsque l’équipement de construction creuse, cela génère un ensemble complexe d’interactions physiques entre la machine et le sol. Être capable de simuler avec précision de telles interactions en temps réel ouvre la porte à une meilleure formation des opérateurs et même à des opérations de fouille adaptatives qui optimisent l’efficacité énergétique des équipements de construction. Avec les avancées récentes en intelligence artificielle (IA), cela est maintenant à portée de main. CM Labs, basé à Montréal, est déjà un leader mondial dans les simulations de véhicules de construction, et cette recherche élargira les fonctionnalités et types de simulations de véhicules qu’elle offre, augmentant ainsi la part de marché. Améliorer le réalisme des simulations impliquant le sol permet aussi d’entrer dans de nouveaux marchés de conception et de simulation d’ingénierie, d’abord par l’entremise de nos OEM d’équipement de construction actuels (Original Equipment Manufacturers), générant des profits et de nouvelles embauches.

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Superviseur du corps professoral :

Krzysztof Skonieczny

Étudiant :

Amin Haeri

Partenaire :

CM Labs Simulations

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Autre

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Une nouvelle approche de conception pour le transport de chaussées de mines avec des couches stabilisées

Actuellement, la méthode de conception des chaussées de transport routier ne peut pas résoudre la résistance au roulement sous les effets des stabilisateurs dans la conception de chaussée. Pour y remédier, l’objectif global de cette recherche est de développer une nouvelle approche de conception utilisant la modélisation par éléments finis pour les chaussées routières de transport de mines avec des couches stabilisées. En particulier, la prédiction de la résistance au roulement sera abordée dans cette nouvelle approche de conception. Les résultats tirés de l’enquête proposée bénéficieront grandement à la performance du transport de camions (camions et routes de transport) sur les sites miniers du Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Wei Victor Liu

Étudiant :

Linping Wu

Partenaire :

Cypher Environmental Ltd

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Système de détection de pannes basé sur l’IA pour les systèmes de drainage des mines

L’extraction et le déplacement de l’eau sont des activités essentielles pour l’exploitation sécuritaire et productive des mines. Dans l’industrie minière, les pompes sont souvent nécessaires pour fonctionner à plusieurs kilomètres sous terre. Si une pompe venait à tomber en panne à un tel endroit, les conséquences pourraient être coûteuses et potentiellement dangereuses. Il peut être extrêmement difficile d’appliquer des systèmes conventionnels de surveillance de l’état en ligne pour avertir le personnel d’une panne imminente de la pompe. Technosub, le partenaire industriel de ce travail, a reconnu qu’il n’existe actuellement aucune solution commerciale disponible en magasin pour surveiller à distance la majorité des pompes qu’ils vendent pour l’exploitation dans des endroits extrêmes. Pour relever ce défi, Technosub s’efforce de développer un petit dispositif de détection de pannes matériel, autonome, monté directement sur chaque pompe. Si une pompe est sur le point de tomber en panne, le système communiquera alors cette information vitale au personnel de maintenance. Le projet proposé implique le développement du cadre de calcul pour le système intelligent qui résidera sur l’appareil de surveillance afin de déterminer l’état de la pompe. Le stagiaire sur ce projet acquerra une expérience précieuse dans le développement et l’application de technologies avancées à une application industrielle.

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Superviseur du corps professoral :

Markus Timusk

Étudiant :

Danyk Levesque

Partenaire :

Technosub

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université Laurentienne

Programme :

Accélération

Conception de logiciels de planification et de simulation de missions autonomes pour véhicules de surface sans pilote

Les industries océaniques et les chercheurs ont besoin des données océanographiques et environnementales sur place, mais la collecte de ces données est coûteuse, difficile et chronophage. Les véhicules de surface sans pilote (USV) offrent une solution prometteuse pour la collecte de données maritimes. Équipé de capteurs océanographiques, de caméras et de dispositifs de communication, l’USV Data Xplorer développé par Open Ocean Robotics peut voyager pendant de longues périodes grâce à l’énergie solaire supplémentaire générée par les panneaux solaires de l’USV. La portée de la mission et le trajet pour accomplir la tâche spécifiée dépendront de la localisation géographique de la zone de mission, de la gestion énergétique de l’USV et des conditions environnementales. Par conséquent, la recherche sur la planification autonome de missions basée sur divers facteurs pratiques est souhaitable et jouera un rôle clé dans le développement du produit USV. Un planificateur de mission hors ligne sera conçu pour prédire et planifier une tâche réalisable en tenant compte des facteurs suivants : l’énergie générée par les panneaux solaires, la consommation d’énergie de l’USV, et l’impact des conditions environnementales spécifiques à la mission, incluant les vitesses de vent dominantes, les courants moyens, le niveau de lumière solaire, etc. Un logiciel de simulation sera développé en intégrant les algorithmes et modules mentionnés ci-dessus.

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Superviseur du corps professoral :

Yang Shi

Étudiant :

Qi Sun

Partenaire :

Robotique de l’océan ouvert

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Développement et validation d’une plateforme de modélisation des interactions protéine-protéine pour la prédiction rapide d’affinité et les applications pharmaceutiques

Développer un médicament pour de nouvelles maladies n’est pas seulement un défi, mais aussi une demande de temps. De l’identification d’une cible médicamenteuse à un composé pouvant améliorer une condition, cela prend généralement plus de 12 ans. Puisqu’il y a essentiellement un nombre infini de composés possibles qui peuvent être transformés en médicament, c’est littéralement le problème de trouver une aiguille dans une botte de foin. La méthode d’essais et erreurs pour fabriquer des molécules en laboratoire et tester leur efficacité a été prouvée efficace depuis plus d’un siècle. Cependant, avec le nombre croissant de molécules, de maladies et de classes de médicaments médicamenteux, ce flux de travail traditionnel est devenu trop chronophage. Des modèles informatiques efficaces peuvent aider à pré-sélectionner rationnellement un nombre beaucoup plus restreint de composés potentiels candidats médicaments, qui peuvent ensuite être testés de façon sélective. Ce stage vise à tester et à améliorer la prévisibilité d’un outil informatique capable de guider le développement d’une nouvelle classe émergente de médicaments, stimulant le système immunitaire humain. Ces médicaments, appelés anticorps, peuvent guérir la condition en trouvant et en interagissant avec leur cible.

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Superviseur du corps professoral :

Gilles Peslherbe

Étudiant :

Philippe Archambault

Partenaire :

Groupe d’informatique chimique

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

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