Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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NF
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PE
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NS

Projets par catégorie

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

Reconstruction 3D d’actifs sous-marins à l’aide de la localisation et cartographie simultanées (SLAM)

Dans ce projet, notre objectif est de faciliter la reconstruction 3D des actifs trouvés dans le fond océanique afin de surveiller l’état de l’actif, notamment pour évaluer s’il y a de la corrosion ou des fissures dans l’équipement. Grâce à l’imagerie sous-marine de haute qualité, nous pouvons obtenir des images des actifs qui peuvent être inspectées visuellement pour détecter la corrosion et les fissures. Une reconstitution 3D de l’actif serait un outil précieux pour communiquer la localisation des régions d’intérêt détectées, car le modèle 3D peut être tagué avec des marqueurs de position indiquant l’emplacement exact des régions endommagées. Dans ce projet, nous produirons un prototype d’un tel système de reconstruction 3D. L’organisation partenaire bénéficiera du système, car il lui permettra d’accélérer la découverte et la documentation des endroits où les actifs présentent de la corrosion ou des fissures.

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Superviseur du corps professoral :

Oscar Meruvia-Pastor; Andrew Vardy

Étudiant :

Mohammed Abdullhak

Partenaire :

qualiTEAS Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Planification autonome des mouvements pour un robot de livraison du dernier kilomètre sécuritaire et efficace

Ces dernières années, la population nord-américaine est devenue de plus en plus dépendante de la livraison de nourriture et de produits de consommation. En raison de la pandémie actuelle de COVID-19, la demande de livraison a augmenté. Il existe plusieurs méthodes de livraison basées sur la conduite active, comme Uber Eats, mais les chauffeurs doivent naviguer dans la circulation, se garer, éteindre leur véhicule, sortir et marcher jusqu’à la porte du client pour déposer les produits. Cette dernière étape lourde et inefficace du service est connue sous le nom de problème de livraison du dernier kilomètre. Le dernier kilomètre est long, coûteux et peu respectueux de l’environnement, surtout dans les villes densément peuplées. Tinymile.ai est une entreprise qui développe des robots mobiles à roues téléopérés (WMR) pour résoudre le problème de livraison du dernier kilomètre et effectuer une livraison sans contact en pleine pandémie actuelle. Ces robots sont semi-autonomes, car les opérateurs contrôlent leurs déplacements à distance. L’objectif de la recherche est de développer une approche optimale et contrôlée de planification des mouvements afin d’améliorer la fonctionnalité et la contrôlabilité des WMR lors de la réalisation des livraisons.

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Superviseur du corps professoral :

Jonathan Kelly

Étudiant :

Ioakeim Norihisa Kaltsidis

Partenaire :

Tinymile.ai

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Étude cinétique du processus de recyclage des batteries lithium-fer-phosphate usées

Les batteries lithium-ion (LIB) alimentent une multitude d’appareils électroniques et électriques. Il existe de nombreux types de LIB utilisés pour diverses applications, notamment les véhicules électriques, l’électronique et le stockage d’énergie stationnaire. Ils sont principalement à base de composés cathodiques lithium-cobalt. Inversement, le phosphate de lithium-fer (LFP) est un matériau cathodique sans cobalt, préféré aux LIB à base de cobalt pour alimenter des autobus électriques et hybrides en raison de sa densité énergétique relativement bonne, de son fonctionnement très sécuritaire, de son faible coût et de son impact environnemental moindre. Néanmoins, les méthodes de recyclage actuelles ne sont pas adaptées à ce matériau. En effet, après avoir été traités dans les centres de recyclage pyrométallurgiques ou hydrométallurgiques actuels, le lithium, le fer et le phosphore LFP se retrouvent dans un déchet solide. Par conséquent, un nouveau procédé de recyclage basé sur l’hydrométallurgie sélective a été développé par Hydro-Québec pour régénérer le LFP usé en tant que nouveau matériau de batterie. Le projet actuel vise à comprendre les mécanismes de réaction et la cinétique afin d’optimiser le processus.

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Superviseur du corps professoral :

George Demopoulos

Étudiant :

François Larouche

Partenaire :

Institut de Recherche Hydro-Québec - Laboratoire des Technologies de l’Énergie

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Ramassage et livraison avec des délais de service intelligents

Le problème de recherche à traiter est le problème de la collecte et de la livraison (dernier mile) avec des contraintes de priorité pour les opérations de ramassage/livraison et des fenêtres temporelles. L’objectif est : (i) la conception d’un nouvel algorithme qui utilisera l’algorithme de Curtois et al. [6] comme point de départ, et de le généraliser avec des contraintes de préséance, des fenêtres temporelles et des temps de service intelligents, ainsi que l’implémentation et le test de cet algorithme avec des ensembles de données provenant des clients réguliers de Clear Destination, (ii) la conception d’un modèle d’apprentissage automatique et d’un algorithme pour calculer la taille des fenêtres temporelles en fonction du type de marchandises et des caractéristiques des adresses de ramassage/livraison, en utilisant les données disponibles actuellement, leur mise en œuvre et leurs tests, et (iii) un ensemble de recommandations pour la collecte ou l’acquisition de plus de données liées aux caractéristiques des adresses de ramassage/livraison.
L’avantage pour l’organisation partenaire sera un logiciel plus flexible et robuste pour la planification de la cueillette et de la livraison du dernier mile, avec des fenêtres temporelles plus courtes et plus précises. Cela augmentera à son tour la satisfaction des clients destinés aux opérations de ramassage et de livraison.

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Superviseur du corps professoral :

Brigitte Jaumard

Étudiant :

Jean Lucas de Sozua Toniolli

Partenaire :

Destination dégagée

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Baleines venues de l’espace : Étude des baleines à fanons dans le golfe du Saint-Laurent à l’aide d’images satellites VHR

Les collisions avec les navires et l’emmêlement d’engins de pêche en particulier ont mis les baleines franches en danger d’extinction, avec environ 400 exemplaires restants de cette espèce. La surveillance des baleines restantes nécessite une détection fiable des baleines à grande échelle spatiale. Traditionnellement, la taille et la répartition de la population de baleines sont estimées à l’aide d’experts formés sur des bateaux d’arpentage et des avions. Ce projet développera des méthodes automatisées pour détecter visuellement les baleines franches de l’Atlantique Nord en voie de disparition à partir d’images aériennes et satellites. Le résultat de ce projet permettra une meilleure identification de la localisation des baleines, en améliorant l’information disponible pour le transport maritime en identifiant plus facilement la position des baleines franches et en permettant aux compagnies maritimes et aux partenaires gouvernementaux de prendre des décisions plus éclairées concernant les voies maritimes, la vitesse des navires et d’autres critères de déplacement qui pourraient affecter la fiabilité de la logistique maritime tout en équilibrant la sécurité des baleines.

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Superviseur du corps professoral :

Sageev Oore; Boris Worm

Étudiant :

Mirerfan Gheibi

Partenaire :

Solutions mondiales de technologie spatiale Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Développement de modèles mathématiques/IA appliquée pour l’estimation de la résistance à la compression du béton à l’aide de méthodes d’essais non destructifs

Le projet proposé vise à appliquer des méthodes d’intelligence artificielle pour compléter les technologies d’essais non destructifs sur place afin de réduire ou d’éliminer le besoin de méthodes intrusives (c’est-à-dire l’extraction de carottes de béton) pour l’estimation de la résistance du béton. L’approche proposée est basée sur la méthode SonReb, qui combine deux technologies d’essais non destructifs, à savoir la vitesse d’impulsion ultrasonique et le marteau de rebond, pour évaluer les propriétés du béton en sous-sol et près de la surface. Le projet impliquera le développement d’une base de données régionale riche qui servira à entraîner un réseau de neurones artificiel, lequel à son tour servira à développer des algorithmes/modèles mathématiques pouvant être programmés dans un logiciel convivial pour une mise en œuvre rapide sur le terrain. On s’attend à ce que le projet aboutisse finalement au développement à la fois d’un nouvel outil logiciel et d’un dispositif de test à double usage, ce qui générera de nouvelles sources de revenus et une part de marché accrue pour le partenaire du projet.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Noel

Étudiant :

Seyed Alireza Alavi; Aws Hasak

Partenaire :

FPrimeC Solutions Inc

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Suivi 3D en vue unique et classification de trajectoire des usagers de la route aux intersections

L’objectif du projet est de rechercher et de développer des algorithmes de vision par ordinateur, des logiciels et du matériel spécialisé pour l’analyse du trafic mixte aux intersections. Les usagers de la route seront détectés et classés comme véhicules motorisés, piétons et bicyclettes. Les usagers de la route seront géolocalisés dans un modèle 3D de l’intersection, suivis et classifiés selon leur trajectoire. Notre partenaire TransPlan bénéficiera du fait qu’il sera le récepteur canadien pour les algorithmes et logiciels générés par Shahab. Ils utiliseront cela pour automatiser leur processus manuel actuel d’analyse du trafic, ce qui les rendra plus efficaces et améliorera leur compétitivité sur le marché. Avec TransPlan, nous explorerons également des licences ou des ventes plus larges de la technologie en tant que produit à l’échelle mondiale. En tant qu’entreprise de premier plan en ingénierie des transports axée sur la technologie dans la région du Grand Toronto, avec une longue liste de clients, TransPlan est bien placée pour tirer parti de cette technologie.

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Superviseur du corps professoral :

James Elder

Étudiant :

Shahab Nabavi

Partenaire :

TransPlan Inc.

Discipline :

Autre

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université York

Programme :

Accélération

HI-DSR : Amélioration des images hyperspectrales via un modèle de représentation profonde parsemée

La méthode actuelle non destructive et rapide de la technologie d’imagerie hyperspectrale est utilisée pour différentes applications, allant de la télédétection à l’imagerie médicale et à la transformation alimentaire. En raison de la nature des données acquises, qui sont massives, et que les considérations physiques dépendent du type d’application, une analyse minutieuse, rapide et précise des données est indispensable pour accélérer l’utilisation de la technologie HSI. Pour répondre au type de données HSI où l’hypothèse de parcimonie s’applique, ce projet vise à traiter la représentation des données HSI à travers le problème clairsemé sous l’approche de l’apprentissage profond. À terme, le projet de recherche offrira une possible extraction de caractéristiques uniques spatialement/spectrale pour obtenir des résultats plus précis/réalistes, mais démontrables au sens de la rareté.

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Superviseur du corps professoral :

Saeed Gazor

Étudiant :

Ahmed Faid Alrashidy; Mohammadkia Zamiri-Jafarian

Partenaire :

MatrixSpec Solutions

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Agriculture

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Modélisation architecturale et de conception pour les systèmes à forte intensité en blockchain

Les technologies blockchain deviennent de plus en plus des parties intégrantes des systèmes d’information dans des domaines qui manifestent un besoin accru de résilience et ne peuvent faire aucune hypothèse de confiance entre les parties. Cependant, adopter correctement la blockchain dans la conception d’un système d’information demeure difficile, non systématique et nécessite une compréhension approfondie de la technologie. Dans ce projet, nous explorons des moyens par lesquels les techniques traditionnelles d’architecture et de conception pilotées par modèle peuvent être complétées pour soutenir l’intégration de composants blockchain. Nous le faisons en concevant de manière itérative des conceptions pour un cas concret dans le domaine de la chaîne d’approvisionnement agricole et en nous concentrant sur les aspects du processus et les artefacts les plus affectés par l’inclusion d’un composant blockchain. De cette façon, nous espérons acquérir des connaissances qui pourront servir de base au développement de modèles de conception, d’extensions de langage et d’outils d’aide à la décision architecturale utiles à l’intégration systématique des technologies blockchain dans les systèmes d’information.

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Superviseur du corps professoral :

Sotirios Liaskos

Étudiant :

Eli Yakubov

Partenaire :

Découverte des grains

Discipline :

Autre

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Analyse de sécurité de POLARIS

La blockchain et les technologies de registre distribué offrent aux réseaux un moyen d’assurer la confiance dans le réseau sans dépendre d’une autorité centrale, ni même d’un nœud individuel dans le réseau. De plus, ces technologies permettent la conservation sécurisée des transactions et des enregistrements dans le réseau grâce au consensus distribué pour vérifier les actions des utilisateurs et en reliant cryptographiquement les blocs de transactions entre eux. Un élément crucial de la sécurité de ces technologies est l’utilisation d’un schéma d’engagement sécurisé permettant aux utilisateurs de soumettre des transactions au réseau avant leur exécution, ce qui permet de garder les utilisateurs honnêtes. De plus, il est important que les détails de la transaction vérifiée demeurent secrets jusqu’au moment approprié pour finaliser la transaction. Bien que les blockchains traditionnelles et les registres distribués tentent de répondre aux besoins de sécurité précédents, ils ne parviennent toujours pas à résoudre une limitation fondamentale des protocoles eux-mêmes. Les blockchains traditionnelles et les registres distribués ne sont pas capables d’offrir un ordre équitable des transactions. Ce projet vise à démontrer la sécurité et la fonctionnalité du protocole POLARIS, qui répond aux deux besoins de sécurité listés et à fournir un consensus sur l’ordre correct des transactions pour le réseau.

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Superviseur du corps professoral :

Atefeh Mashatan

Étudiant :

Dawson Brown; Brian Goncalves

Partenaire :

TrustWave

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Développement d’une plateforme de vaccination à base de réovirus oral contre la COVID-19

Il est essentiel de développer un vaccin contre le SARS-CoV-2, le virus responsable de la pandémie mondiale de COVID-19. Les vaccins les plus efficaces sont construits à partir de virus vivants atténués, qui peuvent être modifiés pour présenter des antigènes spécifiques et, une fois administrés chez l’humain, peuvent induire en toute sécurité une réponse immunitaire et une immunité contre la maladie d’intérêt. Des plateformes rapides, fiables et sécuritaires sont nécessaires pour développer un vaccin contre la COVID-19 et orienter les candidats prometteurs vers des essais cliniques. Pour soutenir les campagnes mondiales de vaccination, le vaccin doit être facilement produit, entreposé et administré. Identifier rapidement les meilleurs candidats vaccinaux possibles évitera des retards coûteux dans les essais cliniques. Nous avons identifié une nouvelle plateforme virale basée sur un virus anticancéreux appelé Reovirus. Nous utiliserons cette plateforme pour développer des candidats vaccins contre la COVID-19 sûrs, fiables et stables, qui pourront être administrés par voie orale et produits efficacement. Notre objectif est de développer jusqu’à 25 candidats vaccins en un an. Nous testerons des candidats vaccins prometteurs dans des modèles cellulaires et animaux afin de fournir les preuves nécessaires pour faire passer les meilleurs candidats à l’essai clinique.

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Superviseur du corps professoral :

Tommy Alain

Étudiant :

Xiao Xiang

Partenaire :

Genvira

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Membranes d’échange d’anions pour une utilisation dans les systèmes industriels d’électrolyse pour la séparation du sel

La séparation du sel est une technologie dans laquelle une cellule électrochimique contenant 2 membranes pour transporter des ions positifs et négatifs est utilisée pour produire de l’acide sulfurique et de la soude caustique à partir du sulfate de sodium, un composé couramment trouvé dans les flux industriels de saumure. L’électrolyse par séparation du sel est une solution durable pour les marchés en expansion de la récupération et du traitement des acides et caustiques des déchets de neutralisation, qui seraient autrement éliminés. L’un des principaux défis de cette technologie est de produire un produit d’acide sulfurique relativement concentré, avec une grande efficacité et une faible consommation d’énergie, en raison de la fuite à travers la membrane d’échange d’anions. Par conséquent, développer une membrane d’échange d’anions capable de bloquer efficacement les protons est essentiel au succès de cette technologie.

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Superviseur du corps professoral :

David Dreisinger

Étudiant :

Zizheng (Jackie) Zhou

Partenaire :

Ionomr Innovations Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

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