Projets novateurs réalisés

Effet de la stimulation électrique neuromusculaire utilisant le système StimaWELL 120MTRS sur la morphologie et la fonction du muscle multifide chez les patients souffrant de douleurs lombaires chroniques

La douleur lombaire chronique (PLC) est un problème de santé important en Amérique du Nord. Les patients atteints de PLC présentent des changements structurels et une fonction réduite du muscle multifidus, ce qui est important pour la santé lombaire. La stimulation électrique neuromusculaire (NMES) est un traitement utilisé pour améliorer la douleur et la fonction chez les patients souffrant de douleurs lombaires, mais il est fréquemment douloureux. Notre partenaire a développé un dispositif (le tapis de stimulation StimaWELL 120MTRS) moins douloureux pour les patients, mais ses effets sur la structure et la fonction du multifidus sont inconnus. Par conséquent, notre objectif de recherche est de déterminer si cet appareil peut améliorer la structure et la fonction du multifidus chez les patients atteints de PLC. Notre partenaire bénéficiera d’avoir accès aux mesures d’échographie et d’IRM que nous fournirons, ainsi que de faire évaluer l’efficacité de son appareil lors d’un essai clinique.

Analytique prédictive de la chaîne d’approvisionnement au détail

Le projet vise à prédire la demande des clients pour les petites et moyennes entreprises. Des modèles de prévision seront développés pour analyser les données historiques afin de comprendre les motifs et les corrélations. L’apprentissage automatique sera appliqué pour déterminer comment améliorer la précision par rapport aux méthodes statistiques existantes, telles que l’analyse de régression de Fourier, couramment utilisée en gestion de la chaîne de demande au détail. Le modèle de prévision de la demande examinera le comportement des clients et le contexte entourant ce comportement, y compris les prochains jours fériés, la météo ou un événement récent comme la COVID-19. Le principal avantage du projet est d’aider les entreprises à mieux naviguer dans de nombreux défis liés à l’incertitude de la demande. En particulier, elle aidera les entreprises à développer des stratégies efficaces pour améliorer la gestion des ressources.

Accroître la portée et la pénétration de l’industrie mondiale de la pomme de terre grâce à des stratégies multicanales basées sur les données

Food Innovation Online Corp (FIO) est une entreprise basée au Nouveau-Brunswick (NB) qui exploite un site web ciblant l’industrie mondiale de la pomme de terre. Ce site web – PotatoPro.com – est le site #1 dans le secteur de la pomme de terre à l’échelle mondiale. En conséquence, l’entreprise a accès à une grande quantité de données sur les intérêts et les besoins en information de ce secteur.

Pour passer à un niveau supérieur, l’entreprise a décidé de passer à un modèle décisionnel plus formel basé sur les données. Pour ce faire, des données provenant de diverses sources seront rassemblées dans une seule base de données, analysées à l’aide d’un logiciel d’intelligence d’affaires et utilisées pour des décisions stratégiques ainsi que pour la personnalisation et l’automatisation marketing.

PotatoPro a toujours soutenu divers événements en personne dans l’industrie de la pomme de terre. La crise actuelle de la COVID-19 a brutalement mis fin à ces contacts en personne, entraînant une augmentation soudaine du besoin de marketing en ligne des produits dans le secteur de la pomme de terre. FIO tente d’utiliser sa position forte dans le secteur pour répondre à cette demande. Pour tirer parti de la situation actuelle, l’entreprise a lancé son nouveau site web en avance et accélère le développement de ses capacités analytiques et marketing.

Test de la capacité de biofiltration d’un système hydroponique de mur vert pour les COV en suspension dans l’air

La pollution de l’air est liée à 7 millions de décès dans le monde, faisant de la qualité de l’air l’une des dix principales causes de décès à l’échelle mondiale. Quatre-vingts pour cent des Canadiens vivent en ville, et de plus en plus de preuves suggèrent que l’air intérieur de l’environnement bâti a des impacts importants sur la santé. Nos recherches évalueront les capacités d’élimination des contaminants d’un biofiltre actif « mur vivant » conçu par une entreprise canadienne pour un usage résidentiel. Nous réaliserons une série d’expériences, incluant des expériences à court et à long terme, afin de déterminer les différences entre l’air d’entrée et de sortie qui a traversé la paroi vivante hydroponique après avoir été exposé à des niveaux représentatifs de contaminants organiques volatils dans l’air intérieur. New Earth Solutions recevra des résultats sur la performance de base de leur unité ainsi que sur les contributions relatives des composants de l’unité (par exemple, la capacité d’élimination des contaminants du substrat synthétique poreux; l’eau d’irrigation hydroponique fertilisée, les plantes, etc.).

Un cadre d’évaluation de l’impact climatique basé sur l’IA pour les infrastructures dans le nord du Canada

Le dégel du pergélisol, dû aux changements climatiques ou à des modifications du bilan énergétique de surface du sol, représente des menaces importantes pour les infrastructures et les communautés du nord du Canada. Une étape majeure vers la conception d’infrastructures résilientes est d’évaluer la menace climatique (exposition) et de prédire la réponse de l’infrastructure (vulnérabilité). La stabilité du pergélisol est corrélée aux changements de température de surface du sol. Cependant, les projections de haute qualité de la température de surface — un élément important dans les simulations d’ingénierie — ne sont pas souvent disponibles.
Dans ce projet, un cadre géomécanique basé sur l’IA sera développé pour prédire et évaluer l’intégrité des infrastructures nordiques affectées par la dégradation du pergélisol. De plus, des analyses du cycle de vie seront réalisées pour comparer les avantages et les inconvénients des solutions d’atténuation populaires contre le dégel du pergélisol.
Les résultats seront traités sous plusieurs formes, telles que des ensembles de données standards, des couches d’information géospatiale, des cartes interactives et une API de service web à la demande, à utiliser par un large éventail de parties prenantes dans diverses applications, y compris la conception et la maintenance en ingénierie, l’agriculture, l’hydrologie, l’élaboration des politiques et la gestion des risques.

Prédiction du mouvement du conducteur à l’aide des classifications de comportement des véhicules

Une grande partie des algorithmes de prise de décision, de planification de parcours et de navigation pour les véhicules autonomes (AV) reposent fortement sur une estimation précise de l’emplacement actuel ainsi que des trajectoires futures des usagers de la route environnants. Il existe différents types de conducteurs en milieu urbain, et un conducteur humain expert identifiera les conducteurs dangereux et les évitera en conséquence. Cependant, les systèmes de conduite autonome existants traitent souvent tous les véhicules voisins de la même façon et ne prennent pas de mesures pour éviter les conducteurs dangereux.
Pour une sécurité active et des temps de réaction réduits, les antivirus de gatik doivent prédire avec précision les comportements des agents environnants afin de pouvoir prendre des décisions complexes sûres et fiables telles que la fusion, les virages à gauche non protégés, le changement de voie,
etc.
L’objectif de ce projet de recherche est de développer de nouvelles techniques permettant un comportement précis et fiable des conducteurs
prédiction pour assurer des réactions plus sécuritaires afin d’éviter les conducteurs, piétons et cyclistes dangereux des voisins, et
Navigation efficace autour de conducteurs prudents.

Annotation automatique du score du cœur vertébral et de l’angle du plateau tibial dans les images aux rayons X

Le projet proposé combine intelligence artificielle et médecine diagnostique. Grâce aux rayons X, les radiologistes et les vétérinaires peuvent effectuer une série de mesures pour évaluer la santé des patients. En milieu vétérinaire, des mesures et annotations standard sont effectuées sur des radiographies pour évaluer la santé du cœur et du genou chez les chiens, notamment le score du cœur vertébral (VHS) et l’angle du plateau tibial (TPA). Avec une base de données d’images radiographiques associées, le stagiaire choisi peut développer une méthode pour placer automatiquement des annotations et effectuer ces mesures grâce à l’apprentissage automatique. Les méthodes développées dans cette recherche seront immédiatement applicables à l’organisation partenaire; ces outils seront intégrés au système d’imagerie par rayons X de l’iMi pour une utilisation en cliniques vétérinaires. De plus, les méthodes développées permettront à l’iMi de mettre rapidement en place de nouvelles modalités d’auto-annotation en clinique humaine et vétérinaire.

Évaluation adaptative alimentée par l’IA

Ce projet se concentre sur le problème du temps et des ressources humaines impliquées dans la réalisation d’une évaluation pré-recrutement ou de formation sécurisée hors ligne/hors ligne. Nous proposons une plateforme sécurisée en ligne propulsée par l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique pour des évaluations en ligne sûres et fluides, avec un système avancé de rapports et un processus automatisé pour gagner du temps et garantir que les bonnes décisions soient prises concernant la performance des employés.

La plateforme Next Generation de dépistage et d’évaluation des candidats proposant le profilage psychologique par la ludification

Ce projet constitue la première étape pour offrir à la plateforme de recrutement Purple Squirrel de Thinking North qui dépasse le jumelage traditionnel avec un processus de jumelage novateur et holistique fondé sur des données. Pour offrir un système robuste, Thinking North collabore avec l’École de conception logicielle et de science des données de Seneca pour utiliser des techniques avancées d’intelligence artificielle et de ludification afin de combiner « psychologie » et « ludification », appelée « psychification », afin d’améliorer l’aspect de sélection pour un processus de recrutement. Psychification s’appuie sur les données de Thinking North pour créer une façon ludifiée et interactive d’évaluer la motivation des candidats pour des postes ouverts dans certaines industries technologiques. Cette plateforme de psychification et de sélection bénéficiera aux entreprises confrontées au besoin de rapidité et de précision dans le recrutement. Plus précisément, nous nous attaquons à l’économie émergente des petits boulots où le recrutement pour les projets et les engagements plus courts exigent un processus encore plus efficace que ce que nous avons vu auparavant.

Cadre de retour sur investissement pour les loisirs de plein air axés sur la nature

Le projet développera un cadre conceptuel pour quantifier la valeur des loisirs basés sur la nature. L’outil mettra l’accent sur l’amélioration de la santé physique, l’amélioration de la santé mentale et les bienfaits liés à une meilleure protection des écosystèmes. Cet outil offrira aux organisations provinciales, municipales et communautaires un mécanisme pour soutenir des décisions éclairées de programmes, de politiques et de planification, et aidera les utilisateurs à mieux comprendre et à communiquer la valeur des investissements dans les loisirs extérieurs axés sur la nature.

Identification des marquages acoustiques périodiques à haute fréquence grâce à l’apprentissage profond

Innovasea produit des balises et des récepteurs pour suivre la présence et les mouvements des poissons et des mammifères marins sous l’eau. Le suivi des poissons (télémétrie acoustique) est utilisé par des chercheurs du monde entier pour déterminer l’abondance et les habitudes de la vie marine, prendre des décisions sur les saisons de pêche et les prises autorisées, et aider à protéger les mammifères marins. Innovasea a développé une technologie novatrice d’étiquettes à haute fréquence, adaptée aux très petits poissons et générant des trajectoires plus précises. Cependant, les nouvelles petites balises de poisson n’envoient aucune information d’identification explicite, donc les signaux d’une étiquette spécifique sont isolés du bruit de fond et des autres balises de poisson selon la période et/ou le motif des signaux. Pour obtenir des trajectoires utiles pour le suivi des poissons, Innovasea applique actuellement un traitement manuel qui nécessite des connaissances expertes.
Dans ce projet, nous appliquerons des techniques avancées d’apprentissage profond à de grands ensembles d’entraînement traités manuellement fournis par Innovasea afin d’éliminer les étapes de prétraitement manuel. Le projet est conçu avec une phase initiale pour tester la faisabilité du concept et des phases suivantes de développement, dans le but éventuel de transformer le système prototype le plus performant vers un système pleinement abouti pour filtrer les données Innovasea.

Diagnostic automatisé de la fibrose et de la stéatose hépatique à l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond appliqués à l’échographie hépatique conventionnelle

La stéatose hépatique non alcoolique (NAFLD) est l’un des troubles du foie les plus courants dans le monde. La NAFLD pourrait mener à une maladie hépatique terminale et est considérée comme l’une des causes les plus courantes de transplantation hépatique. De plus, un grand nombre de receveurs de greffe hépatique développent la NAFLD après la transplantation en raison des effets secondaires des médicaments qu’ils doivent utiliser pour garder leur nouveau foie en santé. Bien que la biopsie hépatique soit utilisée depuis longtemps pour évaluer la condition hépatique, elle est associée à un risque de saignement et d’autres effets secondaires. Par conséquent, nous visons à améliorer la méthode simple d’échographie hépatique en ajoutant certains algorithmes d’intelligence artificielle aux images obtenues grâce à cette méthode pour diagnostiquer la NAFLD et d’autres troubles hépatiques après la transplantation. Ce faisant, les cliniciens pourront effectuer une échographie hépatique en temps réel sans avoir à référer les patients à un radiologue pour la procédure.