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

Détection en temps réel de la COVID-19 dans les eaux usées provenant des foyers de soins de longue durée

L’objectif du partenariat entre Mantech et Waterloo est de développer une technologie pour fabriquer des capteurs d’eau hybrides intelligents pour la prédiction et la détection des maladies actuelles et futures. Cette technologie aura un impact inestimable sur les efforts de recherche en santé humaine pour contenir la COVID-19 et la propagation future de la pandémie, et placera l’Ontario et le Canada bien en avance sur des efforts similaires à l’échelle mondiale.

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Superviseur du corps professoral :

Mustafa Yavuz

Étudiant :

Samed Kocer; Gennady Kotov

Partenaire :

Mantech Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Amélioration de l’oxydation du méthane dans les couvertures d’enfouissement à base biologique par augmentation de l’aération

L’élimination des déchets organiques dans les sites d’enfouissement peut produire une quantité massive de méthane, un gaz à effet de serre puissant contribuant au réchauffement climatique. Une fois le site rempli, il est habituellement recouvert d’un revêtement d’argile ou d’une géomembrane qui peut piéger le méthane sans le réduire. Remplacer une partie de la couverture conventionnelle par du compost pour en faire une biocouverture offre des conditions appropriées à la consommation de méthane par les bactéries oxydantes du méthane. Dans l’environnement des sites d’enfouissement, l’oxygène peut diffuser dans la couverture biologique depuis l’atmosphère et être utilisé par les bactéries; cependant, il ne peut pas pénétrer profondément dans le compost. Par conséquent, l’apport en oxygène aux couches plus profondes peut augmenter l’efficacité de la couverture biologique lors de l’élimination du méthane. Ce projet améliorera l’aération des biocouvertures en (1) augmentant la porosité du compost et (2) en injectant de l’air par le fond de la biocouverture. Cela se fera par des expériences en laboratoire avec des colonnes remplies de composts prélevés à partir d’une couverture biologique.

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Superviseur du corps professoral :

Qiuyan Yuan

Étudiant :

Parvin Berenjkar

Partenaire :

Groupe KGS

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Construire une plateforme mobile pour identifier les facteurs qui influencent la réussite des élèves et leur santé mentale liés à leur logement

Cette recherche vise à découvrir comment les colocataires compatibles peuvent améliorer l’expérience de vie, les progrès scolaires, la rétention et la santé mentale des étudiants. Elle serait réalisée à l’aide de questionnaires automatisés, d’entrevues, de groupes de discussion et de sondages pour extraire l’information des utilisateurs. La recherche aiderait à bâtir une plateforme capable de jumeler efficacement les étudiants selon leurs préférences afin de les aider à prendre la bonne décision dans le choix d’un colocataire et à atteindre les objectifs fixés ci-dessus.

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Superviseur du corps professoral :

Steven Smith

Étudiant :

Laura Russell; Peter Fletcher

Partenaire :

Cohability

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Saint Mary’s

Programme :

Contre-mesures pour renforcer la sécurité embarquée

L’impact des attaques sur les appareils embarqués de l’Internet des objets (IoT) va de menaces de vies, comme des attaques contre des dispositifs de santé portables/implantables, à des infrastructures menaçantes dans les secteurs financier, du transport et autres. Dans le domaine de l’IdO, le matériel est distribué et intégré dans notre environnement et doit être renforcé contre les attaques malveillantes, intentionnelles et non intentionnelles. Malgré les avancées dans le renforcement des systèmes logiciels à l’aide de correctifs de sécurité, les attaques sur le matériel embarqué demeurent réalisables avec peu de défenses connues. Bien qu’en général, les attaquants ne puissent pas lancer leurs propres logiciels malveillants sur ces appareils embarqués, des attaques non invasives à faible coût comme l’injection de défauts électromagnétiques peuvent avoir un impact néfaste sur la sécurité embarquée et souvent la compromettre. Cette recherche consiste à renforcer le processeur embarqué à l’aide de nouvelles contre-mesures logicielles et matérielles pour contrer l’injection de défauts électromagnétiques. Ces contre-mesures seront vérifiées sur du matériel embarqué réel et licenciées pour une utilisation afin d’offrir un renforcement accru et une sécurité accrue à de nombreux systèmes de processeurs embarqués.

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Superviseur du corps professoral :

Catherine H Gebotys

Étudiant :

Karim Amin; Mahmoud Khalafalla

Partenaire :

Thinktum

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Étude APEX sur la rémunération totale

L’étude sur la rémunération totale de l’APEX (Association des cadres professionnels du secteur public du Canada) vise à fournir une évaluation actuelle des philosophies et de la gouvernance de la rémunération des cadres dans le secteur de la fonction publique au Canada. Les questions liées aux différences limitées de rémunération entre les cadres supérieurs et les gestionnaires moins expérimentés seront explorées, y compris les diverses politiques de rémunération en place dans les organisations publiques fédérales, provinciales et municipales. Un benchmarking des pratiques actuelles sera réalisé à partir des informations existantes contenues dans la base de données d’APEX et d’informations supplémentaires recueillies lors d’un sondage et d’entrevues. Une analyse des données recueillies aboutira à un rapport sommaire et à des recommandations connexes.

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Superviseur du corps professoral :

Philip Walsh

Étudiant :

Ester Barinova

Partenaire :

L’Association des cadres professionnels de la fonction publique du Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Autre

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Développement de surfaces antivirales pour atténuer la transmission de la COVID-19

En mars 2020, la nouvelle maladie à coronavirus humain COVID-19 a été déclarée pandémie. Au 21 mai 2020, l’Organisation mondiale de la santé avait signalé plus de 4,8 millions de cas confirmés, dont plus de 323 000 décès dans le monde. Seul au Canada, le nombre d’infections confirmées et de décès a dépassé respectivement 80 000 et 6 000. Outre les taux élevés de mortalité et de maladie, cette pandémie a causé d’importantes perturbations sociales et économiques à travers le monde. Cette proposition porte sur le développement de revêtements antiviraux intrinsèques pulvérisés thermiquement afin de réduire la transmission indirecte du virus SARS-CoV-2. Ces revêtements peuvent être appliqués sur des surfaces tactiles telles que les rampes, les poignées de porte, les boutons des ascenseurs, les guichets automatiques et les appareils biomédicaux dans divers services publics et services tels que les hôpitaux, les écoles et le système de transport. Une autre application ciblée importante est la purification de l’air dans les systèmes de ventilation utilisés dans les bâtiments, les avions et autres moyens de transport. En utilisant la pulvérisation thermique, une technologie reconnue pour sa polyvalence, sa scalabilité et sa rentabilité, nous avons l’intention de développer des revêtements antiviraux avec des matériaux tels que le TiO2, le Cu2O et le TiO2/Cu2O. Ces matériaux ont montré des promesses pour éliminer les virus et leurs propriétés antipathogènes lorsqu’ils sont exposés à la lumière UV, TOBECONT

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Superviseur du corps professoral :

Christian Moreau

Étudiant :

Hediyeh Khatibnezhad; Elnaz Ale ebrahim

Partenaire :

HATCH Ltd.

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Amélioration des propriétés magnétiques des aciers électriques – Deuxième année

Ce projet vise à aider le partenaire industriel, Stelco, à développer des aciers électriques aux propriétés magnétiques améliorées grâce à un traitement thermomécanique contrôlé. Les aciers électriques sont largement utilisés dans la fabrication des stators et rotors de moteurs électriques utilisés dans les machines rotatives générales et les véhicules électriques. Améliorer les propriétés magnétiques des aciers électriques permettrait d’obtenir des moteurs de traction plus efficaces, et donc d’étendre l’autonomie des véhicules électriques. C’est particulièrement important pour les Canadiens, car l’autonomie d’un véhicule électrique est considérablement réduite par temps froid. La recherche portera sur l’étude de l’effet des paramètres de traitement de l’acier sur les propriétés magnétiques finales des aciers électriques, tant à l’échelle pilote qu’en production industrielle. Des expériences seront menées à CanmetMATERIALS, Ressources naturelles du Canada, en utilisant son laminoir à l’échelle pilote et d’autres installations. Les résultats des expériences pilotes seront ensuite utilisés pour guider la production d’aciers électriques du partenaire industriel, Stelco Holdings Inc. La recherche comprendra à la fois des études théoriques et expérimentales sur les relations entre les paramètres de traitement, la microstructure (texture) et les propriétés magnétiques finales des aciers électriques.

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Superviseur du corps professoral :

Afsaneh Edrisy

Étudiant :

Mehdi Mehdi

Partenaire :

Stelco

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Windsor

Programme :

Élévation

Optimiser la normalisation et la visualisation des données AIOps

Environ 70% des données collectées par ITOps ne sont pas exploitables, soit en raison d’un manque de temps d’actualité ou de contexte, et des données normalisées en temps réel stockées dans un lac de données sont nécessaires pour produire des données exploitables. De plus, les outils AIOps sont souvent mal configurés et entraînent une fatigue liée aux alertes. L’avantage pour l’organisation partenaire est qu’elle pourra capturer des données AIOps exploitables qui pourront être normalisées pour l’analyse de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML). Sur la base de l’analyse réalisée par l’IA et l’apprentissage automatique, les interventions peuvent être automatiquement appliquées à un système informatique d’entreprise.

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Superviseur du corps professoral :

Reynard Dela Torre; Ralph Dueck

Étudiant :

Richard Schentag; Braden Still-Routley

Partenaire :

Optimiz Inc.

Discipline :

Autre

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Collège Red River

Programme :

Accélération

Explorer les impacts d’une bourse d’éducation postsecondaire communautaire

Les fondations communautaires canadiennes soutiennent de façon significative les établissements postsecondaires et les étudiants dans l’offre de bourses et de bourses fondées sur le mérite et les besoins. Pourtant, on sait peu de choses sur les impacts de ces investissements pour les étudiants. La Fondation communautaire d’Edmonton s’est associée à UAlberta (Community Service-Learning) et au Conseil de planification sociale d’Edmonton (ESPC) pour explorer les impacts d’un programme spécifique de prix ECF destiné aux étudiants à faible revenu et engagés civiquement. À partir du groupe de lauréats de 2018, l’étude suivra ces étudiants alors qu’ils entrent dans l’enseignement supérieur, suivent leurs cours et s’engagent dans d’autres activités sociales et orientées vers la carrière, et leur transition vers diverses formes d’emploi. Les chercheurs se connecteront avec les participants à l’aide d’entrevues, de sondages et de groupes de discussion, à quatre moments entre 2019 et 2025 : pendant leurs études, lors de la graduation ou du retrait, six mois après l’obtention et deux ans après l’obtention de leur diplôme. L’étude comparera les caractéristiques des élèves ayant remporté des prix à celles de ceux qui ne l’ont pas été, et cartographiera visuellement les parcours des étudiants participants de la maison à l’école, puis à l’enseignement postsecondaire jusqu’aux sites d’emploi.

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Superviseur du corps professoral :

David Peacock

Étudiant :

Oscar Javier Baron Ruiz

Partenaire :

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Estimation du trafic et allocation stable des ressources en utilisant l’apprentissage automatique distribué

La recherche proposée développera de nouvelles techniques d’apprentissage automatique distribué pour une allocation stable des ressources et l’amélioration de l’estimation du trafic dans les réseaux. Il est bien connu que les réseaux deviennent complexes et que la demande des utilisateurs croît dans plusieurs directions, y compris la demande traditionnelle de capacité et moins de délai, ainsi que l’amélioration de la qualité de l’expérience (QoE). Le backhalogging de la demande multiplexée sur les réseaux centraux exige une estimation précise du trafic. D’autre part, le contrôle de l’allocation des ressources, basé sur de telles prédictions, nécessite des solutions stables et robustes. C’est un problème très complexe, car lorsque plusieurs agents utilisent l’information recueillie sur le terrain, ils peuvent converger vers des décisions contradictoires, ce qui met en danger la stabilité du réseau. Dans certains cas, les agents eux-mêmes peuvent même ne pas converger, sans parler de tout le réseau. Par conséquent, des techniques qui tiennent compte du contrôle, de la stabilité et de l’assurance doivent être développées. Ce projet développera des solutions fondamentales pour les réseaux ultra-agiles de prochaine génération.

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Superviseur du corps professoral :

Melike Erol-Kantarci

Étudiant :

Shahram Mollahasani; Mohammad Sadeghi

Partenaire :

Nokia Canada Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Applicabilité et utilité de la plateforme clinique et multiomique sécurisée PHEMI pour la médecine de précision

Le cancer avancé de la prostate (PCa) se manifeste par une métastase, et la métastase est la principale cause de décès chez les patients atteints de PCa. Les mécanismes sous-jacents restent mal compris. Nous émettons l’hypothèse que des variants germinaux pourraient moduler la propension d’une tumeur à la métastase. Si elle est validée, un test à base de salive ou de sang pourrait être développé pour prédire le risque de métastase. Nos objectifs sont : (1) identifier une cohorte de tumeurs de prostate naïves de traitement de haut grade, dont la moitié a métastasé et l’autre moitié n’a pas métastasé après prostatectomie. La cohorte de 50 tumeurs aura un suivi minimum de 8 ans. (2) effectuer le séquençage de l’ADN sur l’ADN tumoral et le tissu normal adjacent (lignée germinale). (3) identifier les protéines exprimées dans la tumeur et le tissu normal adjacent. (4) utiliser des outils informatiques pour identifier les lignées germinales candidates et les moteurs tumoraux de métastases. (5) relier ces éléments aux différences entre le protéome de la tumeur et le microenvironnement tumoral entre les tumeurs non métastatiques et métastatiques. (6) valider des protéines exprimées différemment à l’aide de l’immunohistochimie sur des microréseaux tumoraux et des bases de données. Les signatures germinales, somatiques ou protéomiques des métastases seront validées dans de grandes cohortes indépendantes. La sécurité et le partage des données seront testés à l’aide du logiciel PHEMI installé sur les serveurs du VPC.

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Superviseur du corps professoral :

Colin Collins

Étudiant :

Yen-Yi Lin

Partenaire :

Systèmes PHEMI

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Conception optimale des structures composites

Un matériau composite est une combinaison macro-échelle de deux matériaux ou plus dont les propriétés peuvent être ajustées selon la distribution à grande échelle du matériau. D.I. Self-Composite Alloys Inc. travaille au développement d’une nouvelle génération de matériaux. Leurs résultats préliminaires ont montré qu’il est possible de créer des métaux aux propriétés mécaniques améliorées simplement en ajustant le processus de fabrication. Ils s’intéressent à un outil d’optimisation de conception pour les composites. Puisque l’optimisation traditionnelle de la conception serait un processus itératif et chronophage, le projet visera à « enseigner » aux algorithmes d’apprentissage automatique des solutions optimales pour différentes conceptions. Plus précisément, l’optimisation de conception sera effectuée pour une application d’échantillon sur un espace de contraintes, et un neuronal artificiel sera entraîné sur ces données. Ce réseau ferroviaire peut alors prédire la conception optimale sans avoir besoin d’une optimisation complète.

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Superviseur du corps professoral :

Krishna Vijayaraghavan

Étudiant :

Wesley Romey

Partenaire :

DI Self-Composite Alloys Inc.

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

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