Projets innovants réalisés

Solutions de planification de mouvement de robot clé en main

Pour augmenter la vitesse à laquelle les entreprises peuvent développer des robots, nous prévoyons de créer un package contenant un certain nombre de programmes clés de recherche de chemin qui peuvent être facilement connectés à n’importe quel robot. Cela facilitera la production de robots commerciaux et expérimentaux sans qu’il soit nécessaire de créer un programme de recherche de chemin unique au robot. Nous prévoyons également d’évaluer la possibilité d’offrir une assistance experte dans le choix et le réglage des programmes disponibles inclus dans le package.

Détection de la présence et de l’activité humaines au moyen de signaux de radiofréquence à l’aide de l’intelligence artificielle

L’objectif de ce porject est de développer un prototype de système pour la détection de la présence humaine / activité par des signaux de radiofréquence. Il y a eu quelques résultats prometteurs récents rapportés dans la littérature concernant de telles détections par des signaux WiFi utilisant des approches basées sur l’intelligence artificielle. Le postdoctorant se concentrera sur la reproduction des résultats antérieurs, puis passera à l’amélioration du système pour détecter certaines activités humaines d’intérêt. L’entreprise partenaire aimerait concevoir, construire et commercialiser une gamme de produits basés sur le prototype développé. Entre autres applications, une application potentielle pour ce produit sera la détection d’un humain tombant sur le sol, ce qui est un service / produit utile et pertinent dans le domaine des technologies de la santé.

Évaluation des ressources policières sur les pratiques exemplaires pour aider à l’intervention rapide des personnes disparues atteintes de démence

Trois Canadiens sur cinq atteints de démence errent, ce qui soulève des préoccupations quant à la façon dont elle peut être gérée. Les stratégies, comme le GPS, offrent des options pour trouver des personnes disparues atteintes de démence et peuvent être une stratégie privilégiée par la police. Dans le cadre du programme Trouver votre chemin® avec la Société Alzheimer de l’Ontario, une série de ressources éducatives ont été élaborées en 2018 pour aider les services de police à trouver cette population. L’impact de ces ressources n’a pas encore été évalué par les services de police participants. L’objectif de ce projet sera d’évaluer l’impact des ressources développées dans le cadre du programme Trouver votre chemin® pour aider à la localisation des personnes disparues atteintes de démence parmi les services de police en Ontario. Il comprendra une série de sondages et d’entrevues avec les services de police participants La Société Alzheimer de l’Ontario veut rehausser la réputation du programme Trouver votre voie® et réduire le risque de disparition de personnes atteintes de démence. Le partenariat avec des chercheurs, comme le stagiaire, pour avoir de la crédibilité et avoir des partenariats avec la police aidera à y parvenir.

Amélioration et validation de l’intégrité d’un nouveau logiciel commercial pour la conception de poteaux de services publics

Les méthodologies conventionnelles de conception des poteaux de services publics utilisées il y a une dizaine d’années ont produit des poteaux qui seraient considérés comme « sûrs », mais dans la plupart des cas, ils n’étaient pas des solutions rentables. Cela s’explique par le fait que les poteaux résultants étaient généralement sur-conçus, principalement en raison de plusieurs hypothèses simplificatrices et de l’incorporation de diverses règles empiriques dans les procédures de conception. De telles pratiques de conception ont toutefois été contestées par divers organismes de réglementation et organismes juridiques et publics. En réponse à la situation contestée, en 1994, le partenaire industriel (Sonideft Inc.) a développé un logiciel de conception robuste et convivial basé sur des principes fondamentaux d’ingénierie solides, commercialement connu sous le nom de « Quick Pole ». Cependant, il y a deux ensembles immédiats d’efforts requis pour compléter ce logiciel efficace : (i) un examen et des tests plus approfondis des options et des résultats produits par le logiciel en comparant ses résultats à ceux obtenus par le biais de deux différents logiciels d’éléments finis (FE) utilisés commercialement ; et (ii) l’ajout d’un nouveau module au logiciel, afin qu’il puisse concevoir des poteaux en utilisant les matériaux composites légers et résistants à l’environnement d’aujourd’hui renforcés de fibres.

Élastomères de polyuréthane biodégradables composés de plastifiants d’origine biologique

Les élastomères de polyuréthane pour les applications grand public sont développés principalement avec des polyesters-polyols d’origine biologique, des isocyanates et des plastifiants d’origine biologique qui sont spécifiquement conçus pour obtenir les caractéristiques mécaniques, de flexibilité et de biodégradabilité requises utiles pour les applications grand public, en particulier pour les chaussures et les produits en mousse pour l’industrie du meuble et de l’automobile.

Établir les conditions habilitantes requises pour faciliter les projets de compensation des gaz à effet de serre axés sur la nature dirigés par des Autochtones au Canada

Le Canada est signataire des engagements mondiaux visant à réduire les niveaux de gaz à effet de serre et l’une des façons importantes d’y parvenir est la mise en œuvre de solutions fondées sur la nature pour les changements climatiques. Un exemple de solutions climatiques naturelles est la compensation des GES basée sur la restauration, la protection et l’établissement des forêts, des zones humides, des prairies et des tourbières. Les peuples autochtones sont essentiels au succès des solutions climatiques naturelles. Comprendre les conditions dans lesquelles ces projets peuvent être réalisés est un élément essentiel de l’établissement de projets de compensation de GES axés sur la nature dirigés par des Autochtones à une échelle et à une vitesse qui sont significatives pour la lutte contre les changements climatiques.
La recherche proposée élargira le concept de conditions favorables en créant un cadre de conditions favorables propres aux compensations de GES fondées sur la nature dirigées par des Autochtones, puis en mettant à l’essai ce cadre dans diverses études de cas qui représentent des projets viables et actualisés.

Besoins en mentorat dans l’industrie manufacturière de l’Ontario

Ce projet permettra de déterminer les éléments nécessaires à un programme de mentorat de grande qualité pour les travailleurs de l’industrie manufacturière de l’Ontario. Grâce à l’examen des programmes de mentorat existants, à des entrevues avec des mentors et des mentoré, et à une procédure d’analyse des emplois pour le rôle de mentor, cette recherche évaluera les besoins de mentorat des travailleurs du secteur de la fabrication. Le projet produira un guide de formation axé sur les tâches à l’intention des mentors afin qu’ils puissent collaborer le plus efficacement possible avec les mentoré afin de maximiser le recrutement et le maintien en poste. Le projet sera axé spécifiquement sur la création d’un programme de mentorat afin de mieux soutenir les groupes sous-représentés dans l’industrie tels que les femmes, les jeunes travailleurs et les membres des groupes racialisés. Ces travaux contribueront au programme de travail de base de Trillium qui :
main-d’œuvre manufacturière.

Modèles dynamiques de graphiques génératifs profonds pour les prévisions financières

Borealis AI a accès à une énorme quantité de données financières liées au marché boursier et souhaite tirer parti des développements récents de l’apprentissage automatique pour mieux comprendre ces données. Voici quelques questions qui se dégagent de ces données : (1) Compte tenu du cours de clôture d’une action au cours des derniers mois, pouvons-nous prédire les rendements des actions au cours du prochain mois ? (2) Si une crise boursière se produit, pouvons-nous prédire et contrôler la propagation de la crise ? (3) Compte tenu de l’historique du titre actuel, pouvons-nous aider à réduire le risque d’investissement ?. Pour répondre à ces questions, nous proposons un réseau d’actions apparentées en fonction de leurs rendements corrélés. Les modèles statistiques multivariés qui utilisent des représentations tabulaires de séries chronologiques peuvent capturer une structure corrélative de base, mais nous pensons que les innovations en apprentissage automatique connues sous le nom de réseaux neuronaux graphiques (GNNs) seront en mesure de l’exploiter avec une représentation de réseau plus explicite. Nous proposons de développer un nouvel algorithme basé sur GNN sur des données structurées en réseau pour capturer efficacement sa structure complexe.

Avenirs plausibles : Quelles tendances économiques et du marché du travail la Ville pourrait-elle voir au cours des 3 à 5 prochaines années ?

Le projet vise à identifier les scénarios ou les résultats plausibles de la pandémie de Covid-19 associée à la ville de Toronto. Il donnera un aperçu de l’impact de la pandémie sur le marché du travail et les opérations organisationnelles dans divers secteurs industriels. Ces connaissances appuieront les efforts continus visant à relancer l’économie locale et à élaborer et à planifier des efforts pour faire face à l’impact futur sur les opérations de la Ville.

Amélioration de l’interprétabilité des réseaux de neurones convolutifs de suivi du regard

Innodem Neurosciences développe des algorithmes de suivi du regard de la lumière visible qui peuvent être poursuivis pour justifier la position du regard d’un utilisateur sur l’écran d’un appareil mobile sans avoir besoin de matériel tiers. Cet algorithme tire parti de diverses techniques de traitement d’image et repose sur l’utilisation de réseaux de neurones convolutifs et de la vision par ordinateur. L’amélioration de la qualité de ce réseau de prédiction du regard sera l’objectif principal du scientifique résident au cours de ce projet. En tant que tel, l’étudiant soutiendra l’équipe d’IA d’Innoderm dans l’interprétation et la modification de nos réseaux convolutifs, aidera l’équipe à mieux ajuster les paramètres du modèle et, finalement, testera et analysera l’efficacité des changements apportés à nos modèles.

Food Catering Ontology pour améliorer le système de recommandation de l’UEAT

Intégration d’une ontologie pour la représentation des restaurants, menus et plats pour l’industrie de la restauration et construction d’un modèle de recommandation en utilisant cette ontologie.

Méthode semi-supervisée et non supervisée pour augmenter les étiquettes de base de données dans le cas de déséquilibres de classes

Le projet vise à améliorer la quantité d’échantillons étiquetés de manière semi-automatique ou automatique en utilisant l’IA pour améliorer une performance CNN. Nous testerons diverses méthodes d’IA de pointe, dans le contexte de l’inventaire forestier, et sélectionnerons les plus efficaces.

Les avantages seront importants parce que l’étiquetage est une tâche importante mais fastidieuse, dans de nombreux cas, lorsque l’on travaille avec des forêts naturelles, certaines espèces d’arbres ne se produiront pas aussi souvent que d’autres (ce qui crée une pénurie dans certaines classes), aussi il peut y avoir des co-espèces à de nombreuses autres espèces et ils sont difficiles à identifier clairement.