Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

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AB
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C.-B.
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NF
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SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Visualiser comment la physiologie affecte l’audio tactile

Les appareils portables commencent à inclure une technologie haptique avancée, une rétroaction tactile comme les vibrations, pour aider les gens à créer et à écouter de la musique, à découvrir des environnements de réalité virtuelle (RV) et à améliorer l’accessibilité pour les personnes sourdes ou malentendantes. La conception de la rétroaction haptique nécessite des connaissances avancées sur la physiologie et les neurosciences auxquelles les ingénieurs et les concepteurs n’ont peut-être pas accès. Nous utilisons des visualisations assistées par ordinateur, comme des cartes de la peau ou des mini-simulations sur la façon dont la peau réagit aux vibrations, pour aider les ingénieurs et les concepteurs à construire des appareils et des expériences meilleurs et plus efficaces.

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Superviseur de la faculté :

Oliver Schneider

Etudiant :

Diana Khater

Partenaire :

SUBPAC

Discipline :

Autre

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Application de l’analyse des données dans les CFD industriels

En raison du potentiel d’économies de coûts importantes, de nombreuses entreprises se tournent vers les simulations numériques qui produisent une énorme quantité de données. Pour que les entreprises réalisent les avantages d’avoir accès à ces données, elles ont besoin d’outils qui permettent une extraction efficace et précise des informations de l’ensemble de données. L’objectif de ce projet est de mener les recherches nécessaires pour développer un cadre pour la mise en œuvre d’algorithmes d’apprentissage automatique afin de fournir des prédictions d’ingénierie pour les applications industrielles. Avec son mandat de développer des outils de pointe pour les applications d’ingénierie basées sur la physique, SOTAES est bien placé pour développer ce produit innovant.

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Superviseur de la faculté :

Mohamed Belalia ; Christopher Houser

Etudiant :

Emanuel Raad ; Guanjie Lyu ; Maziar Mosavati ; Akindolu Dada

Partenaire :

SOTAES Inc.

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Désinfection intelligente dans un cadre nosocomial : Conception des exigences de capture et d’exploitation.

Dans les hôpitaux, la désinfection des surfaces est essentielle pour réduire la propagation de la maladie et le risque d’infection nosocomiale. Dans les établissements de recherche, où les pratiques de désinfection sont moins rigoureuses, la lutte contre les vecteurs passifs est essentielle pour assurer la sécurité des étudiants, du corps professoral et du personnel. L’irradiation germicide ultraviolette (UVC) est une technologie de désinfection efficace qui est largement utilisée dans les hôpitaux, mais qui repose sur des opérateurs manuels. L’objectif de ce projet est de concevoir un système de désinfection intelligent pour une utilisation dans les hôpitaux et les laboratoires de recherche, en partenariat avec une entreprise de robotique autonome (AIS) et l’autorité sanitaire locale (VCH). Les commentaires et les idées du personnel hospitalier et des chercheurs universitaires seront sollicités au moyen d’entrevues et pris en compte dans la refonte du fonctionnement d’un robot AIS à utiliser pour la désinfection intelligente. Le fonctionnement du robot sera également testé sur place dans un hôpital local et dans un laboratoire de recherche.

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Superviseur de la faculté :

Bern Klein ; Homayoun Najjaran ; Titus Wong

Etudiant :

Mohammadsadegh Mashayekhi ; Eleni Patsa ; Kyle Low ; Jesse Roch ; Brett Cosco

Partenaire :

Advanced Intelligent Systems Inc.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

IoT, IA et analyse pour les systèmes d’eau urbains intelligents

La plateforme avancée d’analyse de données pour la transformation (ADAPT) développée ici intègre des techniques d’assurance qualité, de contrôle de la qualité et d’intelligence artificielle pour identifier les tendances et les relations dans les données des réseaux d’eau. L’importance de cette information pour favoriser les communications et les processus opérationnels des services publics est démontrée par un tableau de bord de visualisation basé sur ADAPT. Ces outils fourniront des informations sur les flux de données sur les services publics constamment générés, augmenteront l’efficacité du personnel, identifieront des points de référence pour juger de la qualité des nouvelles données et incarneront une base sur laquelle évaluer les décisions de gestion de l’eau en milieu urbain et établir des attentes en matière de performance. Ils réduiront les pertes économiques en améliorant l’efficacité des actifs et en améliorant la convivialité des données, en veillant à ce que les investissements dans les réseaux de capteurs soient bien dépensés. L’intégration et l’assimilation des données d’ADAPT, et de la télémétrie de nouvelle génération, industrielle et IoT, soutiendront les besoins de gestion des services publics tels que la prévision des débordements d’égouts, les débits et la qualité de l’approvisionnement en eau et le placement optimal des capteurs.

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Superviseur de la faculté :

Barbara Jean Lence

Etudiant :

Éric Vaags

Partenaire :

Global Quality Corp

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Architecture des opportunités avec la technologie d’impression 3D

L’impression 3D à grande échelle est une technologie prometteuse et en développement rapide. Les principaux avantages étant la rapidité d’exécution, moins de besoins en main-d’œuvre, l’efficacité des matériaux et la liberté de conception. Ce projet vise à identifier les possibilités qui existent dans l’utilisation de cette technologie pour construire des structures en mettant l’accent sur la recherche d’occasions de résoudre les besoins actuels en matière de logement et les problèmes d’abordabilité. Alterativ Design Lab (l’organisation partenaire) a l’intention de créer une solution à la crise de l’abordabilité du logement au Canada et au-delà en utilisant la technologie d’impression 3D. Ce projet est la première étape vers cet objectif. Il aidera l’entreprise à identifier les opportunités et contribuera à la création d’une entreprise de logements imprimés en 3D dans un proche avenir.

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Superviseur de la faculté :

AnnaLisa Meyboom ; David Vogt

Etudiant :

Mehdi Einifar

Partenaire :

Laboratoire de conception Alterativ

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Caractérisation de la méthode de réseau neuronal de résolution d’équations différentielles sur des problèmes paramétrés de faible dimension de la biophysique

La méthode du réseau neuronal (NNM) est une façon relativement nouvelle de résoudre des problèmes mathématiques appelés équations aux dérivées partielles (PDEs). Les PDE sont utilisés comme modèles mathématiques pour un large éventail de phénomènes dans les sciences, l’ingénierie, la finance et ailleurs. Récemment, le NNM reçoit l’attention parce que plusieurs études ont montré qu’il peut résoudre certains problèmes pde qui sont impossibles à résoudre en utilisant la plupart des méthodes traditionnelles. Paradigm AI Incorporated, une start-up spécialisée dans l’utilisation de techniques de réseaux neuronaux pour résoudre des problèmes d’ingénierie, s’intéresse à tirer parti de ces avantages du NNM pour développer des algorithmes de simulation de nouvelle génération. Malheureusement, les implémentations NNM de base présentées dans ces études de preuve de concept sont plus lentes que les techniques traditionnelles pour de nombreux problèmes pratiques, tels que ceux qui surviennent couramment en ingénierie. Le projet de recherche proposé tentera d’accélérer le NNM en utilisant une variété de techniques bien établies qui ont déjà été appliquées avec succès dans la vision industrielle et le traitement du langage naturel.

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Superviseur de la faculté :

Hendrick W de Haan ; Lennaert van Veen

Etudiant :

Martin Magill ; Andrew Nagel

Partenaire :

Paradigme AI

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Ontario Tech

Programme :

Le ciblage du risque de toxicomanie chez les étudiants universitaires peut-il être une stratégie efficace pour la prévention des blessures ?

Le projet de recherche proposé est un nouvel ajout à un essai financé de plus grande envergure évaluant un programme d’intervention contre l’abus de substances pour les étudiants universitaires, Univenture, qui est mené dans cinq universités à travers le Canada. Le projet postdoctoral est de nature expérimentale et vise à déterminer si l’intervention psychologique axée sur la personnalité pour l’abus de substances entraîne également une réduction des comportements de prise de risque et des blessures physiques chez les étudiants de premier cycle de 1re et 2e année de l’université. Le programme d’intervention cible quatre traits de personnalité – la sensibilité à l’anxiété, le désespoir, la recherche de sensations et l’impulsivité – qui se sont avérés positivement associés à la consommation de substances et à d’autres comportements à risque chez les adultes émergents dans des recherches antérieures. Les résultats du projet postdoctoral pourraient avoir une influence positive considérable sur les politiques et les programmes universitaires de prévention des blessures liées aux substances sur les campus canadiens. Injury Free Nova Scotia (IFNS) – un organisme sans but lucratif basé en Nouvelle-Écosse – s’associe au projet de recherche avec l’Université Dalhousie.

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Superviseur de la faculté :

Sherry H Stewart

Etudiant :

Fakir Md Yunus

Partenaire :

Nouvelle-Écosse sans blessures

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Ordinateur de bord optimisé par l’IA pour l’informatique de pointe dans les applications aérospatiales

Les systèmes spatiaux tels que les petits satellites et les rovers opérant en orbite terrestre, ou plus récemment dans les missions interplanétaires commencent à utiliser les caractéristiques de l’intelligence artificielle (IA) dans leurs conceptions, afin de réduire les interactions humaines, de minimiser les erreurs et de préserver la bande passante des communications. L’IA dans les applications spatiales peut être vue dans les véhicules de service, le traitement autonome de l’image et du signal, l’observation de la Terre, les télécommunications et la surveillance. Cependant, étant donné que la bande passante de communication est limitée dans la plupart des missions spatiales, il est important d’optimiser la liaison de communication de l’engin spatial et de décharger certaines des tâches de calcul sur l’ordinateur de bord de l’engin spatial. De cette façon, seules les informations importantes sont transmises au réseau terrestre et au cœur de la mission. Cette recherche vise à développer un ordinateur prêt pour l’espace qui pourrait effectuer des algorithmes basés sur l’IA en orbite et à la périphérie du réseau, ou également connu sous le nom edge intelligence dans l’espace

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Superviseur de la faculté :

Kevin Plucknett

Etudiant :

Arad Gharagozli

Partenaire :

GALAXIA Mission Systems Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Augmenter les films avec un agent narratif interactif

Netflix a récemment publié un film interactif qui apporte le concept de médias interactifs de jeux vidéo sous forme de film. Contrairement à l’expérience de visionnement passif avec les films conventionnels, l’interaction amène les spectateurs dans les scènes de film pour une expérience immersive. Cependant, les films interactifs existants sont toujours scénarisé. Bien qu’il y ait eu des propositions de conversation de forme libre pour les jeux et l’interaction dirigée par l’agent, les téléspectateurs ne sont toujours pas en contrôle du développement de l’histoire. Dans ce projet, notre objectif est de transformer les personnages d’un film en objets interactifs offrant aux spectateurs une véritable expérience interactive, ni pré-scénarisé ni pré-filmé. Nous proposerons et développerons un avatar auto-apprenant ombrageant un personnage sélectionné pour apprendre l’histoire du point de vue du personnage ombradé. Nous allons augmenter un film avec l’avatar pour offrir une interaction avec un personnage. Cette preuve de concept mettra en lumière la façon de transformer tous les personnages en vie pour offrir aux téléspectateurs une expérience interactive illimitée.

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Superviseur de la faculté :

Mea Wang

Etudiant :

Lynshao Celina Ma

Partenaire :

TCL Research Amérique

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Quo Vadis ? Ontologies pour la réponse aux questions géospatiales et le comportement des consommateurs

Une requête géospatiale est une question où le concept de localisation est nécessaire pour formuler la réponse. De plus, nous ne nous intéressons pas simplement aux relations spatiales, mais aussi aux façons dont les gens peuvent éventuellement se déplacer dans l’espace compte tenu des objectifs qu’ils veulent atteindre. Nous voulons donc prédire le comportement des personnes se déplaçant dans des environnements urbains en nous basant sur des observations sur leurs achats. Dans ce projet, nous explorerons comment des modèles de connaissances de bon sens peuvent être utilisés pour le raisonnement automatisé afin de répondre aux questions géospatiales et de déduire le comportement des consommateurs.

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Superviseur de la faculté :

Michael Gruninger

Etudiant :

Bahar Aameri ; Whitney Bai

Partenaire :

Banque Royale du Canada

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Développement d’une première base de données moléculaires Al pour accélérer la découverte de médicaments

Using simplified language understandable to a layperson; provide a general, one-paragraph description of the proposed research project to be undertaken by the intern(s) as well as the expected benefit to the partner organization. {100 – 150 words)
The project aims to develop a molecular compounds database to accelerate drug discovery. Compounds shared by chemical providers are currently stored in large library files. Due to their size and number, these files are a bottleneck in virtual screening. The molecular database will gather them in a centralised entity, thus making library processing efficient. The project will also develop partner relationships by offering a better data sharing experience through a user interface and a programmatic client. Besides storing known compounds, the database will implement an unknown compound enumeration feature. Combined with an active learning model, experts will be able to use the database to manually explore chemical subspaces to find hit compounds. The last phase of the project will focus on extending open source work to provide a privacy preserving machine learning framework based on the developed molecular database to enable federated learning pipelines for virtual screening.

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Superviseur de la faculté :

Reihaneh Rabbany

Etudiant :

Sacha Levy

Partenaire :

InVivo AI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Analyse multiparamétrique de l’imagerie cérébrale et pulmonaire chez des patients atteints de la COVID-19

Le stagiaire participera à NEUROCOVID19, un projet étudiant comment le virus COVID-19 peut potentiellement infecter et endommager le cerveau. Le stagiaire mettra au point des méthodes d’analyse de l’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau et du poumon, acquises auprès de personnes qui ne sont plus infectées et de personnes qui n’ont jamais été infectées. Le stagiaire développera également de nouvelles méthodes d’IRM pour améliorer l’imagerie des zones du cerveau endommagées par l’infection à COVID-19. Ces travaux aideront à sensibiliser les médecins, les scientifiques et le grand public à la possibilité d’une infection du cerveau et aideront les personnes touchées à obtenir des soins de santé appropriés. En travaillant sur ce projet, le stagiaire recevra une formation pour devenir un scientifique de soutien à l’IRM de Siemens. D’ici la fin de la période de travail, Siemens sera en mesure d’examiner si le stagiaire est apte à pourvoir les postes de soutien à la recherche en IRM qui sont disponibles.

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Superviseur de la faculté :

Simon James Graham

Etudiant :

Aravinthan Jegatheesan

Partenaire :

Siemens Canada

Discipline :

Ingénierie - biomédicale

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

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