Projets novateurs réalisés

Explorez des milliers de projets réussis issus de la collaboration entre organisations et talents postsecondaires.

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Visualiser comment la physiologie influence l’audio tactile

Les appareils portables commencent à inclure une technologie haptique avancée, le retour tactile comme les vibrations, pour aider les gens à créer et écouter de la musique, à vivre des environnements de réalité virtuelle (RV) et à améliorer l’accessibilité pour les personnes sourdes ou malentendantes. Concevoir la rétroaction haptique demande des connaissances avancées en physiologie et neurosciences auxquelles les ingénieurs et 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 dispositifs et des expériences plus efficaces.

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Superviseur du corps professoral :

Oliver Schneider

Étudiant :

Diana Khater

Partenaire :

SOUS-PAC

Discipline :

Autre

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Application de l’analyse de données dans le CFD industriel

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

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Superviseur du corps professoral :

Mohamed Belalia; Christopher Houser

Étudiant :

Emanuel Raad; Guanjie Lyu; Maziar Mosavati; Akindolu Dada

Partenaire :

SOTAES Inc.

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Désinfection intelligente dans un contexte nosocomial : capture des exigences et conception opérationnelle.

Dans les hôpitaux, la désinfection des surfaces est essentielle pour réduire la propagation des maladies et le risque d’infection nosocomiale. Dans les établissements de recherche, où les pratiques de désinfection sont moins rigoureuses, le contrôle des fomites est essentiel pour assurer la sécurité des étudiants, du corps professoral et du personnel. L’irradiation germicide aux ultraviolets (UVC) est une technologie de désinfection efficace, 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 destiné à être utilisé dans les hôpitaux et laboratoires de recherche, en partenariat avec une entreprise autonome de robotique (AIS) et l’autorité locale de santé (VCH). Les avis et les perspectives du personnel hospitalier et des chercheurs universitaires seront recueillis par entretiens et pris en compte lors de la refonte du fonctionnement d’un robot AIS destiné à une 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 du corps professoral :

Bern Klein; Homayoun Najjaran; Titus Wong

Étudiant :

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

IdO, IA et analytique 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 ces informations pour favoriser les communications des services publics et les processus d’affaires est démontrée par un tableau de bord de visualisation construit sur ADAPT. Ces outils fourniront des informations sur les flux de données des services publics constamment générés, augmenteront l’efficacité du personnel, identifieront des repères pour évaluer la qualité des nouvelles données et constitueront une base pour évaluer les décisions de gestion de l’eau en milieu urbain et fixer des attentes en matière de performance. Ils réduiront les pertes économiques en améliorant l’efficacité des actifs et en améliorant l’utilisabilité des données, assurant ainsi que les investissements dans les réseaux de capteurs sont bien investis. L’intégration et l’assimilation des données d’ADAPT, ainsi que de la télémétrie de prochaine génération, industrielle et IdO, soutiendront les besoins de gestion des services publics tels que la prévision des débordements d’égouts, des débits et de la qualité de l’approvisionnement en eau, ainsi que le placement optimal des capteurs.

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Superviseur du corps professoral :

Barbara Jean Lence

Étudiant :

Eric Vaags

Partenaire :

Global Quality Corp

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Architecture de l’opportunité avec la technologie d’impression 3D

L’impression 3D à grande échelle est une technologie prometteuse et en développement rapide. Les principaux avantages sont 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 opportunités offertes par l’utilisation de cette technologie pour construire des structures, en mettant l’accent sur la recherche d’occasions de résoudre les besoins actuels en logement et les problèmes d’abordabilité. Alterativ Design Lab (l’organisation partenaire) a l’intention de créer une solution à la crise de l’accessibilité au logement au Canada et au-delà grâce à la technologie d’impression 3D. Ce projet est la première étape vers cet objectif. Cela aidera la firme à identifier les opportunités et contribuera à la création d’une société de logements imprimée en 3D dans un avenir proche.

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Superviseur du corps professoral :

AnnaLisa Meyboom; David Vogt

Étudiant :

Mehdi Einifar

Partenaire :

Laboratoire de design Alterativ

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Caractérisation de la méthode des réseaux neuronaux pour résoudre des équations différentielles sur des problèmes paramétrés de faible dimension à partir de la biophysique

La méthode du réseau de neurones (NNM) est une méthode relativement nouvelle de résolution de problèmes mathématiques appelée équations aux dérivées partielles (EDP). Les EDP sont utilisées comme modèles mathématiques pour un large éventail de phénomènes en sciences, en génie, en finance et ailleurs. Récemment, le NNM attire l’attention parce que plusieurs études ont démontré qu’il peut résoudre certains problèmes d’EDP impossibles à résoudre avec 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, souhaite exploiter 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, comme ceux qui apparaissent couramment en ingénierie. Le projet de recherche proposé tentera d’accélérer le NNM en utilisant diverses techniques bien établies qui ont déjà été appliquées avec succès en vision artificielle et en traitement du langage naturel.

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Superviseur du corps professoral :

Hendrick W de Haan; Lennaert van Veen

Étudiant :

Martin Magill; Andrew Nagel

Partenaire :

IA Paradigme

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Ontario Tech

Programme :

Cibler le risque d’abus de substances chez les étudiants universitaires peut-il être une stratégie efficace pour prévenir les blessures?

Le projet de recherche proposé est un ajout novateur à un essai financé plus vaste 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 ciblée 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 1re et 2e année de premier cycle. Le programme d’intervention cible quatre traits de personnalité – la sensibilité à l’anxiété, le désespoir, la recherche de sensations et l’impulsivité – qui ont été démontrés comme étant positivement associés à la consommation de substances et à d’autres comportements de prise de risque chez les jeunes adultes dans des recherches antérieures. Les résultats du projet postdoctoral pourraient avoir une influence positive substantielle sur les politiques universitaires et les programmes 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 – collabore avec l’Université Dalhousie sur ce projet de recherche.

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Superviseur du corps professoral :

Sherry H Stewart

Étudiant :

Fakir Md Yunus

Partenaire :

Nouvelle-Écosse sans blessure

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Ordinateur embarqué optimisé par l’IA pour l’informatique en périphérie dans les applications aérospatiales

Des systèmes spatiaux tels que les petits satellites et rovers opérant en orbite terrestre, ou plus récemment dans les missions interplanétaires, commencent à utiliser les fonctionnalités de l’intelligence artificielle (IA) dans leurs conceptions, afin de réduire les interactions humaines, de minimiser les erreurs et de préserver la bande passante de communication. L’IA dans les applications spatiales peut être observée dans les véhicules de service, le traitement autonome d’images et de signaux, 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 le lien de communication du vaisseau spatial et de transférer certaines tâches de calcul à l’ordinateur embarqué du vaisseau. Ainsi, 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 capable d’exécuter des algorithmes basés sur l’IA en orbite et à la périphérie du réseau, aussi appelé intelligence en périphérie dans l’espace

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Superviseur du corps professoral :

Kevin Plucknett

Étudiant :

Arad Gharagozli

Partenaire :

GALAXIA Mission Systems Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Enrichir les films avec un agent narratif interactif

Netflix a récemment lancé un film interactif qui regroupe le concept des médias interactifs issus des jeux vidéo en format cinématographique. Contrairement à l’expérience de visionnement passive des films conventionnels, l’interaction plonge les spectateurs dans les scènes du film pour une expérience immersive. Cependant, les films interactifs existants sont toujours scénarisés. Bien qu’il y ait eu des propositions pour une conversation libre dans les jeux et une interaction dirigée par les agents, les spectateurs ne contrôlent toujours pas le développement de l’histoire. Dans ce projet, notre objectif est de transformer les personnages d’un film en objets interactifs offrant aux spectateurs une expérience interactive réelle, ni préscénarisée ni préfilmée. Nous proposerons et développerons un avatar auto-apprenant en suivant un personnage sélectionné afin d’apprendre l’histoire du point de vue du personnage ombragé. Nous compléterons un film avec l’avatar pour offrir une interaction avec un personnage. Cette preuve de concept éclairera la façon de donner vie à tous les personnages afin d’offrir aux spectateurs une expérience interactive illimitée.

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Superviseur du corps professoral :

Mea Wang

Étudiant :

Lynshao Celina Ma

Partenaire :

TCL Research America

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 seulement aux relations spatiales, mais aussi aux façons dont les gens peuvent éventuellement se déplacer dans l’espace selon les objectifs qu’ils souhaitent atteindre. Nous voulons donc prédire le comportement des personnes se déplaçant dans les milieux urbains en nous basant sur des observations concernant 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 à des questions géospatiales et d’inférer le comportement des consommateurs.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Gruninger

Étudiant :

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 moléculaire en 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 du corps professoral :

Reihaneh Rabbany

Étudiant :

Sacha Levy

Partenaire :

IA InVivo

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Analyse multiparamétrique de l’imagerie du cerveau et des poumons chez des patients atteints de la COVID-19

Le stagiaire participera à NEUROCOVID19, un projet qui étudie comment le virus COVID-19 peut potentiellement infecter et endommager le cerveau. Le stagiaire développera des méthodes pour analyser l’imagerie par résonance magnétique (IRM) du cerveau et du poumon, telle qu’acquise auprès de personnes qui ne sont plus infectées et de personnes qui ne l’ont jamais été. Le stagiaire développera également de nouvelles méthodes d’IRM pour améliorer l’imagerie des zones cérébrales endommagées par l’infection à la COVID-19. Ce travail aidera à sensibiliser – parmi les médecins, les scientifiques et le grand public – à la possibilité d’infection cérébrale, et aidera 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 chez Siemens. À la fin de la période de travail, Siemens pourra évaluer si le stagiaire est apte à occuper des postes disponibles en soutien à la recherche en IRM.

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Superviseur du corps professoral :

Simon James Graham

Étudiant :

Aravinthan Jegatheesan

Partenaire :

Siemens Canada

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

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