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

Utilisation de nanoparticules, de matériaux à changement de phase et d’admixtures antigel pour le bétonnage par temps froid

Dans les régions froides, les températures glaciales gênent les travaux de construction ou les mettent en pause jusqu’aux saisons plus chaudes, car les travaux de bétonnage dans de telles conditions sont assez difficiles. Cela entraîne d’importantes pertes socioéconomiques. Cette recherche fera progresser les connaissances actuelles sur le béton par temps froid, qui est un enjeu crucial pour le Canada et d’autres régions froides. Elle mobilisera de nouveaux projets sur l’utilisation de matériaux innovants et de méthodes de protection pour le bétonnage à des températures basses et de point de congélation, ce qui devrait permettre une construction plus longue d’éléments et d’infrastructures en béton à la fin de l’automne, en hiver et au début du printemps, avec de meilleurs taux de productivité, et offrira des solutions de développement aux régions du nord du Canada. Tout au long de ce programme de recherche, des résultats pratiques (par exemple, des conceptions innovantes de mélanges de béton ou des techniques de protection contre le froid) peuvent être intégrés dans les spécifications de construction du béton dans les juridictions canadiennes et dans les normes pour le béton, avec un impact mesurable sur l’industrie de la construction.

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Superviseur du corps professoral :

Mohamed T Bassuoni

Étudiant :

Ahmed Yasien Soliman

Partenaire :

Ville de Winnipeg

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services administratifs et de soutien, gestion des déchets et remédiation

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Améliorations supplémentaires de l’analyse d’image pour les microarrays multiplexés – Partie 3

Le test de microarrays permet une analyse à grand volume. Ce travail permettra de développer des outils pour une analyse accélérée et des modifications des surfaces utilisées dans les installations partenaires. L’objectif est d’améliorer la performance des conceptions actuelles d’essais et d’informer et de guider la prochaine génération de conceptions d’essais (c’est-à-dire des plaques à 384 puits) qui soutiendront la position de leader technologique du partenaire. Après avoir réalisé un tirage et une analyse en utilisant les protocoles de contrôle qualité actuels, les données seront comparées aux résultats existants. De plus, sur la base des travaux antérieurs et des résultats de l’étape suivante, celles-ci seront modifiées pour fournir des rapports dans le même format que les rapports actuels et élargir les options d’analyse actuelles à des plaques de 384 puits

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Superviseur du corps professoral :

Pierre Sullivan

Étudiant :

Simeng Chen

Partenaire :

SQI Diagnostics Systems Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Intégration du stockage thermique dans les systèmes hybrides d’énergie minière renouvelable; Une évaluation de la faisabilité techno-économique

En tant que contributeur majeur aux émissions de carbone industrielle canadiennes, les mineurs accordent davantage d’importance aux efforts de décarbonation en développant des stratégies plus écologiques et en se procurant une énergie plus propre pour leurs opérations minières. Malgré certains progrès, les tentatives de décarbonation des compagnies minières ont été décevantes, principalement en raison des défis financiers liés à la mise en œuvre des systèmes renouvelables. Cette étude vise à percevoir un système d’énergie hybride hybride hydrogène-renouvelable tout-en-un, qui peut être financièrement compétitif avec le système énergétique minier conventionnel (généralement alimenté au diesel). Ainsi, la présente recherche propose pour la première fois une solution novatrice pour réaliser la décarbonation complète du système minier en intégrant des systèmes multi-stockage (batterie/pile à combustible/stockage thermique) et des systèmes de production d’énergie renouvelable (c’est-à-dire éolien ou solaire) pour une application sur des sites miniers éloignés. Compte tenu de la forte dépendance au diesel dans les mines éloignées, le déploiement du système hybride renouvelable proposé offre un potentiel important d’économies de carbone.

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Superviseur du corps professoral :

Seyed Ali Ghoreishi-Madiseh

Étudiant :

Mohammad Amin Shadi Diznab; Hosein Kalantari

Partenaire :

HATCH Ltd.

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Accélérer la découverte grâce à l’expérimentation à haut débit et à l’apprentissage automatique – Deuxième année

Les méthodes canoniques de découverte moléculaire et d’optimisation des réactions reposent sur des approches « par essais et erreurs » et des expérimentations lentes avec de faibles taux de découverte. En exploitant l’expérimentation à haut débit (HTE) avec des méthodes d’apprentissage automatique (ML), l’intelligence artificielle (IA) et la robotique, nous avons le potentiel d’accélérer considérablement la découverte et la préparation de molécules et matériaux de prochaine génération. Nous allons extraire, unifier et transformer des données de la littérature en renseignements exploitables, et générer un flux de travail robuste pour la synthèse automatisée des catalyseurs et résines chez NOVA Chemicals. Grâce aux modèles d’apprentissage automatique, nous exploiterons les données nouvellement générées pour guider les expériences et simulations, permettant un développement rapide des molécules, et aboutirons à la conception inverse des molécules et des matériaux ciblant une fonction plutôt qu’une structure moléculaire particulière. En combinant l’expertise, les logiciels et les outils matériels du laboratoire Hein avec l’instrumentation et la vaste base de données de NOVA Chemicals, nous créerons un laboratoire autonome en boucle fermée qui (i) sera capable de mettre en œuvre une gamme diversifiée de flux de travail chimiques et (ii) de créer des ensembles de données exploitables par l’IA, permettant aux utilisateurs de naviguer dans des relations structure-fonction complexes et des paysages expérimentaux.

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Superviseur du corps professoral :

Jason Hein

Étudiant :

Wei Ling Chiu

Partenaire :

NOVA Chemicals

Discipline :

Chimie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Élévation

Apprentissage par renforcement multi-agents pour l’exploration coopérative décentralisée UAV/UGV – Deuxième année

Au cours de la dernière décennie, l’intelligence artificielle a prospéré. D’un créneau de recherche, il a été développé en un outil polyvalent, apparemment en voie d’introduire l’automatisation dans tous les aspects de la vie humaine. Parallèlement, la technologie robotique a également beaucoup progressé, et les systèmes multi-robots peu coûteux promettent d’accomplir toutes ces tâches nécessitant à la fois du parallélisme physique et une tolérance inhérente aux pannes — comme la surveillance et l’exploration d’environnements extrêmes. Les lois de contrôle décentralisées sont essentielles pour assurer la fiabilité de ces systèmes (car elles éliminent les risques liés aux points de défaillance uniques). Pourtant, la synthèse efficace de (i) l’apprentissage automatique, (ii) les approches multi-robots et (iii) la robotique de terrain n’est pas une mince affaire. Les recherches antérieures sur l’apprentissage automatique et le contrôle distribué vont rarement au-delà des simulations informatiques. Le GDLS-C et l’Université de Toronto étudieront comment utiliser efficacement l’apprentissage par renforcement multi-agents en robotique de terrain. L’objectif du GDLS-C est d’améliorer la conscience situationnelle des véhicules terrestres en utilisant des essaims de véhicules aériens sans pilote (UAV). Apprendre des stratégies de coopération décentralisée améliorera la résilience de ces systèmes multi-robots — potentiellement confrontés à des environnements adverses — et, ultimement, la sécurité de leurs opérateurs humains. Répondre à nos questions de recherche permettra aussi à de grandes collections de robots d’apprendre à interagir entre eux — au-delà du point que les concepteurs humains peuvent atteindre.

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Superviseur du corps professoral :

Angela Schoellig

Étudiant :

Jacopo Panerati

Partenaire :

General Dynamics Land Systems - Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Évaluation du programme pour JUMP Mathématiques : Une évaluation empirique d’une ressource pour l’enseignement des mathématiques – Deuxième année

Les résultats en mathématiques canadiens sont en déclin. De nombreuses études ont démontré l’importance de la maîtrise numérique pour des résultats tels que la santé, l’employabilité et la stabilité financière. Par conséquent, l’efficacité de l’éducation en mathématiques d’un enfant est essentielle à la réussite future. Il est donc d’une importance capitale d’identifier des programmes d’éducation en mathématiques efficaces. Le projet proposé évaluera JUMP Math – un programme de mathématiques à but non lucratif – dans une sélection d’écoles du Thames Valley District School Board (TVDSB). En plus d’étudier la croissance sur plusieurs mesures numériques clés des résultats, cette étude déterminera l’efficacité de JUMP Math pour réduire l’anxiété liée aux mathématiques chez les enfants et les enseignants. Ces données fourniront des informations précieuses sur l’efficacité du programme JUMP Math. Un autre axe est une revue de littérature visant à communiquer la base de données probantes pour JUMP Math. Cela fournira des liens clairs vers la recherche qui soutient la conception et la mise en œuvre de JUMP Math. En résumé, notre collaboration avec JUMP Math offrira une enquête empirique et une validation d’un programme alternatif pour la pédagogie mathématique; un travail qui promet d’avoir un impact positif sur l’état de l’enseignement des mathématiques au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Daniel Ansari

Étudiant :

Celia Goffin

Partenaire :

JUMP Math

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Éducation

Université :

Université Western

Programme :

Élévation

Comprendre l’impact des changements sur le dépistage différé du don de sang et les critères pour les hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes – Deuxième année

Les données disponibles suggèrent que jusqu’à 71% des individus auront besoin de sang ou de produits sanguins à un moment donné de leur vie. Pour répondre à cette demande, les Services du sang du Canada estiment qu’environ 100 000 nouveaux donneurs sont nécessaires chaque année. Cependant, les lignes directrices actuelles sur le don de sang au Canada exigent une période de report de 3 mois pour les hommes ayant des relations sexuelles avec des hommes (HSH) en raison de l’incidence élevée du VIH dans cette population, des directives que beaucoup considèrent comme discriminatoires. Compte tenu des progrès de la technologie de dépistage du VIH ces dernières années, la réévaluation de ces lignes directrices optimiserait l’admissibilité des donneurs. Le projet proposé examinera les attitudes envers les lignes directrices révisées sur le don chez la population générale et les utilisateurs de sang, en utilisant une enquête nationale bilingue et représentative ainsi que des entrevues semi-structurées avec des utilisateurs de sang. Cela permettra de mieux comprendre comment le passage à un dépistage comportemental et aveugle au genre, ainsi que l’inclusion de questions sensibles dans le questionnaire de dépistage, pourraient affecter les taux de don et donc la quantité de sang et de produits sanguins au Canada. Cette recherche permettra à l’organisme partenaire, le Centre de recherche communautaire pour la santé des hommes gais, qui étudie la question depuis plusieurs années, d’élaborer des recommandations pour les Services sanguins canadiens et Héma-Québec concernant les critères de dépistage et de report.

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Superviseur du corps professoral :

Nathan Lachowsky

Étudiant :

Karyn Fulcher

Partenaire :

Centre de recherche communautaire

Discipline :

Épidémiologie / Santé publique et politiques publiques

Secteur :

Université :

Université de Victoria

Programme :

Élévation

Surveillance de l’état mental en ligne à l’aide de données textuelles du patient – Deuxième année

Parmi toutes les maladies chroniques, les problèmes de santé mentale pesent le plus lourd sur les systèmes de santé. Cependant, contrairement à d’autres maladies chroniques, comme le diabète ou l’hypertension, aucune procédure de surveillance n’existe pour surveiller l’état de santé mentale des patients afin de prévenir les rechutes et les situations de crise. Il est donc nécessaire de développer des systèmes de surveillance abordables, pratiques et accessibles qui pourraient être utilisés en dehors du milieu clinique. La plupart des maladies mentales présentent une gamme de symptômes physiques et comportementaux (par exemple, un changement de ton, de posture et d’utilisation des mots, aussi appelés symptômes psychomoteurs) qui pourraient être mesurés à l’aide d’appareils intelligents utilisés principalement par les patients. Les méthodes récentes de prestation de soins en ligne (par exemple, la psychothérapie en ligne) offrent la possibilité d’utiliser ces évaluations numériques du comportement (phénotypage comportemental) pour un suivi à long terme et à distance de l’état de santé mentale. Notre proposition est de traiter les données comportementales numériques générées par les patients sur une plateforme en ligne (par exemple, rétroaction textuelle, vocale et vidéo) en utilisant des approches d’apprentissage automatique pour développer un algorithme prédisant leur état mental. De plus, grâce aux avancées récentes de l’apprentissage profond dans le traitement du langage naturel, nous allons générer un contenu thérapeutique plus personnalisé pour les interactions avec les patients afin d’améliorer la qualité des soins.

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Superviseur du corps professoral :

Nazanin Alavai

Étudiant :

Amirhossein Shirazi

Partenaire :

OPTT

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université Queen’s

Programme :

Élévation

Explorer la représentation raciale et l’écart salarial racial dans l’industrie technologique du sud de l’Ontario

Il y a un manque de « diversité » dans l’industrie technologique canadienne et c’est sur cela que repose la recherche. Le manque de recherches tenant compte de la diversité raciale dans l’industrie technologique au Canada crée un écart important dans la compréhension des enjeux qui seraient essentiels pour remédier à ce manque de diversité. Cette recherche explorera comment, dans quelle mesure, la race est représentée dans l’industrie technologique du sud-ouest de l’Ontario. Ce faisant, cela déterminera si, et dans quelle mesure, il existe un écart salarial en matière d’équité raciale. Il fournira une évaluation de référence de la représentation raciale dans l’industrie technologique de SWO. Il est important pour cette recherche de comprendre comment l’intersection entre la race, le genre, l’âge et d’autres facteurs similaires s’entrecroisent. La recherche se déroulera en trois phases sur une période d’un an, utilisant à la fois des mesures qualitatives et quantitatives. La recherche aura trois résultats potentiels pertinents tant pour l’industrie technologique que pour milieu postsecondaire.

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Superviseur du corps professoral :

Kathy Hogarth

Étudiant :

Hervege Ngweyin; Anne-Marie Bola Oladosu

Partenaire :

Innovez l’inclusion

Discipline :

Travail social

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Un capteur électrochimique microfluidique pour la détection des cannabinoïdes

La légalisation du cannabis crée un besoin pressant d’améliorer les méthodes de dépistage existantes. Actuellement, les deux dispositifs approuvés par le bureau, à l’exception du procureur général du Canada (c’est-à-dire le Drager 5000 et le SoToxa), n’ont pas été adoptés par la grande majorité des forces de police, qui jugeaient ces deux options inabordables, difficiles à utiliser et inexactes. Le projet actuel vise à créer un dispositif de détection du cannabis de nouvelle génération capable d’évaluer avec précision la concentration sanguine de THC. Cela sera réalisé en tirant parti des avancées récentes dans les domaines de la chimie analytique et du micro-ingénierie pour créer un kit de détection portable, précis, abordable et facile à utiliser.

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Superviseur du corps professoral :

Steve Shih

Étudiant :

Oriol Ymbern; Roberto Duca

Partenaire :

Strem Biotechnologie

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Développement de photocatalyseurs à pellicule mince pour la conversion solaire des gaz à effet de serre en carburants

La réforme sèche propulsée par l’énergie solaire est une solution idéale pour recycler les gaz à effet de serre (GES) tout en produisant des matières premières chimiques précieuses. Ces émissions anthropiques de GES sont la principale cause des changements climatiques mondiaux. De plus, ces émissions sont liées à la fabrication de carburants et de produits à base de carbone. La technologie des carburants solaires répond à ces deux enjeux. Solistra développe la technologie des photocatalyseurs en partenariat avec la NRC, par le biais du programme Materials for Clean Fuels Challenge, et le groupe Solar Fuels de l’Université de Toronto. Les photocatalyseurs, l’ingénierie des nanomatériaux destinés à utiliser directement l’énergie solaire, peuvent convertir le dioxyde de carbone et le méthane en les mêmes produits de consommation à base de carbone dont nous dépendons chaque jour grâce à la lumière du soleil. Cette technologie représente une avancée vers une économie propre et de recyclage du carbone.

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Superviseur du corps professoral :

Geoffrey Ozin; Benjamin Hatton

Étudiant :

Jeune Feng Li

Partenaire :

Solistra

Discipline :

Chimie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Recherche appliquée en analytique dynamique des risques utilisant l’apprentissage automatique

L’analyse des risques joue un rôle primordial dans des industries critiques pour la sécurité telles que l’exploration pétrolière et gazière, le transport maritime et par pipeline, ainsi que les opérations en aval. Cette tâche essentielle fait face à une série de défis en raison de la complexité accrue et du volume accru de données générées. En raison des récentes avancées en puissance de l’informatique en nuage offertes par les deux géants : Google et Amazon, une plateforme web puissante pour l’analyse avancée des risques et les prédictions est actuellement en développement. SRCube Technologies Inc. est la première plateforme web à fournir un lien direct entre la recherche appliquée en apprentissage automatique pour l’ingénierie des risques et l’industrie pétrolière et chimique. Les ingénieurs et les cadres peuvent suivre les risques industriels actuels et prédictifs tels que les rejets toxiques, les risques d’incendie et les explosions dues à la perte de confinement. Des analyses de processus en temps réel sont générées, visualisées et traitées pour prédire des escalades dangereuses à partir de modèles éprouvés par la recherche utilisant des techniques d’apprentissage automatique.

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Superviseur du corps professoral :

Carlos Bazan

Étudiant :

Mohammed Taleb Berrouane

Partenaire :

SRCube Technologies Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

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