Projets innovants réalisés

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

13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
NF
348
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

Matériaux de revêtement de nouvelle génération pour l’éclairage architectural

L’éclairage architectural et décoratif a des impacts importants sur notre vie quotidienne, en particulier nos humeurs et notre santé mentale. Nous proposons de combiner la chimie supramoléculaire et les gels nanocristaux de cellulose, deux domaines de recherche intrigants en chimie et en sciences des matériaux, afin de développer les matériaux de revêtement de nouvelle génération pour l’éclairage architectural. Ces matériaux de gel ont la capacité de changer de couleur et de motif spontanément au fil du temps, ce qui peut être programmé ou personnalisé. Grâce aux innovations que nous proposons, notre organisation partenaire Bocci pourrait potentiellement améliorer ses activités avec une part de marché croissante de l’industrie de l’éclairage architectural. Il générera plus de revenus et créera plus de possibilités d’emploi.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Mark MacLachlan

Etudiant :

Zhen Xu

Partenaire :

Bocci

Discipline :

Chimie

Secteur :

Autre

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Simulation solaire pour les conditions du monde réel et caractérisation de l’efficacité des cellules solaires sensibilisées aux colorants

Actuellement, la communauté scientifique est consciente du potentiel des cellules solaires sensibilisées aux colorants - elles sont translucides, conduisent 100% d’énergie renouvelable en utilisant l’énergie du Soleil et sont peu coûteuses à manufacer. Ils ont le potentiel de révolutionner le système énergétique du Canada pour le mieux. Ce projet de recherche montrera, à l’aide d’un simulateur solaire unique, comment les cellules solaires sensibilisées aux colorants peuvent fonctionner efficacement dans plus de conditions que celles qui ont actuellement été testées : telles que la pollution de l’air, la position du Soleil par rapport à la Terre et l’élévation. Ce projet vise à prouver que ces cellules peuvent vraiment fonctionner n’importe où, dans toutes les conditions, ce qui en fait la forme omniprésente de production d’énergie du Canada.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Bryan Koivisto

Etudiant :

Anna Leckman

Partenaire :

Arevi Consulting Inc. (en)

Discipline :

Biologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Estimation de l’illuminant basée sur l’apprentissage profond pour les appareils mobiles

Les humains possèdent la capacité de voir les objets comme ayant la même couleur, même lorsqu’ils sont vus sous différentes illuminations. Les caméras manquent intrinsèquement de cette capacité. Un processus appelé balance des blancs automatique (AWB) doit être appliqué par la caméra pour imiter ce comportement du système visuel humain. AWB est l’une des premières étapes d’une série d’opérations effectuées à bord de la caméra pendant que l’image brute enregistrée par le capteur est traitée. Il joue un rôle crucial en s’assurant que les couleurs de l’image finale qui est sortie à l’utilisateur sont correctement représentées. Au cours des dernières années, les algorithmes d’IA pour AWB ont démontré des performances supérieures à celle des méthodes conventionnelles. Cependant, les solutions d’IA existantes sont trop coûteuses en calcul pour être utilisées sur les smartphones et les appareils photo mobiles. L’objectif de ce projet est de concevoir un algorithme d’IA léger et capable de fonctionner en temps réel sur l’appareil. Ce projet aidera Samsung Electronics Canada à mettre au point un algorithme d’IA de balance des blancs automatique amélioré et plus pratique applicable aux images d’appareils photo modernes pour téléphones intelligents.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Michael S. Brown

Etudiant :

Abdullah Abuolaim

Partenaire :

Samsung Electronics Canada

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Support d’ingénierie des besoins pour le développement de l’apprentissage automatique - Une application de gestion de la main-d’œuvre

Le projet de recherche proposé effectuera des travaux d’ingénierie des exigences pour analyser la conception d’une initiative de ML à Jombone. En adoptant une approche systématique, ce projet vise à aider Jombone à identifier et à concevoir une stratégie de solution efficace pour développer son système conformément aux objectifs de l’organisation. Ce projet accordera une attention particulière aux questions centrées sur l’humain, telles que la transparence du modèle et les préjugés inconscients, qui sont particulièrement préoccupantes dans les applications rh. Les résultats attendus de ce projet comprendront la définition des exigences pour le système de RPC cible et son soutien continu, ainsi que la publication des résultats de la recherche sur les lieux de recherche universitaires.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Éric Yu

Etudiant :

Rohith Sothilingam

Partenaire :

Jombone

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Évaluation de la performance sportive à l’aide de l’EEG mobile

L’un des objectifs les plus alléchants d’un entraîneur ou d’un entraîneur est peut-être de déterminer la meilleure façon de maximiser la performance de l’athlète. Au cours des dernières années, il y a eu une explosion de la richesse des données liées à l’entraînement et à la performance des athlètes , comme une meilleure compréhension de la santé mentale des athlètes et de l’impact qu’elle a sur la performance. Cependant, il y a encore des lacunes dans la façon dont les entraîneurs et les entraîneurs utilisent ces données et il y a un décalage entre les théories qui découlent de milieu postsecondaire et la nature appliquée de ces données. Notre espoir avec ce projet est de combler ce fossé en appliquant nos connaissances en neurosciences pour mieux comprendre comment les joueurs de baseball se comportent avec un partenaire industriel qui utilise une technologie de pointe pour comprendre la performance sportive. Plus précisément, nous espérons utiliser les données de performance sportive des joueurs de baseball combinées à notre compréhension des données d’imagerie neuronale et des informations sur la santé mentale pour voir si nous pouvons mieux comprendre ce qui fait qu’un athlète performe bien.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Olave Krigolson

Etudiant :

Thomas Ferguson

Partenaire :

Technologie des statistiques mentales

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

« Corps sains, esprits sains » - Mise en œuvre du programme de gestion de l’hygiène menstruelle (MHM) transformatrice en matière de genre dans les pays à revenu faible ou intermédiaire (PRFI)

La Croix-Rouge canadienne (CRC) a toujours été à l’avant-garde du soutien de la programmation locale dans des contextes humanitaires internationaux. Le GHU fournit un soutien technique et opérationnel aux experts de terrain du CRC qui sont responsables de la programmation sur le terrain et du plaidoyer au nom des communautés locales, en apportant leurs voix à la CRC lors de l’établissement de son programme de santé mondiale. Le projet « Health Bodies, Healthy Minds » est une initiative active de 3 ans de la CRC visant à accroître l’égalité des chances pour les filles de fréquenter l’école au Soudan du Sud. Une façon de le faire est d’améliorer les pratiques d’hygiène et d’assainissement sûres, en particulier en s’attaquant à la gestion de l’hygiène menstruelle (MHM). Cette recherche proposée vise à synthétiser la littérature savante pertinente à l’appui du programme mis en œuvre par le CRC et à comprendre les défis auxquels les responsables de la mise en œuvre sont confrontés lorsqu’ils établissent des priorités et prennent des décisions d’affectation des ressources pour MHM dans un contexte humanitaire.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Lydia Kapiriri

Etudiant :

Donya (Shaghayegh) Razavi

Partenaire :

Croix-Rouge canadienne

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université McMaster

Programme :

Géologie structurale et contrôles de la minéralisation aurifère, MaginoDeposit, sous-province de Wawa, Nord de l’Ontario

Le stagiaire déterminera quels facteurs déterminent la distribtuion d’or au projet aurifère Magino, près de Wawa, en Ontario. Pour ce faire, il faudra cartographier géologiquement et examiner les carottes de forage sur le site de Magino pendant deux saisons estivales sur le terrain. Les échantillons et les données recueillis dans le dépôt seront retournés à l’Université Laureitan et examinés à l’aide d’un microscope pétrographique et de microsondes électroniques à balayage, ainsi que de la préparation d’une carte géologique et d’une coupe transversale axées sur le cadre géologique structurel du gisement. Le partenaire Argonaut Gold bénéficiera de cette recherche grâce à une meilleure compréhension de la distribtuion de l’or dans le gisement Magino et des événements géologiques qui ont abouti à cette distribution. Cela aidera le partenaire dans l’exploration du gisement et des zones environnantes.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Bruno Lafrance ; Ross Sherlock

Etudiant :

Ian C Campos

Partenaire :

Argonaut Gold Inc.

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Université :

Université Laurentienne

Programme :

Accélération

Élaboration d’une approche axée sur les bassins hydrographiques pour gérer les facteurs de stress anthropiques et environnementaux dans un bassin hydrographique de l’est du lac Ontario

La qualité de l’eau dans les bassins versants des Grands Lacs subit des pressions de plus en plus fortes en raison de la croissance démographique, de l’expansion urbaine, du développement économique, de l’enrichissement en nutriments et des changements climatiques. Nous visons à développer un modèle statistique pour comprendre l’influence relative des facteurs de stress anthropiques sur la qualité de l’eau pour le bassin versant central du lac Ontario entourant les villes d’Oshawa, Whitby et Ajax. Le projet : examinera les sources potentielles de données écologiques, de la qualité de l’eau, du climat, de la population, de la couverture terrestre, sociales et économiques à partir de données de ré-analyse mondiales, de bases de données en libre accès, du gouvernement, de l’industrie, de réseaux environnementaux et de la littérature scientifique ; et mettre au point un prototype de base d’une approche analytique intensive en données d’apprentissage automatique des bassins versants afin de comprendre comment les facteurs de stress anthropiques ont une incidence sur la qualité de l’eau. Ces modèles seront utilisés pour prévoir les conditions de qualité de l’eau selon différents scénarios de croissance démographique et de changement climatique. Les résultats de cette recherche seront utiles aux organismes gouvernementaux sans but lucratif, aux organismes de conservation et aux urbanistes pour gérer la qualité de l’eau dans le bassin versant des Grands Lacs.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Sapna Sharma ; Usman Khan

Etudiant :

Luke Moslenko

Partenaire :

Sonde de pollution

Discipline :

Biologie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Nouvelles procédures correctives et d’entraînement pour la conformité des réseaux neuronaux

En matière de sécurité de l’IA, la conformité garantit qu’un modèle adhère aux spécifications opérationnelles au moment de l’exécution afin d’éviter les événements indésirables pour l’utilisateur final. Cette proposition vise à obtenir la conformité du modèle de deux manières : (i) appliquer des mesures correctives à un modèle d’apprentissage automatique (ML) non conforme et (ii) assurer la conformité tout au long du processus de formation du modèle. Nous visons à atteindre le premier via la suppression des informations de gradient liées aux caractéristiques impliquées dans la polarisation du modèle. Pour le second, nous cherchons à intégrer les contraintes du monde de la satisfiabilité pour appliquer les spécifications souhaitées dans les méthodes basées sur le gradient utilisées pour la formation. Les applications du monde réel pour les deux approches comprennent la conformité aux biais et à la robustesse dans le monde de la finance en veillant, par exemple, à ce que les prêts soient accordés aux clients de manière équitable.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Vijay Ganesh

Etudiant :

Vineel Nagisetty ; Laura Graves

Partenaire :

Borealis AI

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Autobot : Marquage des métadonnées pilotées par les données des systèmes d’automatisation des bâtiments

Alors que les systèmes d’automatisation des bâtiments (BAS) deviennent une norme dans les bâtiments commerciaux et que des applications 3rd party supplémentaires peuvent aider les propriétaires de bâtiments à obtenir des informations de leur BAS, la gestion structurée des métadonnées devient la clé du succès. Cependant, comme la conversion de la convention de nommage des capteurs traditionnels en systèmes de marquage structurés est un processus coûteux et long, ce projet vise à automatiser le processus. En tirant parti des techniques modernes d’apprentissage automatique combinées à des systèmes basés sur des règles, Autobot est développé pour automatiser le processus. Ce projet s’appuie sur des recherches antérieures de Brainbox AI (Mishra, et al., 2020) pour appliquer le logiciel à d’autres types de bâtiments et améliorer les performances globales du processus.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Adam Rysanek

Etudiant :

Claude Demers-Bélanger

Partenaire :

BrainBox AI

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Évaluation du rôle de la qualité et de la quantité du fourrage estival sur l’état, la fécondité et la survie de l’orignal femelle dans la SGF 3-18

Les populations d’orignaux dans la région de Thompson-Okanagan ont diminué à un rythme alarmant (jusqu’à 90 %) au cours des 25 dernières années. Le déclin de la population d’orignaux correspond à une augmentation spectaculaire des blocs de coupe forestiers pour l’exploitation forestière de récupération après l’infestation du dendroctone du pin ponderosa. Les plantes dans les blocs coupés poussent en plein soleil et ont plus d’énergie pour créer des composés qui les protègent d’être mangées par les herbivores et réduisent leur qualité nutritionnelle. Nous comparerons la qualité nutritionnelle des plantes qui poussent dans et hors des blocs coupés pour voir si les blocs coupés fournissent moins de nutrition à l’orignal. Nous déterminerons également si l’utilisation de blocs de coupe par les orignaux femelles affecte leur santé, leur taux de gestation et leur survie. Nous prévoyons que nos travaux aideront à comprendre le déclin de la population d’orignaux et à orienter les activités de gestion pour l’enrayer.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Karl Larsen

Etudiant :

Camille Roberge

Partenaire :

Teck Highland Valley Copper Partnership

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Université :

Université Thompson Rivers

Programme :

Logiciel d’optimisation géothermique – Partie 1

Au cours de la dernière décennie, l’optimisation s’est étendue à de nombreuses applications allant de la production alimentaire à des applications sophistiquées telles que l’efficacité énergétique du moteur. Dans l’ensemble proposé, il est essayé d’appliquer des techniques d’optimisation ainsi que des méthodologies analytiques et semi-analytiques basées sur la physique pour créer un cadre convaincant qui peut aider l’industrie pétrolière basée sur les processus thermiques à réduire ses GES et à mieux évaluer ses dépenses en capital. De nombreux projets de LAIG sont surpêlés sur leurs installations en raison de la sous-prévision ou de la sur-prévision de leurs attentes de production de pétrole. cet ensemble aidera les opérateurs à prévoir leurs attentes et à améliorer leurs prévisions à mesure que davantage d’intrants sont fournis, tels que des puits d’observation sismique, de température et de pression 4D, des données de production et une caractérisation géologique.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Apostolos Kantzas

Etudiant :

Farzad Bashtani

Partenaire :

Ashaw Énergie

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Précédent
1...325326327328329330331...1,106
Suivant

Joignez-vous à un écosystème d’innovation florissant.

Abonnez-vous à notre infolettre dès maintenant!

S’inscrire