Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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C.-B.
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NF
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ON
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Projets par catégorie

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

Utilisation de l’apprentissage automatique pour prédire le risque d’hospitalisation, de visite d’urgence ou de décès à 30 jours chez les Albertains ayant reçu des prescriptions d’opioïdes

Lors de l’utilisation et de l’implémentation de l’apprentissage automatique pour la prédiction à partir de données administratives de santé, deux enjeux clés sont l’évaluation des algorithmes d’apprentissage automatique et la généralisabilité21. Les approches actuelles évaluent la performance du modèle en quantifiant à quel point la prédiction faite par le modèle correspond aux résultats de santé connus. Les métriques d’évaluation incluent la sensibilité, la spécificité et la valeur prédictive positive, ainsi que des mesures telles que la zone sous la courbe de caractéristique de fonctionnement du récepteur (ROC), la zone sous la courbe précision-rappel, et l’étalonnage. Comme aucune mesure unique ne reflète toutes les propriétés souhaitables d’un modèle, plusieurs mesures sont généralement rapportées pour résumer la performance du modèle16. De plus, la performance du modèle dépend ultimement de la discrimination et de l’étalonnage22. La discrimination est généralement quantifiée à l’aide d’une statistique de concordance (zone sous ROC) tandis que l’étalonnage est représentée graphiquement comme observé par rapport aux rapports attendus.
La généralisabilité est aussi un enjeu qui doit être reconnu dans les paramètres de prédiction ML21. Les modèles d’apprentissage automatique entraînés dans un contexte peuvent ne pas être valides dans un autre. Il en va de même pour les populations. De plus, même les algorithmes d’apprentissage automatique considérés comme généralisables peuvent rapidement devenir obsolètes en tant que lignes directrices de traitement ou changements de population, nécessitant ainsi une mise à jour et une réévaluation du modèle 21.

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Superviseur du corps professoral :

Irene Cheng

Étudiant :

Tanya Joon; Navya Gururaj Rao

Partenaire :

OKAKI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Carte de performance de l’effet de la composition et du traitement thermique sur la production des alliages à mémoire de forme.

Les alliages à mémoire de forme sont des matériaux qui, une fois refroidis, s’étirent facilement, mais qui, chauffés, retrouvent leur forme précédemment « mémorisée » avec une forte force. Cela permet de fabriquer un simple moteur thermique, capable d’utiliser des sources chaudes et froides pour créer du mouvement et effectuer du travail. La quantité de travail qu’un alliage à mémoire de forme peut effectuer dépend de sa composition, de sa géométrie et de la façon dont le matériau est traité avant utilisation. Pour concevoir correctement un dispositif en alliage à mémoire de forme, il est important de déterminer sa performance, en tenant compte des facteurs mentionnés précédemment, mais aussi des taux de chauffage et de refroidissement. L’objectif de cette proposition est de développer une installation d’essais adaptée pour façonner les alliages mémoire, en tenant compte des facteurs qui influencent la performance lors de l’application. Cet appareil est unique en ce qu’il permet une caractérisation complète de la performance du matériau en une seule étape.

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Superviseur du corps professoral :

Chan Y. Ching

Étudiant :

Mohamed Hammouda

Partenaire :

Smarter Alloys Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Analyse de la schedulabilité des systèmes en temps réel utilisant la recherche métaheuristique et l’apprentissage automatique

L’analyse de la planificabilité vise à déterminer si les exécutions des tâches se terminent avant les délais spécifiés. C’est une activité importante dans le développement de systèmes en temps réel. Cependant, en pratique, les ingénieurs ont eu des difficultés à appliquer des techniques existantes, principalement parce que les hypothèses de travail des méthodes existantes ne sont souvent pas valides dans leurs systèmes. Plus précisément, les incertitudes dans les systèmes temps réel et les politiques de planification hybrides qui combinent des politiques de planification standard n’ont pas été pleinement étudiées dans la littérature. Ce projet développe une approche qui analyse le problème d’échéancissabilité des systèmes temps réel en tenant compte de ces incertitudes et politiques d’ordonnancement complexes appliquées en pratique. Notre approche combine un algorithme de recherche métaheuristique pour générer des scénarios de planification dans le pire des cas avec une technique d’apprentissage automatique pour déduire une probabilité de manquements de délai. Pour évaluer l’utilité pratique de notre travail, nous appliquons notre approche aux systèmes réels développés par notre partenaire industriel, BlackBerry.

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Superviseur du corps professoral :

Shiva Nejati; Lionel Briand

Étudiant :

Jaekwon Lee

Partenaire :

Blackberry

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Étude de la faisabilité techno-économique et des bénéfices environnementaux des systèmes de récupération de la chaleur résiduelle pour une mine souterraine dans le nord de la Colombie-Britannique

Les opérations minières souterraines sont très énergivores et pourraient nécessiter une utilisation importante de combustion de combustibles fossiles sur place pour l’électrification et la fourniture de chaleur, si elles sont situées dans des zones hors réseau. Conventionnellement, ces centrales utilisent des groupes diesel qui ne peuvent convertir qu’environ 35% de l’énergie de combustion en travail qualifié et éliminent environ 65% de l’énergie générée sous forme de chaleur via les cycles de refroidissement et les gaz d’échappement. D’autre part, en raison des climats rigoureux associés aux hivers canadiens, ces mines nécessitent un chauffage de l’air d’admission de mine (appelé préconditionnement dans certains littératures) afin d’empêcher le puits de mine et les unités de puits fixes de geler (c’est-à-dire les revêtements, équipements de transport, ventilateurs et autres). Traditionnellement, ces mines utilisent des stations de combustion de fossiles à grande échelle pour générer de la chaleur à l’entrée de la mine. Ces systèmes sont principalement à base de gaz naturel et de propane. Ce projet vise à étudier la réutilisation de la chaleur rejetée par la centrale électrique à l’entrée de la mine afin d’éviter la combustion fossile aux brûleurs d’admission du puits. Des études antérieures suggéraient que les systèmes de chauffage ususé de mines pouvaient économiser des milliers de dollars sur les dépenses opérationnelles avec des émissions de carbone relativement moindres.

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Superviseur du corps professoral :

Seyed Ali Ghoreishi-Madiseh

Étudiant :

Ali Fahrettin Kuyuk

Partenaire :

Mineit Consulting

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Examen du fonctionnement des piscines publiques et des spas à l’ère de la COVID-19

La pandémie de COVID-19 a affecté tous les aspects de nos vies, et les installations aquatiques récréatives n’en ont pas été à l’abri, avec plusieurs questions et préoccupations concernant une exposition potentielle au virus dans ces établissements. Ce projet de recherche vise à comprendre les expériences, les besoins et les attitudes envers l’utilisation des installations aquatiques récréatives, notamment les piscines publiques et les spas pendant la pandémie de COVID-19. Trois groupes d’intérêt seront examinés : 1) le personnel des piscines publiques et des spas, 2) les membres du public qui utilisent régulièrement les installations aquatiques récréatives et 3) les inspecteurs de santé publique (PHI) qui effectuent des inspections dans les piscines et spas publics. L’organisation partenaire utilisera les résultats pour mieux comprendre les défis et élaborer des stratégies pour soutenir l’exploitation de la piscine et du spa.

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Superviseur du corps professoral :

Fatih Sekercioglu; Chun-Yip Hon

Étudiant :

Jessica Castellucci

Partenaire :

Lowry et Associés

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Biodégradation anaérobie de polluants aromatiques complexes par des microbes indigènes provenant d’un site contaminé au Brésil

Cette proposition de projet de recherche de quatre mois vise à contribuer aux projets de biorémédiation menés par l’industrie partenaire en évaluant la biodégradabilité de certains composés aromatiques halogénés, tels que la dichloroaniline (DCA) et la chloroaniline (AC), présents sur un site contaminé. Grâce à certains tests de biodégradabilité, nous vérifierons et comprendrons mieux comment les microbes natifs du site mentionné dégradent ces composés en l’absence d’oxygène, car ils se trouvent dans les couches profondes du sol. La communauté microbienne sera évaluée et identifiée durant la période de recherche, afin de comprendre quels microbes sont responsables des différents processus de dégradation. Ces résultats guideront les projets de réhabilitation planifiés et mis en œuvre par l’industrie.

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Superviseur du corps professoral :

Elizabeth Edwards

Étudiant :

Sofia Pimentel Araújo

Partenaire :

Geosyntec Consultants Inc

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Intensification du transfert de masse et des débits de flottation dans les contacteurs/réacteurs multiphasés

Le projet proposé se concentre principalement sur le développement d’une technologie innovante de contact gaz/liquide, d’une importance cruciale pour un large éventail d’industries de procédé et d’opérations de gestion environnementale. Le développement et la mise en œuvre réussis de ce projet devraient :
• Réduire l’impact environnemental d’une variété d’opérations nécessaires pour répondre aux besoins humains et au bien-être (par exemple, traitement de l’eau/eaux usées, aquaculture, protection de l’environnement),
• Renforcer la position de BC Research Inc dans des domaines tels que l’intensification des procédés, le traitement avancé des eaux usées, le traitement minéral, la biotechnologie et la chimie verte,
• Élargir les opportunités d’affaires durables de BC Research Inc dans de nouveaux domaines (par exemple, flottation sélective et élimination des volatils des effluents) et favoriser la création d’emplois pour le personnel de haute technologie.

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Superviseur du corps professoral :

Adel M. Al-Taweel

Étudiant :

Rong Leng

Partenaire :

BC Research Inc

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Utiliser la science communautaire pour protéger les papillons du Canada

La science communautaire émerge comme un outil puissant pour répondre aux questions scientifiques et impliquer le public dans des activités éducatives. eButterfly, le programme scientifique communautaire de l’Insectarium de Montréal, est l’un des plus grands programmes de science citoyenne sur les insectes en Amérique du Nord, et il a un grand potentiel pour orienter les décisions de gestion à travers le Canada durant ces périodes cruciales pour la conservation de la biodiversité. Au cours de cette bourse, j’utiliserai des modèles statistiques de pointe et je tiendrai parti de milliers de listes de vérification recueillies par des bénévoles pour évaluer la diversité et le statut des papillons du Canada. Ces analyses me permettront de recommander des priorités de conservation pour l’établissement de nouvelles aires protégées à travers le Canada, ainsi que les meilleures pratiques pour la surveillance, la gestion et la conservation des papillons. L’Insectarium de Montréal obtiendra des connaissances importantes sur la manière de maximiser l’utilisation de son vaste ensemble de données eButterfly, ainsi qu’une visibilité en tant que pôle scientifique grâce à la publication d’articles de recherche pertinents dans des revues scientifiques reconnues internationalement.

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Superviseur du corps professoral :

Lenore Fahrig

Étudiant :

Federico Riva

Partenaire :

Insectarium de Montréal

Discipline :

Biologie

Secteur :

Arts, divertissement et loisirs

Université :

Université Carleton

Programme :

Mine des sables bitumineux – Optimisation de la conception des murs de fosse

Deux objectifs principaux de cette entreprise sont (1) de déterminer si la récupération du minerai le long des murs de fosse peut être augmentée en remplaçant et/ou en augmentant les évaluations actuelles de stabilité des murs de fosse, impliquant des méthodes statiques bidimensionnelles par des analyses de déformation tridimensionnelles, et (2) différencier les déformations des parois associées à la relaxation des contraintes de celles associées à la rupture. Des analyses de déformation tridimensionnelles utilisant des modèles constitutifs traditionnels et/ou semi-personnalisés calibrés selon (a) les données d’essais en laboratoire et (b) les données de surveillance in situ seront utilisées dans cette évaluation. On s’attend à ce que la recherche profite à CNUL en augmentant l’efficacité, l’économie et la durabilité environnementale de ses opérations actuelles. Les connaissances acquises grâce à ces travaux sont très applicables à tous les projets miniers à ciel ouvert, et peuvent donc contribuer à améliorer les pratiques minières sécuritaires au Canada et à l’international.

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Superviseur du corps professoral :

Ward Wilson

Étudiant :

Elena Zabolotnii

Partenaire :

Ressources naturelles canadiennes Ltd.

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Développement d’un purificateur d’air à DEL UV pour l’air intérieur

L’air intérieur est contaminé par une variété de contaminants chimiques et microbiens. Ces contaminants peuvent être efficacement éliminés ou inactivés à l’aide d’un procédé appelé photocatalyse. Dans cette méthode, un photocatalyseur est activé chimiquement à l’aide de rayons ultraviolets (UV) et dégrade facilement les contaminants lorsqu’il entre en contact avec eux. L’application de nouvelles diodes ultraviolettes émettrices de lumière (UV-DEL) comme source de rayonnement pour la purification photocatalytique de l’air est étudiée dans ce projet. Un concept de purificateur d’air à DEL UV est développé, et la conception technique est optimisée à l’aide d’outils de simulation. Ensuite, un prototype avec une conception optimale est fabriqué et testé expérimentalement pour éliminer plusieurs contaminants chimiques et microbiens. Le résultat de ce travail est important pour améliorer la qualité de l’air intérieur en éliminant les polluants chimiques et microbiens présents dans l’air.

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Superviseur du corps professoral :

Fariborz Taghipour

Étudiant :

Shahriar Rouhani Anaraki

Partenaire :

Acuva Technologies Inc

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Méthodes d’apprentissage efficaces pour la compréhension multimodale

L’objectif principal de cette recherche est de développer des architectures et des algorithmes d’apprentissage de représentation qui peuvent aider à effectuer diverses tâches de compréhension multimodale, tout en réduisant le besoin de supervision humaine sous forme d’annotations coûteuses. Pour atteindre cet objectif, un système d’apprentissage doit être capable de : (1) apprendre de nouvelles tâches ou concepts avec quelques exemples; (2) utiliser efficacement les connaissances déjà acquises par le système; (3) s’appuyer sur une modalité (par exemple, texte/audio) pour combler les lacunes dans une autre modalité (par exemple, la vision); et enfin (4) conserver une haute performance sur toutes les tâches/concepts appris auparavant. L’objectif de cette recherche est de développer des méthodes permettant un apprentissage efficace pour des tâches multimodales (par exemple, la récupération d’images/vidéos basée sur le dialogue) dans des scénarios avec peu de données annotées. Dans le cadre de ce travail, nous nous concentrerons sur la réponse à deux questions clés : (1) Comment exploiter la structure du problème afin de permettre plus efficacement des algorithmes d’apprentissage utilisant des annotations limitées? et (2) Quels sont les mécanismes qui permettent un apprentissage efficace à partir de quelques exemples?

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Superviseur du corps professoral :

Animesh Garg

Étudiant :

Nikita Dvornik

Partenaire :

Samsung Électronique Canada

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Est-ce que l’intervention fonctionne? Évaluer l’efficacité de l’innovation commerciale et du soutien à la croissance au Canada

En utilisant l’ensemble de données Soutien à l’innovation et à la croissance des entreprises (BIGS) dans l’environnement de fichiers liés (LFE) de Statistique Canada, la recherche proposée évaluera l’impact des soutiens fédéraux à l’innovation aux entreprises sur la croissance des entreprises, l’innovation (par exemple, le comportement des brevets) et la propension à exporter au sein et entre industries stratégiques. Les résultats éclaireront la façon dont l’organisation partenaire, ainsi que les cabinets similaires, comprennent l’environnement de soutien aux programmes (c’est-à-dire quels soutiens fédéraux sont disponibles), prennent des décisions stratégiques (c’est-à-dire quels programmes cibler) et planifient la croissance future de l’entreprise.

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Superviseur du corps professoral :

Catherine Beaudry; David Wolfe

Étudiant :

Steven Denney

Partenaire :

Delvinia

Discipline :

Administration publique

Secteur :

Gestion des entreprises et des entreprises

Université :

Programme :

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