Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Automatisation et optimisation de la conception à l’aide de l’intelligence artificielle

L’objectif de notre proposition est de développer trois processus automatisés dans le domaine de la construction utilisant l’intelligence artificielle. Le premier processus consiste à développer une méthode capable de convertir des dessins bidimensionnels en modèles tridimensionnels pouvant être manipulés ensuite sur ordinateur. Le deuxième procédé consiste à optimiser la coupe des matières premières – comme les panneaux et les raidisseurs – afin de réduire le gaspillage global, ainsi que d’optimiser le transport de ces matériaux vers le chantier résultant. Le troisième processus consiste à concevoir une méthode permettant d’assurer un calcul objectif et précis des coûts des projets de construction basé sur les multiples paramètres inclus dans la conception. Ce projet est situé dans une entreprise de construction basée au Manitoba, Greenstone Solutions. Les avantages pour l’entreprise incluront une réduction du temps de fabrication, des coûts et du gaspillage, ce qui entraînera une augmentation de la productivité, de l’efficacité et de la réputation.

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Superviseur du corps professoral :

Vijay Mago; Pawan Lingras; Muntasir Billah

Étudiant :

Andrew Fisher

Partenaire :

Produits de construction en pierre verte

Discipline :

Informatique

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Programme :

Accélération

Apprentissage automatique pour la sélection et la priorisation pratiques et évolutives des tests de régression

Dans le contexte des systèmes à grande base de code, l’intégration continue (IC) réduit considérablement les problèmes d’intégration, accélère le temps de développement et raccourcit le temps de sortie. Bien que les tests de régression soient largement pratiqués dans le contexte de l’IC, ils peuvent être longs et gourmands en ressources pour de grandes bases de code où l’exécution des cas de test demande beaucoup de temps et de ressources. Dans ce projet, nous tentons de concevoir et d’appliquer des solutions basées sur l’apprentissage automatique pour trois problèmes critiques liés aux tests de régression dans le contexte de l’IC : (1) sélection et priorisation des tests, (2) minimisation des cas de test, (3) refactorisation automatique et génération de cas de test.

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Superviseur du corps professoral :

Lionel Briand

Étudiant :

Nafiseh Kahani

Partenaire :

Huawei Technologies Canada

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Dino Island : Améliorer les fonctions exécutives chez les très jeunes enfants atteints de trouble du spectre de l’autisme

Beaucoup d’enfants atteints de troubles du spectre de l’autisme (TSA) ont des problèmes d’attention et de fonctions exécutives (FE). Les interventions cognitives ont un grand potentiel pour améliorer l’attention/la EF et les compétences connexes (par exemple, l’apprentissage scolaire, la fonction sociale, le comportement, etc.), mais peu existent de telles interventions et encore moins peuvent être administrées à la maison. À la lumière de la COVID-19, les interventions dispensées par les parents sont cruciales pour assurer la continuité des soins de santé des enfants autistes. Nous évaluerons l’efficacité d’une nouvelle intervention d’attention/EF (île Dino), telle que dispensée par les parents à la maison à leurs enfants autistes. La moitié des enfants suivront une intervention d’attention/EF de 12 semaines, tandis que l’autre moitié suivra une intervention témoin. Nous effectuerons des tests préalables et post-tests afin d’évaluer les résultats cognitifs, académiques et comportementaux. Nous recueillerons également des informations sur l’utilisation d’un outil de télésanté en ligne (TelerooTM) pour offrir des interventions à domicile.

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Superviseur du corps professoral :

Sarah Macoun

Étudiant :

John Sheehan; Buse Bedir; Jessica Lewis

Partenaire :

La Famille Simple, Inc.

Discipline :

Psychologie

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Établir la productivité de la production de violacéine dans l’E. coli recombinant à l’aide du traitement par lots CSTR

Material Futures Inc. a développé un bioprocédé pour fabriquer des pigments colorés à partir de cellules, plutôt que de pétrole. Le procédé est neutre en carbone, renouvelable et a le potentiel d’éliminer la pollution de l’eau résultant des méthodes actuelles de teinture. En travaillant avec des étudiants de l’Université de Waterloo, Material Futures Inc. étendra leur bioprocédé tout en exposant les étudiants aux applications industrielles du génie métabolique et du génie des bioprocédés. Deux étudiants auront accès à la recherche appliquée et au développement dans une institution canadienne de premier plan sous la direction de chercheurs experts et de leaders industriels afin de développer leurs compétences professionnelles.

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Superviseur du corps professoral :

Roderick Slavcev

Étudiant :

Iris Redinger

Partenaire :

Laboratoire de contrats à terme sur les matériaux

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Le sono-traitement non thermique améliore le processus de liquéfaction et de saccharification ainsi que la présence de phytochimiques de Cannabis sativa

Dans la fabrication de la bière, le processus de liquéfaction et de saccharification utilise la chaleur, des lavages alcalins et acides pour décomposer les sucres complexes en moûts (sucres simples), ce qui entraîne la destruction des composés bioactifs souhaitables. Les fabricants de bière sont désireux d’utiliser des technologies vertes et des matières végétales non féculentes provenant de sous-produits agroalimentaires. Province Brands a développé ses méthodes propriétaires pour brasser à partir de déchets de plantes de cannabis (tiges, tiges, racines). En partenariat avec Province Brands, cette recherche vise à a) convertir les sous-produits végétaux (sources non amidoniques) en sucres fermentescibles en utilisant des ultrasons à haute puissance et basse fréquence comme traitement vert non thermique; b) maximiser la rétention des composés bioactifs dans les brassages finaux; c) Améliorer les propriétés sensorielles des produits finis. Ce projet est une excellente occasion pour le stagiaire d’appliquer ses compétences en pensée critique afin de développer un produit innovant et placera Province Brands of Canada à l’avant-garde du marché en investissant dans la recherche et par le transfert de connaissances.

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Superviseur du corps professoral :

Farah Hosseinian

Étudiant :

Kelly Dornan; Minfang Luo; Matheuzs Poluchowski; Winifred Akoetey

Partenaire :

Marques provinciales du Canada

Discipline :

Chimie

Secteur :

Agriculture

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Mise en œuvre pratique d’un modèle anisotrope de résistance de masse rocheuse pour l’analyse de la stabilité des pentes rocheuses

À mesure que la pente des mines augmente, les implications des angles de pente prédits avec précision augmentent pour la sécurité des travailleurs, l’impact environnemental et l’économie. Au cours de la dernière décennie, l’analyse de données et les méthodes computationnelles ont mené à des avancées majeures en recherche dans ce domaine. L’utilisation de ces méthodes nécessite un haut niveau de données de terrain et de grandes ressources de calcul. Pour de nombreux projets, cela peut ne pas être justifié ou disponible. Ce projet étudiera les approches de pointe et développera une mise en œuvre pratique du flux de travail qui saisit les caractéristiques les plus importantes des résultats actuels de la recherche. De plus, cette étude explorera certaines lacunes de recherche, telles que les effets d’échelle et la variabilité spatiale, et les inclura dans les outils d’analyse afin de fournir une approche globale conforme aux observations géologiques.

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Superviseur du corps professoral :

Andrew Corkum

Étudiant :

Ryan Ziebarth

Partenaire :

BGC Engineering Inc

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Calibration multi-caméras et assemblage dans des scénarios automatisés

Beaucoup de véhicules utilisent plusieurs caméras pour offrir une vue dégagée à l’opérateur et fournir des informations sur l’environnement qui les entoure. Comme ces caméras sont placées de façon clairsemée autour du véhicule, les séquences vidéo ne sont pas facilement mappées sur une surface régulière; par conséquent, la distorsion causée par le processus de cartographie irrégulière permet une reproduction insuffisante de l’environnement extérieur. De plus, les méthodes de cartographie actuellement employées sont basées sur des points de correspondance à l’infini et, bien que les objets en arrière-plan soient généralement corrects, les objets au premier plan deviennent déformés, surtout lors du transfert d’une caméra à une autre. Notre objectif est de développer un système de projection et de couture capable de mapper correctement les images dans un espace de vue relativement adapté à l’opérateur, tout en maintenant un fonctionnement globalement facile à utiliser et à faible consommation, dans un environnement en temps réel.

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Superviseur du corps professoral :

Chris Joslin

Étudiant :

Kaveh Rouhandeh

Partenaire :

General Dynamics Mission Systems - Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Étude des bénéfices des habitats naturels et de l’hétérogénéité des terres agricoles pour la diversité et l’abondance des pollinisateurs dans le sud de l’Ontario

Pour s’attaquer au problème de plus en plus important du déclin mondial des pollinisateurs d’insectes, ce projet étudiera la relation entre trois types d’habitats naturels différents (haie, parcelle forestière et herbe de prairie restaurée) et leurs impacts sur la biodiversité des pollinisateurs sauvages au Canada. Cela sera étudié grâce à l’utilisation de pièges à Malaise placés sur des terres agricoles adjacentes à ces habitats clés afin de surveiller les changements d’abondance et de diversité des pollinisateurs indigènes. Bien que l’importance des abeilles domestiques non indigènes et gérées comme pollinisateurs de cultures ait été bien étudiée, il demeure crucial de comprendre quels habitats sont nécessaires pour soutenir les pollinisateurs d’abeilles et de mouches sauvages, en tenant compte de leurs besoins de nidification et de recherche de nourriture. La CWF bénéficiera de ce travail en recevant une analyse de la biodiversité de l’habitat adjacent aux terres agricoles, qui servira à éclairer l’éducation du public, à transférer les connaissances aux producteurs agricoles et à influencer les politiques gouvernementales susceptibles d’améliorer les services de pollinisation.

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Superviseur du corps professoral :

Nigel Raine; Andrew Young

Étudiant :

Samantha Reynolds

Partenaire :

Fédération canadienne de la faune sauvage

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université de Guelph

Programme :

Intégration de la localisation et cartographie simultanées (SLAM) pour améliorer le flux de travail des projets de reconstruction et l’utilisation de l’espace

L’objectif de ce projet portera sur la manière dont les technologies modernes, en particulier les scanners laser statiques et mobiles, la photogrammétrie de drones et la réalité virtuelle (RV) peuvent être appliquées pour résoudre les problèmes liés à la rénovation et à l’utilisation (réutilisation) de vieux bâtiments. Il s’agit d’une approche multidisciplinaire avec des stagiaires universitaires issus des programmes de génie géomatique et de génie architectural.

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Superviseur du corps professoral :

Blair Bridger; Deirdre Snook

Étudiant :

Marina Charlie Dalton

Partenaire :

Centre d’amitié autochtone des gens de l’Aube

Discipline :

Génie

Secteur :

Autre

Université :

Collège de l’Atlantique Nord

Programme :

Accélération

L’impact du plaisir sur l’adoption de la micromobilité

Ce projet de recherche vise à comprendre quels facteurs contribuent à l’augmentation de l’utilisation des véhicules de micromobilité partagés – principalement les trottinettes électriques – dans les centres-villes. En particulier, cette recherche cherche à comprendre la notion de plaisir telle qu’elle influence la façon dont les gens choisissent de se déplacer dans une ville. Les résultats de cette enquête aideront les villes à comprendre et, par conséquent, à mieux se préparer dans la planification et l’intégration de nouveaux modes dans les stratégies de transport. En fin de compte, cette recherche vise à aider les villes à devenir plus intégrées et mieux équipées pour répondre aux exigences liées à la durabilité, à la congestion, à l’accessibilité financière et à l’augmentation de la densité de population. En collaborant avec Onpoint Strategic Group pour mener à bien ce projet de recherche, les résultats les aideront à rester pertinents et à offrir de nouvelles sources de revenus grâce à leur focus sur les technologies de rupture.

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Superviseur du corps professoral :

Ingrid Kajzer-Mitchell

Étudiant :

Karly Nygaard-Petersen

Partenaire :

OnPoint

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Accélération

Caractérisation de l’eau libre/liée des résidus fins matures à l’aide de la calorimétrie à balayage différentiel

Les résidus de sable bitumineux pourraient mettre une éternité à se déshydrater naturellement suffisamment pour être récupérés. Trouver des moyens d’accélérer la déshydratation des résidus fluides est crucial pour améliorer la planification globale de la réhabilitation et la performance. L’objectif du projet proposé est d’établir une nouvelle technique thermoanalytique pour la quantification et l’analyse des teneurs en eau libre et liée dans les argiles MFT individuelles et les flocs, en utilisant la calorimétrie différentielle à balayage (DSC). Ces techniques seront utiles pour étudier l’efficacité de différentes concentrations de floculant, de coagulant ou d’un mélange des deux sur les taux de décantation des résidus. Un niveau d’efficacité plus élevé de ces substances entraîne une plus grande quantité d’eau qui pourrait être réintégrée immédiatement dans le processus de récupération. Ce travail contribuera également à la conception de nouvelles compositions polymères solubles dans l’eau afin d’assurer une floculation et un déshydratation rapides, augmentant ainsi l’efficacité de la séparation des résidus.

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Superviseur du corps professoral :

Seyed Hossein Hejazi

Étudiant :

Yalda Zamani Keteklahijani

Partenaire :

Suncor Energy Inc

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Collaboration en essaim de véhicules aériens sans pilote pour le contrôle des mauvaises herbes dans les cultures de champ

Precision.ai développe des solutions pour minimiser la consommation de produits chimiques tout en maintenant le contrôle des mauvaises herbes grâce à des applications intelligentes basées sur des UAV. Precision.ai dispose de drones d’arpentage fonctionnels qui peuvent survoler un champ, capturer des images et utiliser l’IA pour cartographier les mauvaises herbes à pulvériser plus tard. Precision.ai possède aussi des drones « See & spray » qui peuvent survoler un champ, identifier les mauvaises herbes et les pulvériser. Nous devons maintenant faire évoluer nos capacités grâce à l’essaim de drones. La vitesse et la couverture requises nécessiteront un essaim autonome et collaboratif de drones (ou une combinaison de drones plus performants et/ou d’une couverture de terrain plus efficace). Cela inclut une planification intelligente autonome et adaptative pour l’essaim multi-UAV. Cela inclut une couverture de terrain améliorée (optimisée). Nous avons besoin que les producteurs soient capables de configurer des missions pour optimiser la couverture, minimiser l’utilisation de produits chimiques, réduire le temps de mission et optimiser la suppression des mauvaises herbes selon leurs scénarios de cultures et de champs. Nous nous attendons à ce que la taille du terrain signifie que les drones devront recharger et recharger de façon autonome à certains moments de leur mission. Cela nécessitera probablement que d’autres agents de l’essaim adaptent leurs trajectoires de vol / pulvérisation pour une couverture complète.

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Superviseur du corps professoral :

Malek Mouhob

Étudiant :

Ali Moltajaei Farid

Partenaire :

Precision.ai

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Regina

Programme :

Accélération

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