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

Détection du bruit et des artefacts dans le traitement des signaux échographiques CW à l’aide d’outils d’apprentissage automatique et basés sur le cloud

Les systèmes d’échographie à ondes continues (CW) sont extrêmement sensibles au mouvement, au bruit et aux artefacts des tissus réfléchissants dans le corps qui renvoient les signaux d’échographie Doppler au récepteur. Dans l’application de l’échographie CW aux applications cliniques, la classification et la manipulation du bruit / artefacts sont essentielles pour une adoption clinique à grande échelle. Un algorithme d’apprentissage automatique (ML) est couramment utilisé pour la reconnaissance de formes de grands ensembles de données, tels que les signaux physiologiques, et il a été utilisé récemment pour des applications biomédicales. De plus, le cloud computing permet l’exécution de calculs volumineux et complexes sans avoir besoin de matériel coûteux ou dédié. L’objectif de ce projet est de développer des outils informatiques basés sur le cloud dans le langage de programmation Python qui annoteront, classeront et étiquetteront les signaux physiologiques. Ces annotations et signaux étiquetés informeront et alimenteront ensuite les méthodes de traitement du signal numérique et ML. En outre, l’automatisation des processus pour les nouvelles données entrantes et les contrôles d’assurance qualité pour les signaux acquis à distance seront également développés en tant qu’outil basé sur le cloud.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Jeremy Brown

Etudiant :

Alejandro Ivan Villalba Euan

Partenaire :

Flosonics Médical

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Laboratoire mobile de culture tissulaire éconergétique pour le développement de l’agriculture nordique et l’amélioration des cultures

La production alimentaire et l’agriculture dans le Grand Nord canadien se heurtent à de nombreux défis. De courtes saisons de croissance, un sol pauvre et des conditions météorologiques extrêmes ont tous une incidence sur la capacité de produire de la nourriture localement de manière efficace et efficiente. De plus, les collectivités du Nord se trouvent à la fin d’une chaîne d’approvisionnement du Sud au Nord, ce qui est suspecté de multiples perturbations, tant physiques qu’économiques. Notre laboratoire mobile permet le clonage exponentiel des plantes grâce à des processus durables. Il donnera accès à de grandes technologies agricoles pour les agriculteurs et les producteurs d’aliments de toutes tailles pour les communautés rurales et éloignées, en minimisant les impacts de la perturbation de la chaîne d’approvisionnement, en produisant des plantes résilientes et copieuses, et en permettant la souveraineté alimentaire en période de crise.
Les partenaires, OUTFRNT et Cold Acres, profiteront de la commercialisation et du déploiement du laboratoire. Cette recherche initiale permettra le déploiement d’un projet pilote de faisabilité en direct, car ce projet est une première au Canada en innovation (mobilisation de micropropagation).

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Pankaj Bhowmik ; Zheng Liu ; Michael Deyholos

Etudiant :

Dustin MacLean ; Brian McFadden

Partenaire :

ColdAcre

Discipline :

Biologie

Secteur :

Autre

Université :

Université de la Colombie-Britannique Okanagan

Programme :

Accélération

Développement d’électrodes composites MXene/Graphène pour une capbatterie haute performance

La combustion de carburants tels que l’essence et le diesel dans nos véhicules provoque des émissions de gaz à effet de serre et c’est une cause majeure du réchauffement climatique. Si les véhicules électriques remplacent les véhicules à essence, les émissions seront beaucoup plus faibles. La demande de puissance de pointe d’un véhicule électrique lors de l’accélération est le facteur clé de la taille de sa batterie. La grande taille de la batterie provoque une utilisation moins optimale de l’énergie et se retrouve finalement avec un kilométrage inférieur dans les véhicules électriques. Ces limitations pourraient être résolues par la combinaison du système de batterie avec des supercondensateurs. L’objectif du projet est de développer un dispositif debatterie à haute performance qui peut s’intégrer avec succès aux batteries des véhicules électriques de l’organisation partenaire et ainsi réduire considérablement les besoins en puissance maximale de la batterie. Cela permettra une batterie plus petite et une charge plus rapide, tout en réduirons le coût des véhicules électriques.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Venkataraman Thangadurai

Etudiant :

Sanoop Palakkathodi Kammampata

Partenaire :

Nissan Motor Company

Discipline :

Chimie

Secteur :

Autre

Université :

Université de Calgary

Programme :

Prédiction de l’amylose AL à l’aide de l’apprentissage automatique

L’amylose d’AL est un désordre rare de protéine qui peut être souvent mortel si elle n’est pas diagnostiquée et contrôlée tôt. Ce désordre est provoqué par le repliement erroné des protéines qui s’agglutinent ensemble et forment des dépôts de fibrilles amyloïdes dans les organes principaux de corps. Le diagnostic de l’amylose AL n’est souvent pas facile car les signes et les symptômes peuvent être confondus avec des maladies courantes. Le taux de survie médian après diagnostic est moins de six mois quand la dyscrasia fondamental de cellules de plasma est laissée non traitée dans des patients d’amyloidosis d’AL. Par conséquent, il est primordial de développer de nouvelles méthodologies diagnostiques qui ne sont pas basées sur les signes et les symptômes de l’amylose AL, mais sont basées sur les mécanismes moléculaires sous-jacents du clone amyloidogenic, qui peut fournir des preuves pour la prédisposition bien avant que la maladie fixe son cours sur le corps. Nous proposons de développer une technique d’apprentissage automatique pour prédire si une séquence d’acides aminés à chaîne légère formera des protéines qui se replient mal et produisent des fibrilles amyloïdes, conduisant à l’amylose AL.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Bin Ma ; Lila Kari

Etudiant :

Anupa Murali

Partenaire :

Rapid Novor Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

L’état de préparation au numérique : Évaluation des modèles de services à large bande en milieu rural en Colombie-Britannique

La connectivité est un service essentiel, un besoin fondamental de participer activement à l’économie et à la société. Cependant, les collectivités rurales de la Colombie-Britannique (C.-B.) continuent de faire face à des défis en matière de connectivité. La pandémie de COVID-19 a mis en lumière cette fracture numérique, démontrant les inégalités résultant des défis de connectivité.
Dans les régions rurales de la Colombie-Britannique, les administrations locales s’approprient de plus en plus la connectivité. Il en résulte un large éventail d’approches innovantes relatives à l’infrastructure, à l’exploitation du réseau et à la fourniture de services Internet. Peu de recherches ont été effectuées pour étudier ou comprendre ces approches, laissant les communautés sans information pour démontrer ce qui permet aux modèles d’être réussis, ou pour aider les communautés à comprendre quels modèles peuvent être appropriés à utiliser.
L’objectif de cette recherche est d’identifier, de comprendre et d’évaluer les modèles existants de connectivité rurale dans les régions rurales de la Colombie-Britannique.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Sarah-Patricia Breen

Etudiant :

Mckenna Dubois ; Ishith Nigam

Partenaire :

Ville Ouest

Discipline :

Autre

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Collège Selkirk

Programme :

Accélération

Tableau de bord intelligent pour la prise de décision de destination durable Partie 2

Les destinations sont rapidement devenues victimes de leur propre succès. Les organisations de gestion de destination (DMO) du monde entier effectuent un changement indispensable vers l’inclusion de la gestion en plus de leurs priorités marketing pour la gestion des destinations, mais sont souvent mal équipées. Il existe actuellement une lacune sur le marché en ce qui concerne les outils utiles, complets et conviviaux pour les aider. Ce projet créera un outil pour accéder à l’information dont Tourisme Ottawa a besoin, en créant un outil qui sera le premier outil axé sur les données pour lutter contre le surtourisme, améliorer le sentiment des résidents, améliorer l’efficacité des ressources et de la planification, augmenter les revenus et les frais généraux de destination et améliorer la santé globale de la destination.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Phil Walsh

Etudiant :

Michelle Novotny

Partenaire :

Tourisme Ottawa

Discipline :

Autre

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Technologie de rappel d’enzymes actives à froid (EnBooT®) pour la décontamination des hydrocarbures pétroliers

Petroleum hydrocarbons (comprise crude oil, gasoline, and diesel) are an important energy resource used by industries and human. At the same time, contamination by oil and oil products has caused serious harm to humans and the environment and increasing attention has been paid to the development and implementation of innovative technologies for the removal of these contaminants. Bioremediation, which is based on certain species of microorganisms to metabolize petroleum hydrocarbons completely or partially, is considered a cheap and effective method to clean up contaminated water and soil. However, low temperatures can adversely affect the clean time in cold climate regions. Some bacteria are known as cold-active oil-eating strains that can use petroleum hydrocarbons as sources of energy for growth at low temperatures (<15C). These bacteria can produce biological agents (enzymes) in the presence of petroleum hydrocarbons which can be useful for the removal of petroleum hydrocarbon spills in a short treatment time. we proposed Enzyme Booster Technology (EnBooT) as a novel, green, and effective advanced bioremediation method. In this regard, the combination of cold-active enzymes will be used for petroleum hydrocarbons for soil clean-up in Canadian cold sites.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Satinder Kaur Brar

Etudiant :

Saba Miri

Partenaire :

Réseau Incubez-innover du Canada

Discipline :

Génie

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université York

Programme :

Numérisation des décisions d’acheminement de la chaîne d’approvisionnement pour le transport de marchandises

Identifier un itinéraire optimal, qui assure un passage de livraison entre les fournisseurs et les vendeurs, avec un coût minimum tout en respectant les différentes contraintes (y compris la livraison la plus courte, la disponibilité des flottes et des itinéraires, le trafic, etc.), pourrait être une tâche difficile. Cela est principalement dû à la nécessité de résoudre un problème d’optimisation combinatoire avec des choix discrets de voies et d’itinéraires qui pourraient devenir un problème NP-dur. Les chercheurs et les praticiens ont adopté des approches heuristiques pour simplifier le processus de solution. Avec la disponibilité de grands ensembles de données, les praticiens cherchent de plus en plus à développer des algorithmes de routage intelligents qui apprennent des données et des règles d’extraction pour des décisions de routage optimales. L’objectif de ce projet de R&D est de mener des recherches sur la numérisation des pratiques de routage afin d’identifier les opportunités de mise à niveau d’une plate-forme de prise de décision de routage, précédemment développée par Hitek Logistics,

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Fereshteh Mafakheri

Etudiant :

Foad Esmaeili

Partenaire :

Hitek Logistic Inc.

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Explorer le rôle d’une technologie novatrice de gestion visuelle allégée dans l’amélioration de l’efficacité des chantiers de construction au Québec

Il est nécessaire de standardiser les pratiques de gestion visuelle allégée sur les chantiers de construction afin d’améliorer la transparence du processus de travail, d’intégrer les informations dans diverses activités sur le lieu de travail, d’assurer la prévisibilité de la prise de micro-décision et de maximiser l’intelligence collective. Dans cette étude, notre objectif principal est d’identifier les conditions de VM existantes et le rôle d’une technologie innovante de VM Rapid Check™ dans l’adaptation du cadre visuel du milieu de travail sur les chantiers de construction au Québec. Le stagiaire recueillera des données sous forme d’entrevues et d’observation du site afin d’évaluer l’état des conditions de VM existantes et d’étudier l’impact de la technologie Rapid Check™ sur le site. Ces données permettraient à l’organisation partenaire de convaincre les différentes parties prenantes de l’industrie de la construction d’utiliser leur technologie innovante pour un meilleur lieu de travail avec moins de stress et de meilleures mesures de sécurité.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Mohamed Meguid

Etudiant :

Antoneta Teresa Joseph

Partenaire :

Solution de vérification rapide

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Fabrication

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Synthèse gestuelle conditionnelle basée sur la parole basée sur le flux

La synthèse gestuelle basée sur la parole est le processus de génération automatique de gestes relatables et réalistes compte tenu de la parole et des attributs de haut niveau tels que le style de l’orateur. C’est un domaine de recherche actif avec des applications dans les jeux vidéo, les films d’animation, les agents de communication et l’interaction homme-machine. Généralement, une base de données de gestes est créée manuellement qui sont ensuite déclenchées à différents moments par le balisage dans la boîte de dialogue. Il s’agit d’une étape beaucoup plus longue et fastidieuse dans les pipelines d’animation. Récemment, avec la puissance des approches d’apprentissage automatique, l’animation de personnages a été poussée vers de nouvelles limites. Pourtant, la modélisation de la synthèse gestuelle basée sur la parole à l’aide d’architectures d’apprentissage automatique s’est avérée difficile en raison des caractéristiques particulières et de la nature du geste humain. À cette fin, ce projet vise à faire progresser les performances de synthèse gestuelle de pointe axées sur la parole grâce à : (1) proposer une nouvelle approche d’apprentissage automatique génératif qui peut modéliser les variations naturelles du mouvement humain et peut moduler le style du locuteur dans les gestes générés, (2) capturer un nouvel ensemble de données contenant une grande variation de gestes et de styles, et (3) une évaluation qualitative de l’approche proposée en la comparant avec d’autres lignes de base.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Nikolaus F Troje

Etudiant :

Saeed Ghorbani

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Mise au point d’un modèle lymphatique in vitro pour étudier l’absorption des médicaments

Le système lymphatique joue un rôle essentiel dans l’homéostasie liquide, le métabolisme des lipides et le contrôle immunitaire du corps humain. Les nano-porteurs à base de lipides utilisant le voyage lymphatique offrent une multitude d’avantages tels que la biodisponibilité améliorée, le ciblage sélectif aux conditions localisées et métastatiques, l’administration contrôlée et autres. Les nano-porteurs à base de lipides ont été testés sur divers modèles expérimentaux divers in vivo, in vitro, ex-vivo et in-silico. Les modèles in vivo fournissent la meilleure estimation du transport des médicaments, mais ils sont à la fois invasifs et irréversibles. Cependant, actuellement, il n’y a aucun modèle in vitro qui peut être utilisé pour étudier avec précision les nano-formulations à base de lipides lymphotropes. Dans cette étude, nous visons à développer un modèle in vitro pour étudier l’administration de médicaments ciblés par la lymphe intestinale, y compris le liquide lymphatique simulé et l’environnement cellulaire, et à établir un modèle 3D pour le transport de médicaments lymphotropes. L’atteinte de ces objectifs ouvrirait une large porte à la mise au point de médicaments ciblant le système lymphatique pour diverses indications et vaccinations.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Neal Davies

Etudiant :

Malaz Yousef ; Jieyu Zuo

Partenaire :

RS Therapeutics Inc. (en)

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Évaluation de l’activité antimicrobienne des extraits aqueux de houblon

Ce projet vise à tester le potentiel antimicrobien des extraits de houblon. En utilisant différents types de houblon, nous testerons notre propre procédure d’extraction (actuellement non utilisée industriellement) contre différents types de bactéries et de champignons pour voir s’ils peuvent être utilisés comme traitement antimicrobien. Ce traitement antimicrobien peut être à la fois pour l’usage humain ainsi que pour l’agriculture, en mettant l’accent sur les raisins. Nous allons essayer de trouver les ingrédients actifs dans les extraits qui se montrent prometteurs pour s’adapter à la recherche future sur les antimicrobiens. La société partenaire obtiendra les données nécessaires pour breveter la procédure d’extraction et permettre la vente commerciale d’extraits pour leurs propriétés antimicrobiennes.

Voir la description complète du projet
Superviseur de la faculté :

Silvia Cardona ; John Sorensen

Etudiant :

Anna Motnenko

Partenaire :

Nature ReCombined Sciences Inc. (en)

Discipline :

Biologie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Précédent
1...375376377378379380381...1,106
Suivant

Joignez-vous à un écosystème d’innovation florissant.

Abonnez-vous à notre infolettre dès maintenant!

S’inscrire