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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

Modélisation mathématique de la structure poreuse et du fonctionnement des couches catalyseurs cathodiques dans les piles à combustible PEM

La conversion d’énergie hautement efficace et propre pour l’environnement dans les piles à combustible à membrane électrolytique polymère (PEM) est alimentée par des réactions électrochimiques qui convertissent les molécules d’hydrogène et d’oxygène en eau. L’eau, produit de la réaction globale, est impliquée dans tous les processus essentiels de la cellule. La gestion de l’eau est donc un enjeu crucial pour le fonctionnement des piles à combustible. Cela implique de contrôler les flux d’eau et de maintenir des niveaux appropriés de saturation en eau liquide dans les différents composants cellulaires. Il existe de fortes indications dans l’expérimentation et la modélisation que la couche catalyseur cathodique (CCL) joue un rôle majeur dans ce contexte. Le bon fonctionnement du CCL est étroitement lié à sa composition (platine/phase de support, phase ionomère et espace poreux), sa structure poreuse et ses propriétés mouillantes. L’équipe de recherche, en partenariat avec l’Institut NRC pour l’innovation dans les piles à combustible, a ensuite analysé un modèle mathématique de base de la fonction CCL utilisant les détails structurels de la couche, le transport d’eau depuis la membrane, la formation d’eau liquide par réaction électrochimique dans le CCL, la transformation de l’eau par évaporation et condensation, ainsi que l’écoulement biphasé en phase liquide et vapeur. Les effets de la composition du CCL, de la structure poreuse, des propriétés mouillantes des pores, des conditions de fonctionnement et des conditions aux limites aux interfaces avec la membrane et la couche de diffusion gazeuse ont été étudiés de manière systématique. Des suggestions pour optimiser les capacités de gestion de l’eau des CCL et des densités de puissance des piles à combustible ont émergé, et sont actuellement testées en expérimentation.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Michael Eikerling

Étudiant :

Jianfeng Liu

Partenaire :

NRC - Institut pour l’innovation dans les piles à combustible

Discipline :

Chimie

Secteur :

Piles à combustible

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Modélisation mathématique dans le développement pharmaceutique

Les microtubules sont un élément clé de la structure cellulaire et sont responsables d’une grande variété de fonctions au sein de la cellule. Ce sont des polymères cylindriques, de 25 nm de diamètre, pouvant atteindre plusieurs centaines de micromètres de longueur. La tubuline, la protéine qui constitue le principal composant des microtubules, s’auto-assemble pour former les parois du cylindre dans un réseau hélicoïdal hautement ordonné. Sur le plan fonctionnel, les microtubules remplissent une grande variété de rôles au sein de la cellule. La fonction souvent considérée comme la plus importante est le rôle joué dans la division cellulaire. Cela nécessite des phases répétées d’assemblage et de désassemblage en dynamique des microtubules. Cela est non seulement important dans les cellules saines, mais aussi nécessaire à la prolifération du cancer et à la croissance des tumeurs. En interférant avec ce processus, on peut empêcher la division cellulaire, arrêtant ainsi la croissance d’une tumeur. Cela fait de la tubuline et des microtubules l’une des cibles chimiothérapeutiques les plus importantes. En collaboration avec le Dr Andriy Kovalenko de l’Institut national de nanotechnologie du Conseil national de recherches, l’équipe de recherche a appliqué la théorie des équations intégrales des liquides moléculaires à l’auto-assemblage et à la stabilité des microtubes afin d’obtenir des informations sur le rôle de la tubuline dans le corps humain. Ces découvertes aideront à créer et tester la prochaine génération de médicaments anticancéreux, ceux qui ciblent spécifiquement les cellules cancéreuses.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Jack Tuszynski

Étudiant :

Tyler Luchko

Partenaire :

NRC - Institut de nanotechnologie

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Pharmaceutiques

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Dispersion et dépôt des particules en poussière

Teck Cominco Ltd. est un groupe diversifié d’exploitation minière, de fusion et de raffinage, un leader mondial dans la production de charbon métallurgique et de zinc, ainsi qu’un important producteur de cuivre et d’or. L’entreprise s’intéressait à l’étude de la dispersion des particules provenant de son installation de Trail vers la zone environnante, sous l’influence de la diffusion, de l’advection par le vent et des effets de décantation. En particulier, l’entreprise s’intéressait à des estimations des taux de libération annuels provenant de points de libération particuliers, qui sont très difficiles et coûteux à mesurer directement. L’équipe de recherche interne a étudié la modélisation du problème, incluant les équations régissant l’écoulement à partir de ces points, les effets des forces gravitationnelles et de traînée sur les particules, l’écoulement et les conditions aux limites de dépôt sous différents états atmosphériques. Les taux de libération pour différents produits chimiques ont ensuite été estimés à l’aide de techniques d’optimisation numérique contrainte résultant de la modélisation du problème inverse, et des travaux sont actuellement en cours pour améliorer la précision, la stabilité et la convergence de l’algorithme.

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Superviseur du corps professoral :

Drs Mary Catherine Kropinski et John Stockie

Étudiant :

Enkeleida Lushi

Partenaire :

Teck Cominco Metals Ltd.

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Fondements algébriques de la prédiction de la structure

Axonwave Software Inc. de Burnaby, en Colombie-Britannique, est un chef de file dans le domaine de l’analyse et du traitement de données non structurées. L’entreprise offre des solutions qui améliorent l’intelligence d’affaires et l’efficacité des processus d’affaires grâce à la capacité d’analyser et d’extraire de l’information à partir de sources d’information textuelles. En collaboration avec Axonwave, le projet consiste à unifier plusieurs algorithmes unifiés pour la prédiction de structure en un seul cadre formel qui servira de base à une boîte à outils logicielle. Axonwave fournit aux entreprises des logiciels utilisant des techniques de traitement du langage naturel (PLN) pour analyser le contenu textuel libre. La boîte à outils logicielle sera utilisée pour traiter les données en langage naturel actuellement utilisées par Axonwave. Le stagiaire testera la boîte à outils sur des ensembles de données en langage naturel afin de fournir des outils analytiques efficaces.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Anoop Sarkar

Étudiant :

Yudong Li

Partenaire :

Logiciel Axonwave

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Apprentissage statistique pour la gestion technique de portefeuille

ApSTAT Technologies Inc. fournit aux compagnies d’assurance des systèmes analytiques basés sur des technologies exclusives d’exploration de données, permettant aux assureurs de maximiser la rentabilité de leurs opérations. L’entreprise collabore avec une grande institution financière pour développer de nouveaux produits financiers basés sur des techniques d’apprentissage statistique. L’équipe de recherche basée à l’Université de Montréal avait deux objectifs. La première était de développer un cadre modulaire qui combinerait une grande classe de modules de traitement de séries temporelles de manière combinatoire, de manière à les rendre accessibles à un économétricien ayant peu de connaissances en informatique. Ensuite, l’équipe devait améliorer la performance de plusieurs modèles de gestion des risques en utilisant des techniques d’apprentissage automatique de pointe. Finalement, l’équipe a réussi à améliorer la lisibilité et l’utilisabilité des outils de traitement des séries temporelles de l’entreprise, ainsi qu’à renforcer la robustesse des modèles financiers utilisés pour construire les portefeuilles de négociation.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Yoshua Bengio

Étudiant :

Christian Dorion

Partenaire :

ApSTAT Technologies Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

RuleML FOAF : Un langage de règles Web pour les réseaux sociaux

Le CNR-IIT crée et commercialise des technologies logicielles et de systèmes pour aider le Canada à prospérer dans l’économie du savoir. L’institut de Fredericton travaille sur des systèmes de règles, des normes du web sémantique et des réseaux sociaux depuis sa création. Les réseaux sociaux basés sur le web émergent comme un domaine d’application majeur pour les métadonnées sémantiques du web. La plupart des sites de réseautage social reposent sur une architecture centralisée : toutes les descriptions d’utilisateurs sont stockées dans une seule base de données. Il existe cependant un intérêt croissant des utilisateurs et des entreprises pour la portabilité entre ces sites, ainsi que pour des mécanismes de « connexion unique » qui réduisent le besoin de saisie de données, tout en permettant aux utilisateurs de publier différents aspects d’eux-mêmes dans différents contextes. Le vocabulaire Friend-Of-Un-Friend (FOAF) permet à ces sites de répondre à la demande des utilisateurs pour le contrôle de « leurs » données. Un langage de règles Web est désormais considéré comme la prochaine cible de recherche pour le web sémantique. Alors que les métadonnées étaient traditionnellement fabriquées à la main et stockées statiquement, des règles peuvent être utilisées pour dériver dynamiquement les métadonnées requises sur demande. Le Rule Markup Language (RuleML) permet l’elicitation, l’échange et l’exécution de règles basés sur XML. Le vocabulaire de la FOAF ne retient pas actuellement la connaissance des règles, et la spécification RuleML n’a jamais été appliquée auparavant aux réseaux sociaux. La recherche RuleML FOAF combine les deux volets en étudiant les propriétés mathématiques et l’utilisation des règles RuleML pour les pages d’accueil FOAF.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Virendra Bhavsar

Étudiant :

Jie Li

Partenaire :

NRC - Institut des technologies de l’information

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Reconnaissance de motifs et son application dans la détection de la composition de familles chez les clients

Rogers Communications, une entreprise diversifiée de communications et de médias, voulait étudier les types de stratégies qu’elle devait adopter pour attirer de nouveaux clients et répondre à leurs demandes, maintenant ainsi une part de marché rentable. Pour développer ces stratégies, le client avait besoin de nouveaux outils efficaces capables d’extraire des motifs utiles, représentatifs du comportement réel des clients, à partir des entrepôts de données de l’entreprise. L’équipe a exploré la structure des ensembles de données de l’entreprise, identifiant les outils d’exploration de données disponibles, concevant de nouveaux algorithmes efficaces et validant les approches proposées.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Jiming Peng

Étudiant :

Huarong Chen

Partenaire :

Rogers Communication

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

Développement des métriques pour interpréter les mesures d’adhésion aux médicaments

Le non-respect des médicaments est associé à de mauvais résultats chez les patients. Bien que différentes méthodes soient actuellement utilisées pour mesurer la conformité, la capacité de traduire cette mesure en une mesure significative, interprétable tant par les méthodologistes que par les cliniciens, n’a pas encore été réalisée. La conformité aux médicaments est devenue un domaine de recherche de plus en plus important, alors que les décideurs comprennent l’ampleur et l’effet du problème que pose la non-conformité. Le stagiaire, en partenariat avec le London Health Sciences Centre, Division des soins intensifs, a proposé de développer une nouvelle métrique pour interpréter les mesures d’adhésion aux médicaments, ce qui permettrait de mieux comprendre les schémas de maladie, ce qui impliquerait de définir clairement les propriétés statistiques de la nouvelle mesure. De plus, le stagiaire a estimé la répartition des mesures de conformité actuelles et nouvelles afin de quantifier l’incertitude des mesures de conformité.

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Superviseur du corps professoral :

Drs Ying Zhang et Paul Cabilio

Étudiant :

Maja Grubisic

Partenaire :

Centre de recherche sur les maladies graves à l’Institut de recherche Lawson

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Pharmaceutiques

Université :

Université Acadia

Programme :

Accélération

Modélisation des défauts en croissance des cristaux InSb et calcul

Les matériaux semi-conducteurs sont essentiels pour les industries électro-optiques et informatiques en pleine croissance d’aujourd’hui, et la croissance des cristaux semi-conducteurs est une étape clé du processus de fabrication. Il y a une pression constante sur le marché pour augmenter la taille et la qualité des cristaux afin que plus de dispositifs et de meilleure qualité puissent être placés sur une seule plaquette. La technique de croissance cristalline la plus utilisée est la méthode de Czochralski (Cz), dans laquelle un cristal semi-conducteur est cultivé à l’extrémité d’un cristal de graine pendant que la graine est lentement extraite d’un bassin de matière en fusion. Les cristaux cultivés de cette façon commencent à développer des défauts de contrainte thermique si les gradients thermiques sont trop importants. Une approche par essais et erreurs pour améliorer les procédés devient soit trop coûteuse, soit inefficace. Le client, Firebird Technologies, utilise la technique Cz pour fabriquer des cristaux, mais une compréhension incomplète de l’environnement thermique lors du traitement freinait les progrès. L’équipe de recherche a développé un modèle pour la distribution des défauts ponctuels à l’intérieur des cristaux cultivés par les techniques Cz et a développé une série de paramètres pour une croissance optimale des cristaux. La modélisation des procédés par des méthodes mathématiques, computationnelles et expérimentales à petite échelle s’est avérée être une alternative peu coûteuse et efficace pour comprendre les processus physiques fondamentaux et améliorer les procédés de fabrication. L’équipe a rédigé un article sur les résultats de la recherche qui sera publié dans Communications on Computational Physics l’an prochain, en 2006.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Huaxiong Huang

Étudiant :

Naveen Vaidya

Partenaire :

Firebird Semi-conducteur

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université York

Programme :

Accélération

Estimation de la distribution conjointe à partir des totaux marginaux avec des applications au marketing des bases de données

Dans de nombreuses enquêtes auprès des clients et applications de marketing dans les bases de données telles que la segmentation, le profilage et la prédiction des choix des consommateurs, les distributions conjointes des covariables d’intérêts sont requises. Cependant, pour diverses raisons, telles que la protection de la confidentialité des clients, les données sont souvent disponibles uniquement sous forme de distribution de fréquence marginale. Cela rend difficile l’utilisation significative des covariables lorsque des distributions conjointes sont nécessaires pour la prise de décision d’analyse. La disponibilité de telles distributions conjointes permettrait au client, Bell Canada, de définir les segments de clientèle, d’améliorer la classification et les modèles prédictifs, et d’améliorer la compréhension par la société du comportement des clients. Cette recherche renforcera la flexibilité de Bell pour définir les segments de clients selon les besoins marketing et générer des profils marketing pour les segments d’intérêt, améliorant ainsi leur compréhension du comportement des clients et permettant le développement de stratégies axées sur le client.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Fassil Nebebe

Étudiant :

Debaraj Sen & Jordie Croteau

Partenaire :

Laboratoires de l’Université Bell

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Génération de colonnes basée sur la programmation par contraintes pour l’horaire des employés

Les problèmes d’horaire des employés constituent une grande catégorie de problèmes largement rencontrés dans les organisations de service. Souvent, le problème réside dans la conception des quarts de travail, qui doivent souvent satisfaire à de nombreuses contraintes réglementaires complexes liées à la législation et aux ententes contractuelles. Le client, Omega Optimisation, cherchait une solution unifiée et flexible pour ces problèmes de planification des quarts qui traite des questions juridiques, des exigences d’activité et des coûts de main-d’œuvre. L’approche développée par l’équipe de recherche de l’École Polytechnique de Montréal impliquait un algorithme consistant en une hybridation des techniques de programmation par contraintes et de la programmation linéaire, ce qui ajoutait de la flexibilité aux modules d’ordonnancement actuels d’Omega. L’équipe de recherche a eu l’occasion d’évaluer son approche sur un problème de planification soumis par un client de la société partenaire et a constaté que leur approche pouvait être rapidement adaptée aux contraintes réglementaires du problème.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Gilles Pesant

Étudiant :

Sophie Demassey

Partenaire :

Omega Optimisation

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Polytechnique Montréal

Programme :

Accélération

Caractérisation et prédiction des marqueurs de résistance aux médicaments contre le cancer basés sur l’exploration de données des profils de microarrays

Le stage portera sur l’étude du rôle et de l’impact de protéines spécifiques (en particulier la tubuline) dans le cancer, ainsi que sur l’identification de marqueurs pronostiques de la progression du cancer et de prédicteurs de la réponse au cancer aux composés existants et nouveaux (principalement basés sur l’analyse de données de microarray et la prédiction de la structure des protéines). Ce projet impliquera la préparation de jeux de données pertinents, la caractérisation des marqueurs de résistance au cancer basée sur l’analyse computationnelle des profils de microarrays des patients à différents stades de chimiothérapie néoadjuvante, ainsi que l’analyse computationnelle et la prédiction de la structure de la tubuline. Nous réaliserons des analyses computationnelles avancées de données biomédicales et travaillerons en collaboration avec le Cross Cancer Institute à Edmonton. Ces activités sont associées au projet plus vaste mené à l’Institut du cancer Cross, qui vise à concevoir, synthétiser et tester un groupe de nouveaux médicaments pour le cancer épithélial de l’ovaire.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Lukasz Kurgan

Étudiant :

Ke Chen

Partenaire :

Institut Cross Cancer

Discipline :

Génie

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

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