Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Évaluation des options sur le marché de l’électricité de l’Alberta

Comme beaucoup d’entreprises dans le secteur de l’énergie, Encana Power Corp. s’intéresse à la fixation des prix des options et des contrats à terme liés au prix de l’électricité et du gaz. Le taux de chaleur joue un rôle dans les décisions connexes et il est important de mieux estimer l’oscillation et les options connexes. La recherche de stage développera et calibrera des modèles pour les actifs sous-jacents en utilisant la grande quantité de données disponibles pour Encana.

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Superviseur du corps professoral :

Étudiant :

Hong Miao

Partenaire :

Encana Power Corp.

Discipline :

Finances

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Le rôle de la fertilisation des cours d’eau dans la récupération des populations de saumon atlantique de la baie intérieure de Fundy

Cette étude recueillera des informations de base sur la limitation des nutriments, les niveaux actuels de productivité et la structure du réseau alimentaire dans deux systèmes d’étude au sein du parc national Fundy ainsi que dans d’autres sites comparatifs de la province, dans le but d’appliquer ces connaissances dans une étude de suivi où des nutriments sont ajoutés au cours d’eau. Cela montrera, à son tour, que la productivité des poissons (c’est-à-dire le renouvellement des saumons et, ultimement, la production de smuds) des rivières IBF est limitée par la productivité des algues et des invertébrés, et démontrera si la fertilisation des cours d’eau peut augmenter la productivité des saumons dans les rivières de la baie intérieure de Fundy.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Richard Cunjak

Étudiant :

Katrina Chu

Partenaire :

Parcs Canada

Discipline :

Biologie

Secteur :

Pêche et faune

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Caractérisation des charges de travail en streaming et regroupement client multi-niveaux

Ce projet fait partie d’un projet de recherche plus vaste qui étudie l’applicabilité du paradigme de calcul pair-à-pair (P2P) à la conception de systèmes de distribution de contenu à grande échelle. Pour développer un système de distribution de contenu efficace, il est essentiel de comprendre la charge de travail qui sera distribuée, le comportement des consommateurs de contenu et l’environnement dans lequel le système fonctionnera. Dans ce projet, le stagiaire cherche à comprendre et à modéliser analytiquement les caractéristiques de la charge de travail en streaming imposée aux serveurs des grands fournisseurs de contenu ainsi que son impact sur le réseau sous-jacent. Des modèles analytiques décrivant la distribution des objets (tailles, popularité relative et types), des clients (distribution géographique, taux d’arrivée, taux de demande, durée de session et capacité) et la charge réseau (trafic par client, par réseau et par FAI) seront développés. Sur la base de l’analyse de la charge de travail, le stagiaire développera des schémas de regroupement multi-niveaux pour faciliter le partage de contenu et optimiser la qualité perçue par le client.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Mohamed Hefeeda

Étudiant :

Oussama Saleh

Partenaire :

CBC Radio

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Détection rapide d’espèces de Salmonella dans des biosolides compostés à l’aide d’une réaction en chaîne par polymérase en temps réel

Le stagiaire aidera la Greater Moncton Sewerage Commission (GMSC) dans le développement et la production de composts biologiquement sécuritaires à partir de biosolides en fournissant des technologies novatrices pour évaluer leur biosécurité. Pour y parvenir, le stagiaire développera des outils moléculaires, basés sur la technologie de réaction en chaîne par polymérase en temps réel (PCR), permettant une détection rapide, précise et fiable des agents pathogènes microbiens humains directement à partir du compost à l’aide d’amorces ADN spécifiques. Cette approche novatrice ne nécessitera pas de cultiver des micro-organismes sur des milieux synthétiques, réduisant ainsi le temps et simplifiant les manipulations habituellement associées aux techniques microbiologiques standard. Le développement d’une nouvelle technique rapide permettant d’évaluer la biosécurité des composts produits à partir de biosolides aidera la Commission des eaux usées du Grand Moncton à fournir un produit sécuritaire pouvant être utilisé dans l’environnement.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Martin Filion

Étudiant :

Amy Novinscak

Partenaire :

Commission des eaux usées du Grand Moncton

Discipline :

Biologie

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université Acadia

Programme :

Accélération

Modélisation de la performance des cyclistes professionnels à l’aide de cartes auto-organisées

Ce projet vise à modéliser la performance des athlètes et implique la collecte de données détaillées qui influencent la performance des cyclistes dans le cyclisme professionnel. Ces données sont utilisées pour évaluer l’entraînement et la performance, ainsi que pour soutenir les horaires d’entraînement individuels grâce à la modélisation et au profilage des athlètes individuels. La méthodologie repose sur la découverte et la reconnaissance de motifs à l’aide de Self Organizing Maps, un modèle exploratoire d’analyse de données démontrant le succès démontré dans des tâches de surveillance automatisées impliquant plusieurs paramètres. Les modèles et profils pourraient aider à identifier les relations entre les tests (en laboratoire et sur le terrain) et pourraient être utilisés pour élaborer des stratégies d’entraînement optimales pour chaque athlète.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Benjamin Jung

Étudiant :

Stefan Pantazi

Partenaire :

Pacific Sport

Discipline :

Informatique

Secteur :

Sports et loisirs

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Décomposition multi-classes de problèmes utilisant la programmation génétique

Les détecteurs comportementaux pour la détection d’intrusion nécessitent une formation afin de caractériser correctement le fonctionnement d’une combinaison service-protocole. Cela implique l’hypothèse que l’algorithme d’apprentissage s’étendra à de grands ensembles de données et fournira des solutions simples. Ce travail répondra à ces deux exigences dans un contexte de programmation génétique grâce à l’utilisation d’un modèle combiné multi-objectif, hôte-parasite. Il a déjà été démontré que les deux régimes sont appropriés indépendamment. Ce projet intégrera les deux schémas afin de fournir une solution unique et globale et un benchmark sous des ensembles de données représentatifs.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Malcolm Heywood

Étudiant :

Andrew McIntyre

Partenaire :

Alliance de recherche sur les applications télécoms (TARA)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Modéliser les stratégies de jeu pour améliorer la performance

L’objectif du projet est de déterminer l’impact de diverses fonctionnalités du jeu sur le gameplay VLT. Ces caractéristiques sont basées sur les stratégies actuelles adoptées par SPIELO pour son marché nord-américain. Ces données seront recueillies auprès de joueurs dans un contexte réel, puis analysées et utilisées pour le profilage des joueurs et comme source d’information pour améliorer les stratégies existantes et mesurer leur efficacité. Les données analysées, les profils de joueurs dérivés et les inférences issues de l’étude seront utilisés pour développer un simulateur logiciel de l’environnement de jeu original.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Prabhat K. Mahanti

Étudiant :

Vinay Sukumar

Partenaire :

SPIELO

Discipline :

Informatique

Secteur :

Médias numériques

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Infrastructure IP mobile pour la transmission de données médicales

Actuellement, les ambulanciers ambulanciers consignent les informations des patients telles que l’anamnèse, l’évaluation médicale et les traitements effectués sur place, avec un stylo et du papier. Ils convertissent ensuite ces informations en un rapport d’appel papier et le remettent à l’hôpital avec le patient. Cette méthode prend du temps et est sujette aux erreurs. Cela retarde l’analyse des données et allonge le délai de traitement des ambulanciers. Ce projet produira un outil de collecte de données basé sur l’infrastructure IP mobile qui réduira les erreurs administratives, améliorera l’analyse des données et les soins médicaux. L’équipe de paramédic EMS utilisera cet outil pour générer instantanément des rapports d’appel électroniques sur place, qui seront transmis à l’hôpital.

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Superviseur du corps professoral :

Dre Janet Light

Étudiant :

Okechukwu Ikejiani

Partenaire :

Atlantic Health Sciences Corporation

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université du Nouveau-Brunswick

Programme :

Accélération

Modélisation cinématique et conception de trajectoire pour les physiothérapies du bras et de l’épaule réalisées par des robots de réadaptation

Ce projet consiste à étudier la cinématique du corps humain lors de thérapies physiques au niveau du bras et de l’épaule. Avec les conseils et l’aide de l’hôpital Glenrose, le stagiaire collectera une bibliothèque des mouvements habituellement prescrits de l’épaule et du bras pendant la physiothérapie. Il développera ensuite un modèle mathématique pour représenter la cinématique du bras et de l’épaule ainsi qu’une routine d’identification des paramètres pour identifier les paramètres du modèle en utilisant des mouvements simples et des techniques de mesure de coordonnées. Il utilisera ce modèle cinématique pour concevoir et exprimer les trajectoires que le robot de réhabilitation doit suivre afin d’obtenir le mouvement désiré. Les résultats de ce travail seront ensuite utilisés pour optimiser la conception d’un robot de réhabilitation.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Saeed Behzadipour

Étudiant :

Siavash Rezazadeh

Partenaire :

Hôpital Glenrose

Discipline :

Génie

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Couverture des risques d’assurance des biens et des responsabilités

Le Conseil canadien de l’assurance des biens et des responsabilités (PACICC) est un organisme parapluie qui protège les Canadiens contre le risque que leurs fournisseurs d’assurance auto et habitation échouent. Elle regroupe de nombreuses compagnies d’assurance, grandes et petites. La crainte est qu’une catastrophe locale puisse provoquer l’effondrement d’une compagnie d’assurance concentrée localement, au grand coût pour PACICC. De tels événements sont rares mais coûteux. Ainsi, il est logique que le PACICC s’associe à d’autres organismes similaires (comme le CDIC, le CUCC et le CIDO) pour partager ces risques. Ce stage de recherche mènera une enquête quantitative sur ces enjeux en utilisant des techniques modernes de mathématiques financières.

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Superviseur du corps professoral :

Lindsay Anderson

Étudiant :

Sharon Wang

Partenaire :

Société d’indemnisation d’assurance des biens et des responsabilités

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Extraction efficace des données agrométéorologiques

L’exploration de données fait référence à l’extraction non triviale d’informations implicites, jusque-là inconnues et potentiellement utiles à partir de données. Dans ce projet, le stagiaire appliquera des techniques d’exploration de données aux données agrométéorologiques fournies par Manitoba Agriculture, Food and Rural Initiatives (MAFRI). Plus précisément, il prévoit développer des solutions mathématiques pour analyser à la fois les données météorologiques actuelles et historiques ainsi que des informations connexes telles que les rendements des cultures, les inventaires des sols et les pratiques de gestion des cultures. Ces solutions permettraient d’identifier diverses informations explicites, jusque-là inconnues et potentiellement utiles (telles que les relations et tendances existant tant spatialement que temporellement) issues des données agro-météorologiques. Nous prévoyons également concevoir, mettre en œuvre et intégrer ces techniques dans un système d’assurance qualité opérationnelle et de contrôle, où les données météorologiques et environnementales en temps réel sont analysées et évaluées pour des observations qui dépassent les limites imposées par les relations identifiées. Ensuite, il appliquera ce système pour évaluer les données climatiques historiques afin d’identifier les tendances, les changements ou les schémas, ainsi que les facteurs clés influençant le niveau des risques agricoles.

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Superviseur du corps professoral :

Dr Carson Leung

Étudiant :

Mark Anthony Mateo

Partenaire :

Manitoba Agriculture

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Développement de modèles mathématiques pour l’écoulement dans un milieu poreux

Des structures composites thermodurcissables renforcées de fibres continues peuvent être produites en injectant des résines liquides dans un moule où il y a des renforcements de fibres pré-placées. L’un des procédés couramment utilisés dans l’industrie est le moulage à transfert de résine, abrégé en RTM. Dans ce procédé, les préformes de fibres sont placés dans un moule fermé et de la résine est injectée dans le moule pour imprégner la préforme. Après le durcissement de la résine, le moule est ouvert et la partie composite finale est démoulée. RTM peut produire des composants composites complexes et de haute qualité en production en série avec une finition de surface lisse. Pour pouvoir produire des pièces composites de haute qualité de manière reproductible et constante, sans défauts intolérables tels que les zones sèches (régions non imprégnées de résine lorsque la résine atteint la bouche d’aération) et d’autres types de défauts dus à la présence de pistes de course, le flux de résine à travers le renfort doit être bien étudié. Le suivi de course est défini comme le flux préférentiel de résine dans une région à haute perméabilité (où les fibres et les bords du moule se rejoignent) créé en raison de la relâchement des fibres lors de la disposition de la préforme dans le moule. Le suivi de course crée un écoulement déséquilibré ou inégal de la résine dans le processus de remplissage du moule, favorisant ainsi la formation de défauts dans les pièces finales. À cette fin, une étude précise et complète de l’écoulement de la résine à travers le renforcement (essentiellement, la modélisation de l’écoulement dans un milieu poreux) peut être considérée comme un outil important pour trouver une conception appropriée du moule, des paramètres de traitement RTM et pour optimiser le procédé RTM.

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Superviseur du corps professoral :

Drs Afzal Suleman et Mehmet Yildiz

Étudiant :

Casey Keulen

Partenaire :

Profile Composites Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

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