Projets novateurs réalisés

Interfaces utilisateur 3D novatrices pour une meilleure conscience de la situation et un contrôle robot mobile

Dans un environnement extraterrestre ou possiblement hostile, la connaissance de la situation d’un opérateur robot à distance sera limitée. Les informations cartographiques peuvent ne pas être connues à l’avance. Le site peut aussi être dans un état dynamique où des changements surviennent à tout moment dans les environs. L’objectif principal de ce projet est de développer de nouvelles technologies pour accroître la conscience de la situation des opérateurs robots à distance et leur capacité à interagir intuitivement avec les robots pour des opérations plus efficaces. Cela impliquera le développement de l’utilisation d’un dispositif d’affichage stéréoscopique commercialement disponible et de détection de mouvement pour l’interface utilisateur de contrôle robotique, ainsi qu’une évaluation du développement. MDA s’attend à ce que ce projet développe des interfaces utilisateur de preuve de concept basées sur des idées et technologies novatrices et les teste dans plusieurs scénarios simples. À l’avenir, certains de ces concepts pourraient être adoptés dans des prototypes et des produits.

Évaluation et amélioration de l’analyse des données de comptage migratoire pour la surveillance de la population

Les décomptes des oiseaux passant par une zone géographique lors de la migration vers ou depuis leurs zones de reproduction sont souvent utilisés pour estimer les changements à long terme de la population. Cependant, les oiseaux s’arrêtent souvent plusieurs jours aux sites de comptage pour s’engraisser en vue de leur prochain vol migratoire, ce qui affecte la probabilité de détection. Le parcours migratoire suivi peut aussi varier selon les années. L’influence de tels facteurs sur les estimations de population est inconnue. Nous utiliserons des données de comptage de migration simulées pour tester l’influence des oiseaux s’arrêtant à un site et la variation de la route migratoire entre les années sur notre capacité à estimer la taille et le changement des populations. Nous évaluerons également si les estimations de la population peuvent être améliorées par des techniques d’échantillonnage ou d’analyse alternatives qui atténuent les effets des arrêts ou des changements dans la route migratoire – par exemple, en combinant des données provenant de plusieurs sites afin de mieux distinguer le changement réel de la population de la variation des décomptes à partir de facteurs alternatifs. 

Simulation de manœuvre de la coque de planage

Avec les améliorations spectaculaires des performances des navires et des systèmes tactiques des embarcations à grande vitesse ces dernières années, les agences navales, de la garde côtière et des forces de l’ordre leur confient de plus en plus la tâche d’accomplir un éventail croissant d’objectifs opérationnels. La combinaison de navires plus rapides, de systèmes plus sophistiqués et de responsabilités accrues a poussé les exploitants de flotte à réexaminer la façon dont leurs équipages sont formés. La simulation est utilisée depuis des décennies pour améliorer la formation du personnel, cependant la quantité et la répartition des équipages, combinées aux variations dans la conception et l’équipement des navires, ont limité l’utilisation de la simulation pour la formation aux embarcations à grande vitesse. Pour surmonter ces limitations et répondre aux exigences de formation du HSC, une tentative sera faite dans ce projet de développer un modèle de simulation de manœuvre pour les engins à grande vitesse avec coque planante. Virtual Marine Technology (VMT), l’organisation partenaire, développe des simulateurs pour les bateaux de survie, les engins d’intervention rapide et la formation à la navigation électronique à grande vitesse. Participer à ce stage sera très bénéfique pour le VMT, car en développant un programme de simulation de manœuvre de coque à planage, ce projet proposé vise à résoudre l’un des problèmes critiques rencontrés lors du développement de tout simulateur d’engin à grande vitesse.

Ce projet de recherche a été entrepris et complété grâce à une subvention et à l’aide financière de Petroleum Research Newfoundland-et-Labrador.

Analyse appropriée des signaux de capteurs et abstraction dans la conception de jeux d’activité physique

Le partenaire industriel, Digido, s’intéresse au développement et à la commercialisation de jeux d’exercice destinés aux enfants qui tirent parti de la prévalence croissante des téléphones intelligents ainsi que de leur capacité de détection et de calcul, notamment : leur capacité à détecter les niveaux d’activité; leur utilisation croissante comme plateforme de jeu; et leur intégration avec les médias sociaux et les communautés en ligne. Cependant, les techniques actuelles de détection et de classification de l’activité sont trop limitantes pour être utilisées dans les exergames basés sur téléphone intelligent pour enfants. Ce projet combinera des techniques sophistiquées d’analyse et de classification des signaux avec la conception de jeux afin de produire des paires de dyades robustes, précises et fiables entre capteurs, entrées et mécaniques de jeu, afin de créer une bibliothèque d’entrées de détection d’activité pour les jeux d’exercice des téléphones intelligents pour enfants.

Incertitude des paramètres et adéquation du modèle pour les GLM appliquées aux données d’assurance des biens/responsabilité civile

Une prévision précise est d’une importance cruciale pour gérer les risques d’assurance et assurer une opération solvable et rentable. Au cours des dernières années, l’industrie de l’assurance des biens et des dommages corporels a adopté des modèles linéaires généralisés (GLM) afin d’améliorer l’ajustement et la précision des prédictions de leurs modèles de portefeuille d’assurance. Cependant, l’interdépendance entre les différentes couvertures d’assurance incluses dans les produits emballés, comme l’assurance auto, doit être expliquée dans le GLM afin de les inclure dans le processus prédictif. L’objectif de ce projet est la mise en œuvre et l’ajustement précis du modèle issu d’un premier stage l’été dernier. 

Reflets d’une carrière réussie

Les chercheurs et praticiens en gestion reconnaissent depuis longtemps que, dans l’économie du savoir d’aujourd’hui, l’avantage concurrentiel d’une organisation dépend de la rapidité et de l’efficacité avec lesquelles les connaissances peuvent être transférées et partagées. L’économie du savoir, cependant, est portée par une main-d’œuvre vieillissante qui devrait prendre sa retraite en nombre record au cours de la prochaine décennie. Malgré la retraite imminente d’employés précieux qui ont accumulé des connaissances, savoir-faire et de l’expérience essentiels au cours de leur carrière, peu d’organisations ont mis en œuvre activement des techniques permettant de capturer, stocker et remettre en place les connaissances qui résident dans l’esprit de leurs employés pour être réutilisées et récupérées ultérieurement. L’objectif de la présente étude est de contribuer à la littérature sur la continuité des connaissances en développant une méthodologie, en collaboration avec SF Marketing, afin d’extraire et de capturer les connaissances tacites des employés approchant de la retraite et d’évaluer si ces connaissances peuvent être facilement documentées. 

Modulation du facteur de croissance nerveuse comme cible dans la douleur arthritique

L’arthrite est un trouble invalidant caractérisé par une inflammation chronique et une douleur persistante. Ce projet vise à découvrir des moyens de réduire la douleur et l’inconfort ressentis par les personnes atteintes de ce trouble.  Un certain nombre de points clés seront abordés dans ce projet. Premièrement, nous comprendrons mieux la composante neurologique possible dans l’arthrite. Deuxièmement, nous déterminerons si la modulation du facteur de croissance nerveuse affecte la douleur dans un modèle animal d’arthrite. Si c’est le cas, nous déterminerons si le facteur de croissance nerveuse peut être manipulé de manière à être bien toléré. 

Maximisation de la production végétale à l’aide de réseaux de diodes électroluminescentes

Cette proposition vise le développement et l’optimisation de diodes électroluminescentes (DEL) pour la croissance des plantes. Le développement des DEL sur toute la plage (et au-delà) du rayonnement photosynthétiquement actif (PAR : 400 – 700 nm) permet maintenant une recherche ciblée sur l’effet de la longueur d’onde sur des réponses spécifiques des plantes. Les DEL produisent de la lumière dans un spectre étroit (+/- 10 nm) à des intensités proches de la pleine lumière du soleil. Ce projet consiste à caractériser les réseaux DEL développés par notre commanditaire et d’autres sources afin de déterminer l’intensité lumineuse des réseaux, la qualité spectrale, la consommation d’énergie et leur durée de vie, qui seront utilisés pour optimiser la conception des futurs systèmes DEL. Ces réseaux serviront à cultiver des plantes dans des conditions de serre et de chambre de croissance (éclairage primaire et éclairage intercanopé) afin de maximiser la production. Les DEL ont le potentiel de maximiser la production d’usines avec des coûts énergétiques réduits par rapport aux systèmes d’éclairage existants. La capacité à comprendre l’impact de la lumière sur la croissance et le développement des plantes sera fondamentale pour permettre une meilleure conception des systèmes d’éclairage DEL pour les serres et les chambres de croissance.

Stratégies d’analyse-synthèse pour des transformations simples et robustes de sons complexes

Ce projet explorera le contrôle des transformations sonores appliquées à des sons complexes tels que : explosions avec débris, bris de verre, divers impacts et rebonds d’objets, etc. Ces sons complexes seront décomposés en plusieurs composants individuels de collision. Sur la base d’une base de données de collisions simples recueillies à partir de l’analyse d’un ou plusieurs sons d’impact complexes, nous allons dériver de nouvelles techniques pour contrôler la transformation des paramètres du modèle afin de synthétiser une multitude de sons présentant certaines caractéristiques des originaux avec une durée modifiée, une densité de collision et une évolution spectrale et temporelle modifiée.

Pour y parvenir, le projet s’appuiera sur des techniques bien établies de segmentation du signal afin d’effectuer une décomposition robuste de sons complexes en éléments constitutifs. Des améliorations des techniques traditionnelles d’estimation de l’enveloppe spectrale seront appliquées aux composants individuels identifiés et permettront d’autres possibilités de transformation. Enfin, la limitation courante du traitement du signal aux transformations de modélisation paramétrique sera abordée afin de fournir des contrôles de transformation pouvant modifier les attributs physiques des collisions (par exemple, le matériau de l’objet, le point d’impact, etc.). 

Test de spectrométrie de masse multiplexée Thousand Protein pour la découverte de biomarqueurs

Ces dernières années, l’intérêt accordé aux biomarqueurs de maladies a explosé. Les compagnies de biotechnologie et pharmaceutiques explorent des moyens d’utiliser les biomarqueurs pour accélérer le processus de développement du médicament, ainsi que pour évaluer rapidement l’état de la maladie, son stadification, sa progression et sa réponse à la thérapie. La spectrométrie de masse (MSR) de la surveillance de réactions multiples (SM) s’est avérée bien adaptée à la quantification sélective et sensible des protéines dans le plasma et est récemment devenue la technologie de choix pour l’étude des biomarqueurs de maladies. L’objectif de ce projet de recherche est de développer un test quantitatif multiplexé de MRM comme outil de découverte de biomarqueurs pour détecter et quantifier directement les protéines sécrétées par divers tissus dans le plasma du rat. Ce test sera ensuite utilisé pour dépister et quantifier les biomarqueurs protéiques associés à divers états pathologiques, comme les maladies cardiovasculaires, dans le plasma du rat. Le stage sera très bénéfique pour Caprion Proteomics, l’organisation partenaire, car la méthode développée sera intégrée à leur plateforme existante de découverte et de vérification de biomarqueurs et offerte à leurs clients comme service de découverte de biomarqueurs pour diverses maladies cliniques.

Segmentation thématique pour l’exploration de texte sur les documents juridiques

L’exploration de texte est le processus d’extraction automatique de connaissances à partir de documents non structurés en langage naturel. Il vise à aider les utilisateurs à gérer une grande quantité d’informations textuelles. Des exemples pour des tâches spécifiques d’exploration de texte sont la détection d’entités, la synthèse et l’exploration d’opinions. En raison de la complexité et de l’ambiguïté du langage naturel, cette analyse est divisée en étapes de traitement individuelles, qui sont basées sur les techniques des domaines de l’apprentissage automatique, du traitement du langage naturel et de l’informatique sémantique.

Dans ce projet, l’objectif est d’enrichir les pipelines d’extraction de texte développés chez KeaText pour le traitement des documents juridiques. Plus précisément, l’analyse doit être enrichie par un module de segmentation thématique adapté au domaine et aux exigences spécifiques de l’application. La segmentation automatique des sujets, aussi appelée pavage de texte, structure les documents en parties individuelles, chacune représentant un thème distinct. Il est bien connu que la segmentation thématique peut améliorer plusieurs tâches de recherche d’information et d’analyse de texte. Dans ce projet, les tâches suivantes doivent être accomplies : (1) Passer en revue la littérature de recherche existante afin d’identifier les méthodes et outils appropriés; (2) Conception d’un nouvel algorithme de segmentation thématique spécifiquement pour les documents juridiques; et (3) la mise en œuvre et l’évaluation de cet algorithme basée sur le cadre General Architecture for Text Engineering (GATE). 

Détection et reconnaissance des crises à l’aide de modèles de Markov et du raisonnement basé sur les cas

Ce projet porte sur la modélisation, la détection et la surveillance des crises dans des environnements géopolitiques dynamiques. Comme les risques sont inhérents aux crises, nous avons besoin d’outils pour faire face aux facteurs d’incertitude impliqués dans ces situations. L’objectif de ce projet est de mener des activités de recherche pour soutenir la compréhension des situations de crise et modéliser leur évolution potentielle. Notre objectif principal est d’explorer comment trouver des motifs issus d’épisodes de conflit qui peuvent être réutilisés comme modèles par des opérateurs humains dans leur processus d’analyse. Les technologies ciblées pour ce projet sont les modèles de Markov et le raisonnement basé sur les cas (CBR). Les modèles de Markov sont des outils efficaces pour modéliser des séquences d’événements car ils capturent l’incertitude inhérente à un processus. Diverses extensions, telles que les modèles de Markov cachés (HMM), sont disponibles pour modéliser des processus stochastiques complexes avec une information partielle.  La RBC est un cadre issu de l’intelligence artificielle, qui peut être utilisé pour trouver des similarités dans les situations et aider à leur interprétation. La communauté CBR a proposé divers algorithmes pour acquérir des cas à partir d’expériences antérieures et pour les exploiter face à de nouvelles situations. Nous étudierons comment chacune de ces deux technologies peut contribuer à la modélisation des situations de crise. Nous adapterons certains de ces algorithmes à des situations complexes décrites par des événements séquentiels et incertains. Et nous visons à proposer des approches hybrides pour trouver des séquences d’événements similaires à partir d’ensembles de données sur les conflits géopolitiques actuellement disponibles sur le Web.