Projets innovants réalisés

Nouvelles interfaces utilisateur 3D pour améliorer la connaissance de la situation et le contrôle des robots mobiles

Dans un environnement extraterrestre ou éventuellement hostile, la conscience de la situation d’un opérateur de robot à distance sera limitée. Il se peut que l’information cartographique ne soit pas connue à l’avance. Le site peut également être dans un état dynamique où des changements se produisent dans l’environnement à tout moment. L’objectif principal de ce projet est de développer de nouvelles technologies pour accroître la connaissance de la situation des opérateurs de robots à distance et leur capacité à interagir intuitivement avec les robots pour des opérations plus efficaces. Il comprendra la mise au point de l’utilisation d’un dispositif d’affichage stéréoscopique et de détection de mouvement disponible dans le commerce pour l’interface utilisateur de contrôle des robots, ainsi qu’une évaluation de la mise au point. MDA s’attend à ce que ce projet développe des interfaces utilisateur de validation de principe basées sur de nouvelles idées et technologies et les teste dans plusieurs scénarios simples. À l’avenir, certains de ces concepts pourraient être adoptés dans des prototypes et des produits.

Évaluer et améliorer l’analyse des données de dénombrement des migrations pour le suivi de la population

Les dénombrements d’oiseaux qui traversent un emplacement géographique pendant la migration vers ou depuis leurs aires de reproduction sont souvent utilisés pour estimer les changements à long terme de la population. Cependant, les oiseaux s’arrêtent souvent aux sites de dénombrement pendant plusieurs jours pour grossir pour leur prochain vol migratoire, ce qui affecte la probabilité de détection. Le chemin migratoire suivi peut également varier d’une année à l’autre. L’influence de ces facteurs sur les estimations de la population est inconnue. Nous utiliserons des données de dénombrement de migration simulées pour tester l’influence des oiseaux s’arrêtant à un site et de la variation de la route migratoire d’une année à l’autre sur notre capacité à estimer la taille et le changement de la population. Nous évaluerons également si les estimations de la population peuvent être améliorées par d’autres techniques d’échantillonnage ou d’analyse qui atténuent les effets de l’escale ou des changements de voie de migration – par exemple, en combinant les données de plusieurs sites pour mieux distinguer le changement réel de la population de la variation des dénombrements à partir de facteurs alternatifs. 

Simulation de manœuvre de la coque de rabotage

Avec des améliorations spectaculaires dans le rendement des navires et les systèmes tactiques des embarcations à grande vitesse au cours des dernières années, la marine, la Garde côtière et les organismes d’application de la loi les chargent de plus en plus d’atteindre un éventail croissant d’objectifs opérationnels. La combinaison de navires plus rapides, de systèmes plus sophistiqués et de responsabilités étendues a poussé les exploitants de flottes à réexaminer la façon dont leurs équipages de bateaux sont formés. La simulation est utilisée depuis des décennies pour améliorer la formation du personnel, mais 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 des embarcations à grande vitesse. Pour surmonter ces limites et répondre aux exigences de formation HSC, une tentative sera faite dans ce projet pour développer un modèle de simulation de manœuvre pour les embarcations à grande vitesse avec coque de rabotage. Virtual Marine Technology (VMT), l’organisation partenaire, développe des simulateurs pour les embarcations de sauvetage, les embarcations d’intervention rapide et la formation à la navigation électronique à grande vitesse. La participation à ce stage sera très bénéfique pour VMT car en développant un programme de simulation de manœuvre de coque de rabotage, 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 & Labrador.

Analyse et abstraction appropriées du signal du capteur 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 accrue des smartphones et de leur capacité de détection et de calcul, notamment : leur capacité à détecter les niveaux d’activité ; leur utilisation croissante en tant que plate-forme 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 limitatives pour être utilisées dans les exergames sur smartphone pour enfants. Ce projet combinera des techniques sophistiquées d’analyse et de classification du signal avec la conception de jeux pour produire des paires de dyades capteur-entrée-jeu-mécanique robustes, précises et fiables pour produire une bibliothèque d’entrée de détection d’activité pour les exergames pour téléphones intelligents pour enfants.

Incertitude des paramètres et pertinence du modèle pour les GLM appliquées aux données sur l’assurance de dommages

Des prévisions précises sont d’une importance cruciale pour gérer les risques d’assurance et assurer une exploitation solvable et rentable. Au cours des dernières années, l’industrie de l’assurance de dommages a adopté des modèles linéaires généralisés (MGL) pour améliorer l’ajustement et la précision des prévisions de ses modèles de portefeuille d’assurance. Pourtant, l’interdépendance entre les différentes couvertures d’assurance incluses dans les produits emballés, tels que l’assurance automobile, doit être expliquée dans le GLM afin de les inclure dans le processus prédictif. Cet objectif de ce projet est la mise en œuvre et la mise au point du modèle dérivé lors d’un premier stage l’été dernier. 

Reflets d’une carrière réussie

Les chercheurs et les praticiens en gestion reconnaissent depuis longtemps que dans l’économie du savoir d’aujourd’hui, l’avantage concurrentiel d’une organisation est déterminé par la rapidité et l’efficacité avec lesquelles les connaissances peuvent être transférées et partagées. L’économie du savoir, cependant, est stimulée par une main-d’œuvre vieillissante qui devrait prendre sa retraite en nombre record au cours de la prochaine décennie. Malgré le départ à la retraite imminent d’employés précieux qui ont accumulé des connaissances, un savoir-faire et une expérience essentiels au cours de leur carrière, peu d’organisations ont activement mis en œuvre des techniques par lesquelles les connaissances qui résident dans l’esprit de leurs employés sont capturées, stockées et disponibles pour une réutilisation et une récupération ultérieures. L’objectif de la présente étude est de contribuer à la littérature sur la continuité des connaissances en élaborant une méthodologie en conjonction avec SF Marketing, afin d’obtenir et de saisir les connaissances tacites des employés qui approchent 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 débilitant 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 touchées par ce trouble.  Un certain nombre de points clés seront abordés dans le cadre de ce projet. Tout d’abord, nous acquerrons une meilleure compréhension de la composante neurologique possible de l’arthrite. Deuxièmement, nous allons déterminer si la modulation du facteur de croissance nerveuse affecte la douleur dans un modèle animal de l’arthrite. Si c’est le cas, nous déterminerons si le facteur de croissance nerveuse peut être manipulé de manière à être bien toléré. 

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

Cette proposition vise le développement et l’optimisation de diodes électroluminescentes (LED) pour la croissance des plantes. Le développement de LED sur la gamme complète (et au-delà) du rayonnement photosynthétiquement actif (PAR : 400 - 700nm) permet désormais des recherches ciblées sur l’effet de la longueur d’onde sur les réponses spécifiques des plantes. Les LED produisent de la lumière dans un spectre étroit (+/- 10nm) à des intensités approchant la pleine lumière du soleil. Ce projet consiste à caractériser les réseaux de DEL développés par notre sponsor d’organisation et d’autres sources pour déterminer l’intensité lumineuse, la qualité spectrale, la consommation d’énergie et la durée de vie des réseaux qui seront utilisés pour optimiser la conception des futurs systèmes LED. Ces réseaux seront utilisés pour faire pousser des plantes dans des conditions de serre et de chambre de croissance (éclairage primaire et éclairage intercanopy) afin de maximiser la production. Les LED ont le potentiel de produire au maximum de l’usine avec des coûts énergétiques réduits par rapport aux systèmes d’éclairage existants. La capacité de comprendre l’impact de la lumière sur la croissance et le développement des plantes sera fondamentale pour permettre d’améliorer la conception des systèmes d’éclairage LED pour les systèmes de serre et de chambre 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 composantes de collisions individuelles. 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 montrant certaines caractéristiques des originaux avec une durée modifiée, une densité de collision, une évolution spectrale et temporelle des domaines.

Pour ce faire, le projet s’appuiera sur des techniques de segmentation du signal bien établies pour effectuer une décomposition robuste de sons complexes en ses éléments constitutifs. Les améliorations apportées aux techniques traditionnelles d’estimation de l’enveloppe spectrale seront appliquées aux composantes individuelles identifiées et permettront d’autres possibilités de transformation. Enfin, la limitation commune du traitement du signal aux transformations de modélisation paramétrique sera abordée afin de fournir des contrôles de transformation qui peuvent modifier les attributs physiques des collisions (p. ex. matériau de l’objet, point d’impact, etc.). 

Analyse de spectrométrie de masse multiplexée de milliers de protéines pour la découverte de biomarqueurs

Au cours des dernières années, l’intérêt porté aux biomarqueurs de maladies a explosé. Les sociétés biotechnologiques et pharmaceutiques explorent des moyens d’utiliser des biomarqueurs pour accélérer le processus de développement de médicaments, ainsi que pour évaluer rapidement l’état, la stadification, la progression et la réponse à la thérapie d’une maladie. La spectrométrie de masse (SM) de surveillance des réactions multiples (MRM) s’est avérée bien adaptée à la quantification sélective et sensible des protéines dans le plasma et est récemment apparue comme la technologie de choix pour l’étude des biomarqueurs de la maladie. L’objectif de ce projet de recherche est de développer un test MRM multiplexé quantitatif comme outil de découverte de biomarqueurs pour détecter et quantifier directement les protéines sécrétées de divers tissus dans le plasma du rat. Ce test sera ensuite utilisé pour dépister et quantifier les biomarqueurs protéiques associés à divers états pathologiques, tels que les maladies cardiovasculaires, dans le plasma du rat. Le stage sera très bénéfique pour Caprion Proteomics, l’organisation partenaire, car la méthode développée sera mise en œuvre dans leur plate-forme existante de découverte et de vérification des biomarqueurs et offerte à leurs clients en tant que service de découverte de biomarqueurs pour une variété de maladies cliniques.

Segmentation de sujets pour l’exploration de texte sur des documents juridiques

L’exploration de texte est le processus d’extraction automatique de connaissances à partir de documents en langage naturel non structurés. Il vise à aider les utilisateurs à traiter une grande quantité d’informations textuelles. Des exemples de tâches d’exploration de texte spécifiques sont la détection d’entités, le résumé et l’exploration d’opinions. En raison de la complexité et de l’ambiguïté du langage naturel, cette analyse est décomposée 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’exploration de textes développés chez KeaText pour le traitement des documents juridiques. Plus précisément, l’analyse doit être enrichie d’un module de segmentation de sujet adapté aux exigences spécifiques du domaine et de l’application. La segmentation automatique des rubriques, également appelée tuilage de texte, structure les documents en parties individuelles, chacune représentant un thème distinct. Il est bien connu que la segmentation des sujets peut améliorer plusieurs tâches de récupération d’informations et d’analyse de texte. Dans le cadre de ce projet, les tâches suivantes doivent être accomplies : (1) étude de la documentation de recherche existante afin de déterminer les méthodes et les outils appropriés ; (2) Conception d’un nouvel algorithme de segmentation de sujets spécifiquement pour les documents juridiques ; et (3) la mise en œuvre et l’évaluation de cet algorithme sur la base du cadre GATE (General Architecture for Text Engineering). 

Détection et reconnaissance de la crise à l’aide des modèles de Markov et du raisonnement basé sur le 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 de modéliser leur évolution potentielle. Notre objectif principal est d’explorer comment trouver des modèles à partir 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 le cas (CBR). Les modèles de Markov sont des outils efficaces pour modéliser des séquences d’événements, car ils saisissent 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 des informations partielles.  CBR est un cadre, provenant de l’intelligence artificielle, qui peut être utilisé pour trouver des similitudes dans les situations et pour aider à l’interprétation de ces situations. 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 similaires d’événements à partir d’ensembles de données sur les conflits géopolitiques actuellement disponibles sur le Web.