Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
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NF
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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

Mise au point de nouvelles techniques de validation et d’étalonnage des modèles de systèmes d’alimentation

La modélisation dynamique est l’un des outils les plus importants pour l’exploitation et la planification du réseau électrique. Afin d’étudier le comportement du système, qui est soumis à des perturbations, une connaissance valide des paramètres des composants du système est essentiellement nécessaire. L’objectif de ce projet est de proposer un algorithme applicable pour identifier les paramètres des composants du système d’alimentation des modèles. Aux fins de l’identification, les données réelles des systèmes d’alimentation en sous-sections collectées par les unités de mesure phasor (PMUs) sont utilisées. Par la suite, le modèle acquis doit être validé pour évaluer la capacité du modèle à fonctionner avec précision dans différentes conditions de fonctionnement. Cette étude est conforme au sujet de recherche interne, qui est la modélisation, l’identification et le contrôle des systèmes de production d’énergie. De plus, ce projet aidera la Powertech à ajouter un outil à son logiciel pour prédire le comportement des composants des systèmes d’alimentation.

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Superviseur de la faculté :

Jeffery Pieper

Etudiant :

Peyman Sindareh Esfahani

Partenaire :

Powertech

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Vérification de l’intégrité basée sur le comportement du prototype (BBIV)

L’informatique Web, dans laquelle le Web mondial est lui-même utilisé comme plate-forme informatique distribuée, entre dans une phase d’expansion rapide avec l’avènement de la plate-forme Web ouverte afin que les programmes qui ne fonctionnaient autrefois qu’un environnement natif sur les ordinateurs de bureau, les tablettes ou les téléphones puissent maintenant fonctionner à partir d’un navigateur lui-même. Il y a donc un besoin d’une nouvelle forme de protection pour les applications. Les modèles de sécurité existants sont inadéquats pour faire face aux menaces émergentes qui pèsent sur les applications dans des environnements peu coûteux et très exposés, car ils ne protègent pas les données et le code sur les terminaux grand public exposés du réseau, qui sont vulnérables aux attaques accédant directement à leur matériel et à leurs logiciels. Irdeto a développé une nouvelle approche pour protéger ces applications basée sur de nouvelles méthodes de vérification de l’intégrité, qui permettent à l’intégrité validée mise en œuvre de servir de racine de confiance. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Azzedine Boukerche

Etudiant :

Fan Zhang

Partenaire :

Irdeto Canada

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Étude des conduits magmatiques et de leurs relations avec la minéralisation en Cu-Pd à W-Horizon du gîte Marathon, ON, Canada

Les minéralisations de cuivre et de palladium (Cu-Pd) au gîte Marathon sont associées à des roches gabbro. Il est fondamentalement important de pouvoir distinguer les différents types de gabbros, car seuls ceux de la série Marathon sont l’hôte de la minéralisation. Ceci est accompli grâce à l’exploitation forestière des carottes de forage, à la géochimie de roches entières et à la minéralogie. On pense que la minéralisation à l’horizon W (la minéralisation à plus haute teneur à Marathon) s’est formée dans un système de conduits (magma fluide), mais les distributions des gabbros dans W Horizon doivent être déterminées afin de développer un modèle 3D, qui peut ensuite être appliqué pour guider l’exploration future. L’objectif de la présente étude est de développer un modèle 3D de l’horizon W. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Robert Linnen

Etudiant :

Yonghua Cao

Partenaire :

Stillwater Canada Inc. (en)

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Programme :

Accélération

Examen des technologies et innovations en matière de comminution sèche

Goldcorp a récemment annoncé une nouvelle initiative appelée H2zero dans le but de réduire la consommation d’eau dans ses opérations minières de 80 à 100%. Le traitement des minéraux et en particulier la comminution et la séparation des minéraux sont les principaux consommateurs d’eau. Cette recherche se concentre sur les technologies de comminution sèche et représente une première étape vers l’avancement de la comminution sèche dans le cadre d’un objectif à plus long terme et la recherche se croise. Une revue de la littérature sera effectuée afin de compiler de l’information sur les technologies de combustion sèche existantes et nouvelles. L’examen tiendra compte des technologies utilisées dans une gamme d’industries et évaluera leur pertinence pour l’exploitation minière des métaux.

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Superviseur de la faculté :

Berne Klein

Etudiant :

Mengdie Zhang

Partenaire :

Goldcorp Inc.

Discipline :

Génie

Secteur :

Extraction minière et exploitation en carrière

Université :

Programme :

Accélération

Stratégies de portefeuille dans le cadre de l’optimisation de scénarios

Ce projet se concentre sur la méthode d’optimisation du scénario qui n’a pas besoin de faire d’hypothèse pour la distribution des actifs sous-jacents et d’intégrer directement cette incertitude dans les fonctions objectives ou de contrainte par le biais de la programmation stochastique. L’optimisation du scénario est effectuée sous différents paramètres et contraintes, tandis que le modèle de Markowitz et Black-Litterman sont pris comme points de référence pour évaluer si l’optimisation du scénario peut surperformer les méthodes traditionnelles avec les mêmes données d’entrée sur les fonds négociés en bourse (ETF). La frontière efficace du portefeuille déterminée par l’optimisation du scénario est également montrée pour comparer avec les méthodes traditionnelles. Un test d’hypothèse est effectué pour voir si nous pouvons cartographier efficacement l’optimisation du scénario au modèle Black-Litterman. RiskGrid Technologies bénéficiera de la participation au stage car la réalisation de l’approche sera directement utilisée pour améliorer les services pour les clients de RiskGrid Open Eikon App. À ÊTRE CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Traian Pirvu

Etudiant :

Chengwei Qin

Partenaire :

RiskGrid Technologies Inc.

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

L’impact des corrélations sur la VaR

Les sociétés du secteur de l’énergie sont en train de transformer l’énergie d’une forme à une autre. Par exemple, une centrale au gaz transforme en énergie électrique l’énergie chimique potentielle stockée dans le gaz naturel. Une installation de stockage de gaz naturel permet de stocker de l’énergie (sous forme de gaz naturel) à un moment donné et de la récupérer à une date ultérieure. Un gazoduc transporte l’énergie d’un endroit à un autre. Le résultat est que les risques financiers auxquels est confrontée une société d’énergie impliquent un large portefeuille de spreads â différences entre les prix de l’énergie. Ces prix varieront stochastiquement au fil du temps et seront généralement liés les uns aux autres d’une manière ou d’une autre. Ce projet comprendra l’étude de ces relations et de la façon dont elles affectent des mesures spécifiques du risque auquel l’entreprise est confrontée en raison d’éventuels mouvements futurs de ces prix.

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Superviseur de la faculté :

Tony Ware

Etudiant :

Liang Chen

Partenaire :

TransAlta

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

Modèles génératifs pour les prévisions de séries chronologiques financières

Le stagiaire travaillera sur l’application de nouvelles avancées du domaine de l’apprentissage automatique aux modèles qui font des prédictions sur les données de séries chronologiques. Les modèles ont la propriété souhaitable modélisant la distribution des résultats d’une manière que nous pouvons échantillonner à partir de, nous permettant de tenir compte de l’incertitude dans les prévisions du modèleâs. En faisant des prédictions plus précises avec des indicateurs d’incertitude plus précis, Electronica sera en mesure de construire des portefeuilles qui donnent des rendements ajustés au risque plus souhaitables aux investisseurs.

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Superviseur de la faculté :

David Duvenaud

Etudiant :

Jonathan Lorraine

Partenaire :

Electronica AI Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Extraction d’informations sur les fournisseurs du Web

En utilisant la technologie d’exploration Web en coordination avec des techniques d’apprentissage automatique de pointe, le projet vise à extraire des informations utiles et structurées sur les fournisseurs mondiaux à partir du Web. Les progrès récents de l’intelligence artificielle ont augmenté la viabilité de ces systèmes autonomes pour extraire des informations cohérentes à partir de contenu arbitraire produit par l’homme. En tirant parti de ces technologies, notre objectif est de construire des systèmes améliorés de découverte et de recommandation des fournisseurs. De tels systèmes permettraient aux fabricants de rencontrer les bons fournisseurs plus rapidement, mettant ainsi leurs produits sur le marché plus tôt. Les méthodes et les processus que nous développerons peuvent également être transférables à différentes tâches d’exploration de texte sur d’autres sujets.

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Superviseur de la faculté :

Frank Rudzicz

Etudiant :

Mete Kemertas

Partenaire :

Tealbook inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection et classification automatisées des événements indésirables en chirurgie

Pendant les chirurgies, il est important de garder une trace de ce qui se passe avec le patient, des mesures prises pendant la chirurgie par le personnel d’opération et des événements imprévus qui se produisent. Tout le précédent correspond au flux de travail chirurgical. Garder une trace du flux de travail est essentiel pour parvenir à une chirurgie meilleure et plus sûre. Dans le passé, des outils de calcul ont été développés pour suivre chaque étape que le chirurgien fait pendant la chirurgie, et la division des phases chirurgicales distinctes. Cependant, les événements indésirables n’ont pas fait l’objet d’un suivi. Ce projet vise à développer un logiciel informatique capable de détecter les événements indésirables qui se produisent pendant la chirurgie et de classer leur gravité. De cette façon, on s’attend à ce qu’il évalue la performance chirurgicale à un rythme plus rapide. Les progrès réalisés grâce à ce stage amélioreront les compétences chirurgicales, amélioreront les résultats pour les patients et réduiront les coûts de soins de santé inutiles.

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Superviseur de la faculté :

Babak Taati

Etudiant :

Juliana De La Vega Fernandez

Partenaire :

Surgical Safety Technologies Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

Filtrage collaboratif profond à l’aide d’informations en deux étapes Récupération

L’entreprise souhaite développer un système de recommandation de pointe pour les clients. Un système de recommandation est un logiciel qui fournit des suggestions de produits aux clients sur un site Web. Par exemple, les suggestions de produits qui peuvent être vues sur la page Web d’Amazonâs sont générées par son moteur de recommandation.
Les moteurs de recommandation typiques fonctionnent en utilisant les informations de préférences utilisateur-produit existantes. Ils recommandent des produits à un utilisateur en comparant ses préférences à d’autres préférences similaires des utilisateurs. L’exemple typique de ceci est que les utilisateurs qui ont acheté l’article A ont également acheté l’article B. Cela souffre du problème du démarrage à froid. Cela se produit par exemple lorsqu’un utilisateur se connecte pour la première fois et n’a pas d’informations de préférence.
Nous proposons de résoudre ce problème en utilisant des informations de contenu utilisateur et en utilisant une technique appelée apprentissage profond. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Richard Zemel

Etudiant :

Himanshu Rai

Partenaire :

Milq

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Demande de documents de réponse standard

L’élaboration d’un modèle pour un système peut s’accompagner de beaucoup d’incertitude, en particulier aux premiers stades de développement. Des recherches récentes ont été menées pour éliminer l’incertitude au cours des modèles à un stade précoce. Doctalk prévoit d’utiliser la recherche moderne pour développer un produit viable pour le marché, tout en contribuant au processus de recherche appliquée au développement du produit.

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Superviseur de la faculté :

Marsha Chechik

Etudiant :

Jamie Beith

Partenaire :

Doctalk Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Étiquetage d’un discours userâs en temps réel pour la VoIP toujours allumée

TurnMeUp est une application iOS pour les communications vocales toujours actives. Les utilisateurs laissent l’application en cours d’exécution en arrière-plan et peuvent parler au destinataire (également en utilisant l’application) à tout moment. Cette application est particulièrement utile pour les collègues qui écoutent leur propre musique en arrière-plan sans avoir besoin d’entrer et de quitter manuellement les sessions d’appel vocal. Pour économiser la bande passante et s’assurer que les utilisateurs écoutent de la musique sans être inutilement interrompus, TurnMeUp envoie des signaux vocaux au destinataire uniquement si l’utilisateur parle. Le but de ce projet est d’améliorer l’algorithme utilisé pour détecter quand l’utilisateur parle (par opposition au bruit de fond ou à d’autres personnes qui parlent) en temps réel, en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique contemporaines. Ce projet pourrait améliorer le rendement de TurnMeUp ; dans la mesure du possible, il garantira que l’intégralité d’un discours userâs, et rien d’autre, est envoyé au destinataire.

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Superviseur de la faculté :

Frank Rudzicz

Etudiant :

Willie Chang

Partenaire :

Synervoz Communications Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

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