Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

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AB
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C.-B.
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NF
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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

Modélisation numérique et évaluation du comportement de mélange et de l’efficacité de broyage dans l’usine remuée verticale FLSmidth VXP

Le broyage par broyage agité est un processus complexe et énergivore qui implique plusieurs phases. Les phénomènes à plusieurs échelles qui entraînent des processus hydrodynamiques et de rupture de particules dans le laminoir agité ne sont pas encore entièrement compris, en raison d’un certain nombre de paramètres de fonctionnement et de conception qui affectent les performances de l’usine, y compris la géométrie du disque et du canon, le taux d’agitation, la taille du milieu de broyage et le volume de remplissage, et les propriétés de la boue, qui limitent davantage nos capacités à surveiller, à modéliser, et prédire cette opération complexe. À cette fin, l’étude proposée se concentrera sur le développement et la validation de modèles numériques à échelles multiples à haute performance (accélérés par GPU et MIC) qui permettront d’évaluer la conception de l’usine et les paramètres d’état du processus pour une gamme de moulins FLSmidth VXPmills (avec différentes géométries) fonctionnant sur différentes conditions de fonctionnement. L’objectif principal de cette recherche est de développer une meilleure compréhension des effets des paramètres d’exploitation et de conception sur l’efficacité du broyage, la consommation d’énergie spécifique et le niveau de mélange (temps de séjour) dans les VXPmills existants et nouveaux. Les résultats obtenus aideront à l’élaboration de nouvelles règles de mise à l’échelle et de nouveaux modèles de puissance, qui saisiront les dépendances paramétriques entre les variables de fonctionnement et de conception et aideront à optimiser les performances de broyage et la consommation d’énergie de VXPmill

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Superviseur de la faculté :

Sanja Miskovic

Etudiant :

Chaitrali Ghodke

Partenaire :

Discipline :

Génie

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Facteurs liés à l’acquisition du braille chez les apprenants adultes et âgés : établir une pratique fondée sur des données probantes

La capacité de lire a des implications importantes pour l’estime de soi et l’indépendance globales, car la lecture est nécessaire pour effectuer de nombreuses tâches quotidiennes (faire des listes d’épicerie, lire des ordonnances, suivre des recettes). Les professionnels de la réadaptation offrent de la formation et du soutien aux adultes et aux personnes âgées qui sont nés avec une déficience visuelle ou qui l’acquièrent plus tard dans la vie en raison de conditions liées à l’âge. Dans ce contexte, les difficultés liées à la lecture sont parmi les raisons les plus courantes de l’aiguillage vers les services de réadaptation visuelle. Le braille, un système tactile de lecture pour les aveugles, est une option pour les personnes incapables de lire l’imprimé ; cependant, on en sait très peu sur l’impact du vieillissement sur l’apprentissage et l’utilisation du braille. L’objectif de cette recherche est d’explorer l’impact des baisses liées à l’âge sur la capacité de lire le braille et d’étudier l’influence des technologies émergentes sur les résultats de formation des personnes âgées qui apprennent le braille. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Walter Wittich

Etudiant :

Natalina Martiniello

Partenaire :

Institut national canadien pour les aveugles

Discipline :

Médecine

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

Détection des combats dans la vidéo de foule

La détection des bagarres et du comportement anormal des individus dans une foule est un problème courant dans la vision par ordinateur. Certains outils qui existent actuellement reposent sur le flux optique des fonctionnalités suivies est une séquence d’images vidéo. Ces algorithmes de mouvement sont sensibles au déplacement indépendant d’objets dans le cadre. Ce qui constitue une anomalie est spécifique au contexte (par exemple, à l’emplacement), ce qui ajoute à la complexité. Nous visons à développer le travail existant pour créer un algorithme de base qui peut être utilisé dans un cas d’utilisation général, tout en étudiant en parallèle l’état de l’art ; et si le temps le permet, ajustez l’algorithme à un cas d’utilisation spécifique

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Superviseur de la faculté :

Viqar Husain

Etudiant :

Suprit Singh

Partenaire :

EhEye

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Montage à échelle moyenne et macro pour la synthèse de maillages faciaux pour des applications de jeux vidéo

Ubisoft dispose d’une vaste base de données de têtes numérisées en 3D. Il serait pratique de l’utiliser pour mélanger et assortir des parties de personnages afin de créer de nouvelles têtes de personnages de type humain. Disons que nous voulons ajuster les caractéristiques de taille moyenne du visage, telles que le remplacement du nez d’un personnage par un autre nez. Nous allons concevoir un flux de travail d’édition permettant à l’artiste de créer un nouveau nez à partir de mélanges de nez trouvés dans la base de données. En outre, nous voulons dériver un flux de travail pour modifier les caractéristiques macro du visage, par exemple pour changer une tête d’oblong à carré ou pour ajuster de grandes régions telles que les joues et le front. Cette mise à jour de la macro-fonctionnalité ne doit pas interférer avec les caractéristiques à échelle moyenne : changer le menton et la mâchoire devrait préserver la forme de la bouche. Nous allons dériver des approches pour faciliter les deux types d’édition.

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Superviseur de la faculté :

Éric Paquette

Etudiant :

Donya Ghafourzadeh

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Arts visuels

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection d’intrusion avec état à l’aide de diagrammes de transition d’état algébriques

De plus en plus, les cybermenaces évoluent en ciblant les entreprises, les industries et les gouvernements. Au fur et à mesure que les systèmes de défense se renforcent, les auteurs de menaces ont développé de nouvelles tactiques, stratégies et techniques pour briser les périmètres de sécurité. En règle générale, la sécurité des périmètres est assurée par de multiples outils de prévention et de détection des intrusions chargés de fournir des informations proactives, des informations en temps réel et des informations opérationnelles pour la détection, la prévention et l’atténuation des activités potentiellement menaçantes sur le système surveillé. La performance de ces outils dépend des différents critères, y compris la technique de détection, la conscience de l’état, la fréquence d’utilisation et la structure. Des outils comme Snort offrent une détection en temps réel basée sur des règles (ou des signatures) pour détecter les comportements menaçants à partir de sa base de connaissances. Les signatures snort sont exprimées dans un langage de bas niveau qui limite l’expression d’attaques plus complexes telles que les menaces persistantes avancées, les attaques distribuées et en plusieurs étapes. Ils offrent des options de base pour l’analyse dynamique ou avec état, ce qui est nécessaire pour détecter les attaques susmentionnées. POUR ÊTRE CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Marc Frappier

Etudiant :

Lionel Tidjon

Partenaire :

Nokia Canada Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Développement de techniques de traitement du signal pour les données sur les mouvements des animaux

Au cours de la dernière décennie, le développement de capteurs sophistiqués attachés aux animaux (étiquettes) a obligé les chercheurs à déduire les mouvements horizontaux et verticaux des animaux marins dans le temps et l’espace. La quantité de données recueillies à partir de ces étiquettes ainsi que les défis analytiques entourant l’extraction des modèles de comportement ont constitué un obstacle important pour les chercheurs à adopter cette technologie. Ce projet vise à relever ces défis de deux façons : premièrement, élaborer un cadre analytique pour extraire l’information pertinente de ces étiquettes et, deuxièmement, élaborer une approche analytique qui intègre différents flux de données provenant de capteurs à plus faible résolution (p. ex. profondeur, emplacement) et de capteurs à plus haute résolution (accélération) pour faciliter l’extraction de modèles à grande échelle dans le comportement et le mouvement des animaux par rapport aux variables environnementales. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Michael Dowd

Etudiant :

Franziska Broell

Partenaire :

BioLoggers maritimes

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Gestion des données géospatiales basée sur la mesure

Ce projet permettra d’élaborer et de mettre à l’essai un système de gestion des données géospatiales pour les arpenteurs-géomètres. Le système sera d’un client mobile pour la collecte de données et d’un service Web qui intègre et stocke les données à long terme. Le traitement des données utilisera les techniques géodésiques les plus précises pour s’assurer que la qualité des données et des stratégies optimales d’intégration des données seront déterminées au cours du projet. Le stagiaire aura l’occasion de développer des compétences en gestion de projet et en développement de logiciels grâce à une expérience pratique et renforcera ses connaissances en géodésie et en géomatique. L’organisation partenaire s’attend à ce que le logiciel développé dans le cadre de ce projet ait une valeur commerciale en tant que logiciel interentrepets et a l’intention de développer une gamme de produits logiciels basés sur les résultats.

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Superviseur de la faculté :

Marcelo Santos

Etudiant :

Mike Bremner

Partenaire :

Dim Ideas Un Ltd

Discipline :

Génie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection de la détresse de la chaussée à l’aide de LiDAR de véhicules autonomes sans pilote conventionnels

À Montréal, les problèmes de chaussée causent de graves problèmes au réseau routier, plus de la moitié de la route étant considérée en mauvais et en très mauvais état. De nombreuses méthodes d’inspection de la chaussée sont élaborées afin d’inspecter, de détecter, de localiser et de classer les détresses de la chaussée ; cependant, ces méthodes ne sont pas efficaces en termes de temps, de coût et d’exactitude. Dans notre projet, nous visons à développer une nouvelle approche dans la détection, la classification et la localisation des détresses de chaussée à l’aide de LiDAR de véhicules autonomes sans pilote conventionnels. Cette approche créera une nouvelle plate-forme impliquant un grand nombre de véhicules équipés de LiDAR pour détecter les détresses de la chaussée sans coût supplémentaire, moins de temps et plus de précision de détection que les méthodes traditionnelles.

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Superviseur de la faculté :

Maarouf Saad

Etudiant :

Nizar Tarabay

Partenaire :

FSSF

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Programme :

Accélération

Apprentissage des structures de documents PDF à l’aide de réseaux de neurones récursifs

Le format de document portable ou PDF est la norme de facto pour la présentation du contenu textuel-visuel. Dans ce projet, nous visons à développer un cadre d’apprentissage automatique pour la compréhension des documents PDF. Malgré la prolifération récente de méthodes basées sur l’apprentissage profond pour l’analyse et le traitement d’images naturelles, il y a eu beaucoup moins d’efforts pour concevoir des approches similaires pour des données hautement structurées telles que des documents. Notre projet explorera deux idées novatrices. Tout d’abord, nous développerons une représentation structurée et organisationnelle des documents PDF qui est construite sur des blocs de contenu étiquetés (par exemple, en-tête, figure, liste, légende, etc.). Deuxièmement, nous étudierons comment les réseaux de neurones récursifs (RvNN), un type de réseaux de neurones profonds qui ont été utilisés pour l’analyse du langage, peuvent être adoptés et formulés pour l’apprentissage des structures de documents PDF.

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Superviseur de la faculté :

Richard Zhang

Etudiant :

Chenyang Zhu

Partenaire :

Systèmes PDFTron

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Impact de la cryptographie post-quantique sur l’ICP, les bibliothèques communes, les protocoles et les exigences d’agilité crypto

Les progrès de l’informatique quantique ont fait qu’Entrust Datacard et ses clients se demandent si l’industrie est prête à passer à des algorithmes cryptographiques post-quantiques, en particulier pour les cas d’utilisation de l’ICP. Entrust Datacard et l’Université d’Ottawa testeront la préparation quantique de l’ICP disponible sur le commerce. L’objectif final est de fournir des conseils à la communauté sur l’impact de certains algorithmes PQ sur l’infrastructure commune, de fournir des exemples de voies de migration sûres là où elles existent et de recommander des changements ou des mesures d’atténuation en fonction des problèmes découverts. Cette recherche aidera à établir le leadership d’Entrust Datacards vers la cryptographie post-quantique et à préparer le marché à relever les défis d’un monde post-quantique.

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Superviseur de la faculté :

Carlisle Adams

Etudiant :

Jinnan Fan

Partenaire :

Entrust Datacard Limited

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Accélération Latence des transactions de l’exploitation minière de pool dans les réseaux de crypto-monnaie

Dans ce projet, en utilisant des crypto-monnaies grand public telles que BitCoin et Ethereum comme représentants, le stagiaire analysera les stratégies de collecte de transactions de leurs pools de minage, puis collectera les transactions et les données de blocs correspondantes pour créer un grand ensemble de données, à partir duquel la puissance de calcul des différents pools de minage et leurs proportions seront analysées, ainsi que les latences de transaction de l’exploitation minière de pool. Nous identifierons également les améliorations potentielles grâce à l’analyse et à la mesure, en particulier sur l’optimisation de l’énergie et des retards. Coinchain est une entreprise en démarrage basée en Colombie-Britannique qui se concentre sur les technologies avancées de crypto-monnaie et de blockchain, et leur application dans des scénarios industriels et commerciaux. Il fournit des solutions de blockchain au niveau de l’entreprise mondiale aux principales entreprises du monde entier et fournit des services personnalisés à guichet unique tels que des plates-formes de produits et d’informations, ainsi que des contrats intelligents et des plates-formes de trading. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Jiangchuan Liu

Etudiant :

Lei Zhang

Partenaire :

Coinchain Capital

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Réseaux antagonistes génératifs pour résoudre les problèmes de confidentialité des données

Il est extrêmement important de préserver la vie privée de nos citoyens. Une façon de le faire est de détecter les informations privées dans le document et d’indiquer au propriétaire des documents que les documents contiennent des informations de confidentialité. Afin de développer des algorithmes d’apprentissage automatique pour détecter les données de confidentialité dans les documents, les algorithmes doivent être formés avec les documents existants qui sont annotés pour signaler des informations privées. L’accès à ces documents pour la formation est limité car, dans de nombreux cas, ils sont également privés. En outre, l’annotation d’un grand nombre de documents pour indiquer des informations privées est un processus extrêmement coûteux et long. Par conséquent, dans ce projet, nous proposons de développer des algorithmes pour générer un grand nombre de documents contenant des informations privées fictives qui seront utilisées pour entraîner les algorithmes. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Miodrag Bolic

Etudiant :

Rajitha Prabath

Partenaire :

Laboratoires de données IMRSV

Discipline :

Génie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

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