Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
NF
348
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

Systèmes de navigation intelligents basés sur la vision

L’utilisation de capteurs géomatiques tels que des scanners laser, des GNSS, des systèmes de navigation inertielle (INS) et des caméras de photogrammétrie pour fournir des solutions de cartographie mobile a été étudiée et largement utilisée au cours des trois dernières décennies. La fusion des données entre les systèmes de cartographie mobile haut de gamme tels que les systèmes de numérisation laser et d’imagerie, et les systèmes de caméras à faible coût reste un domaine fertile dans la transformation numérique. Le résultat attendu de ce projet est un kit de développement logiciel (SDK) qui permet la fusion des données entre les systèmes de cartographie mobile haut de gamme et les systèmes de caméras à faible coût. Ce SDK fournira des informations d’infrastructure numérique multidimensionnelles pour une utilisation dans les systèmes de navigation basée sur la vision (VBN). La recherche pourrait avoir des impacts importants sur les domaines de la LCMM, du VBN pour la navigation / cartographie intérieure et de la navigation automobile autonome.

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Superviseur de la faculté :

Aboelmagd Noureldin

Etudiant :

Hany Ragab

Partenaire :

Micro Engineering Tech Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Queen’s

Programme :

Accélération

Utilisation de XR pour relever les défis de coordination dans les projets de construction

La conception des bâtiments est un processus complexe et itératif qui nécessite une collaboration entre les concepteurs de nombreuses disciplines. La qualité de la conception a un impact direct sur la réussite du projet et les conceptions de mauvaise qualité sont la principale cause de retards, de reprises et de dépassements de coûts du projet. Cette recherche vise à améliorer la qualité de la conception en se concentrant sur deux thèmes : aborder les problèmes de coordination de la conception rencontrés et obtenir des contributions de conception liées à la constructibilité et à la maintenabilité des utilisateurs finaux concernés. À cette fin, l’utilisation de technologies modernes telles que la réalité virtuelle (RV) et la réalité augmentée (RA) qui sont ensemble désignées comme réalité étendue (XR), avec leurs potentiels pour fournir une meilleure compréhension spatiale, sera explorée. La recherche étudie l’impact de l’utilisation d’outils de RV et de RA pour améliorer la qualité de la conception et mesure ses avantages potentiels. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Sheryl Staub-Français

Etudiant :

Devarsh Bhonde

Partenaire :

EllisDon

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Programme :

Accélération

Une approche d’apprentissage profond pour la conception de capteurs mous et l’optimisation des processus pour un processus d’extraction de nickel industriel

L’objectif de ce projet est d’utiliser des approches d’intelligence artificielle (IA) pour résoudre des problèmes industriels complexes. Les deux plus grands avantages des approches basées sur l’IA sont la capacité d’apprendre continuellement et d’apprendre de manière adéquate à partir de données historiques. Traditionnellement, de nombreux renseignements sur les procédés ne sont pas mesurés pendant les opérations réelles en raison des limites de l’instrumentation. De plus, les usines ne sont pas suffisamment optimisées pour maximiser la qualité de la production, tout en minimisant les déchets. En utilisant des approches basées sur l’IA, nous pouvons développer des modèles non linéaires complexes à partir de l’historique pour prédire les informations de processus non mesurées. Les modèles apprennent également en permanence des nouvelles données entrant dans l’usine. Pour optimiser les opérations de processus, une autre famille d’algorithmes d’IA appelée apprentissage par renforcement sera utilisée. Ces algorithmes apprendront l’ensemble du processus, y compris ce qui se passe lorsque chaque variable de processus est modifiée. Grâce à ces connaissances, l’apprentissage par renforcement peut ensuite fournir les ensembles optimaux d’intrants pour maximiser la productivité de l’usine, tout en minimisant ses déchets.

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Superviseur de la faculté :

Jinfeng Liu

Etudiant :

Rui Nian

Partenaire :

NTwist

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

L’impact du transfert des connaissances dans le commerce international sur l’éducation de la petite enfance

Cette recherche se concentre sur trois domaines de fond (1) le programme d’études et l’enseignement de l’éducation de la petite enfance, (2) les relations et les partenariats internationaux dans le commerce international et (3) la gestion des affaires dans les transferts de connaissances liés aux défis et aux possibilités de la façon dont l’éducation de la petite enfance engage les divers contextes nationaux dans le contexte mondial. Cette étude permettra de cerner les tensions entre les objectifs des partenaires canadiens et chinois. Ces tensions seront explorées à l’aide d’un programme canadien spécifique appliqué à un jardin d’enfants chinois. L’objectif de la recherche est triple : (1) est d’aider au développement d’occasions d’affaires internationales, ainsi que d’entretenir des relations de gestion dans l’industrie de l’éducation de la petite enfance ; (2) aider les chercheurs et les praticiens internationaux à comprendre comment certains aspects culturels et caractéristiques économiques avec les applications en classe peuvent être trouvés au Canada et en Chine.

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Superviseur de la faculté :

Marie Bernard

Etudiant :

Liton Furukawa

Partenaire :

Université de technologie de Zhejiang

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université Royal Roads

Programme :

Accélération

Bulletin d’activité physique de ParticipACTION pour les enfants et les jeunes et matrice mondiale 3.0 : Évaluation et harmonisation stratégique

Les niveaux mondiaux d’activité physique chez les enfants diminuent tandis que les comportements sédentaires augmentent, ce qui entraîne une augmentation mondiale des maladies non transmissibles. L’objectif de ce projet est double : 1. contribuer à la promotion de l’activité physique durant l’enfance au Canada et dans le monde, et 2. contribuer à la diffusion internationale des connaissances scientifiques sur l’activité physique durant l’enfance. Cela sera réalisé grâce à l’optimisation du développement de la matrice globale 3.0 ; l’évaluation de la Matrice mondiale 3.0 ; et l’amplification des conclusions du Bulletin de participation 2018 sur l’activité physique pour les enfants et les jeunes. Ce stage est directement conforme à l’objectif démesé de ParticipACTION, un organisme sans but lucratif qui vise à promouvoir une vie saine et active chez les Canadiens. 

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Superviseur de la faculté :

Mark Tremblay

Etudiant :

Salomé Aubert

Partenaire :

ParticipACTION

Discipline :

Épidémiologie / Santé publique et politiques

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Changements climatiques, récolte d’animaux sauvages et sécurité alimentaire traditionnelle dans le Nord du Québec

Le système alimentaire sauvage du Nord du Québec est une ressource naturelle essentielle, une ressource de santé et une ressource culturelle pour les habitants d’Eeyou Istchee et du Nunavik, qui ont été touchés et seront touchés par les changements climatiques de nombreuses façons diverses. La recherche proposée ici vise à identifier les impacts probables du changement climatique sur les principales espèces alimentaires sauvages ainsi que les stratégies d’adaptation qui permettent le maintien de la sécurité alimentaire traditionnelle dans des environnements changeants.

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Superviseur de la faculté :

Murray Humphries

Etudiant :

Nathan Badry

Partenaire :

Ouranos inc. (en)

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Affaires autochtones

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Modifications au régime de modélisation pour améliorer la diversification et le rendement du portefeuille

La répartition de l’actif – la décision de répartir un portefeuille entre les principales catégories d’actifs telles que les liquidités, les actions et les obligations – est un déterminant clé de la performance du portefeuille. Parce que les marchés financiers traversent des périodes d’économies fortes et faibles, la performance d’une classe d’actifs varie en raison de l’évolution des conditions économiques. Ces changements de régime posent un défi à la décision de répartition de l’actif, car ils ont une incidence sur le rendement et le risque du portefeuille. L’objectif de ce projet de recherche est de développer des algorithmes statistiques efficaces pour identifier, modéliser et prévoir les régimes de marché et les principaux moteurs qui ont une incidence sur le rendement d’un portefeuille d’investissement. Sur la base de ces algorithmes, une stratégie est élaborée pour modifier la répartition de l’actif lorsque des changements dans les conditions financières et économiques sont détectés. Cette stratégie d’investissement devrait fournir de meilleurs résultats à long terme par rapport à des approches plus statiques.

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Superviseur de la faculté :

Maciej Augustyniak

Etudiant :

Kassimou Abdoul Haki Maoude

Partenaire :

Caisse de dépôt et placement du Québec

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

NOVA (Network Optimized Video Analytics)

Le projet NOVA s’appuiera sur les capacités d’analyse avancées de l’Université d’Ottawa et de Ciena pour permettre aux réseaux du monde entier de comprendre où les flux vidéo circulent sur leur réseau.  Cela permettra aux opérateurs de réseaux d’améliorer la vidéo Qualifier de l’expérience pour leurs clients finaux, plus rapidement et à moindre coût résoudre la vidéo ayant un impact sur les problèmes de réseau, planifier leurs réseaux pour mieux prendre en charge la vidéo, et de fournir une plus grande sensibilisation du service à la clientèle du client final sur la qualité vidéo supérieure. Ciena prévoit que cette capacité la propulsera en tant que leader mondial de l’analyse vidéo en réseau avec une base d’employés croissante pour soutenir cette importante entreprise et les initiatives de recherche associées afin d’évoluer et d’étendre sa capacité dans ce marché et dans les marchés adjacents.

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Superviseur de la faculté :

Shervin Shirmohammadi

Etudiant :

Hossein Ebrahimi Dinaki

Partenaire :

Ciena Corp.

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Élaboration d’un protocole d’étude clinique de phase II pour le traitement du cancer du poumon non à petites cellules (CPNPC) métastatique à l’aide d’AB-16B5, un inhibiteur épithélial-mésenchymal de la transition (EMT), en association avec le docétaxel

Les mécanismes moléculaires responsables de l’occurrence du cancer métastatique commencent à être élucidés avec l’identification des régulateurs principaux. L’augmentation des preuves indique que l’épithélial de cellules de tumeur à la transition mesenchymal (EMT) comme processus important de contribution à l’évolution métastatique. L’identification des facteurs qui sont stimulés pendant l’EMT pourrait fournir les moyens de développer de nouveaux médicaments nécessaires pour augmenter l’efficacité des régimes actuels et améliorer des résultats patients. Alethia Biotherapeutics développe son AB-16B5, un anticorps monoclonal humanisé qui cible la clusterine sécrétée, une protéine qui est stimulée pendant l’EMT et contribue à l’invasion des cellules tumorales. On prévoit que le traitement avec un véritable inhibiteur de l’EMT augmente l’efficacité de la thérapie actuelle et diminue les métastases, ce qui devrait entraîner une amélioration de la survie des patients. Alethia Biotherapeutics a récemment terminé une première étude de phase I chez l’homme avec AB-16B5 chez des patients atteints de carcinomes avancés. L’objectif principal du projet proposé est d’élaborer un protocole d’essai clinique de phase II pour tester l’hypothèse selon laquelle le traitement par AB-16B5 en combinaison avec le docétaxel, un agent cytotoxique, entraînera une augmentation du taux de réponse.

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Superviseur de la faculté :

Grégoire Leclair

Etudiant :

Elisabeth Viau

Partenaire :

Alethia Biotherapeutics Inc. (en)

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Produits pharmaceutiques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Caractérisation des réseaux de détecteurs de semi-conducteurs à oxyde métallique gratuits rétro-éclairés pour CASTOR

Nous cherchons à tester le comportement des détecteurs candidats pour le télescope spatial CASTOR proposé. Nous nous concentrons sur la réponse aux images sombres, le comportement lors de la réinitialisation de parties d’une image pendant l’exposition et le comportement lors de l’utilisation de plusieurs lectures tout au long d’une exposition pour réduire l’effet du bruit aléatoire généré lors de la lecture du détecteur. Pour ce faire, nous effectuerons ces lectures sur les détecteurs lorsqu’ils sont éclairés par une source de lumière connue dans des conditions de laboratoire dans une chambre à vide froide.

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Superviseur de la faculté :

Patrick Côté

Etudiant :

Robert Gleisinger

Partenaire :

Honeywell International

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Centre d’excellence en fabrication additive marine

Le projet de FRR de la FICNB proposé établira un Centre d’excellence en fabrication additive marine (MAMCE) de l’UNB au Canada atlantique. Le centre se concentre sur les secteurs de la marine et de la défense avec une vision pour la tendance mondiale des technologies marines pour 2030, qui comprend la fabrication additive et les matériaux de pointe. La mission des EMMM est d’accélérer l’adoption de la technologie de fabrication additive des métaux (MA) dans la région de l’Atlantique, principalement au Nouveau-Brunswick, grâce à la recherche, à la formation de la main-d’œuvre et à la commercialisation. Dans le cadre d’un projet de renforcement des capacités, le MAMCE apportera l’infrastructure, l’expertise et le savoir-faire à la région de l’Atlantique. L’un des principaux défis auxquels fait face l’adoption de la MAÎTRISE est la connaissance et l’expertise. L’établissement du MAMCE et des activités de recherche connexes établira une base solide pour que les fabricants de la région de l’Atlantique exploitent les avantages de la fabrication additive. La technologie perturbe déjà le paradigme traditionnel de la fabrication, et les entreprises régionales auront l’occasion d’être des leaders dans le domaine.

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Superviseur de la faculté :

Mohsen Mohammadi

Etudiant :

Ramin Shamsdini

Partenaire :

Lockheed Martin Canada

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Fabrication de pointe

Université :

Programme :

Accélération

Améliorer la gestion des installations centrée sur l’humain grâce à l’analyse et à la visualisation de l’apprentissage automatique

Les bâtiments représentent jusqu’à 40 % de la consommation d’énergie primaire. Pour optimiser ce coût énergétique par rapport au confort de ses occupants, facility management (FM) s’appuie sur les données des capteurs et sur l’automatisation pour augmenter l’efficacité. La majorité des bâtiments existants ont cependant une automatisation limitée, il appartient donc aux gestionnaires d’installations d’interpréter et d’agir en fonction des informations résultant des différents capteurs de bâtiments. Cela est souvent difficile sans l’information contextuelle appropriée pour guider et appuyer les décisions. Ce projet vise à résoudre ce problème en utilisant des méthodes d’apprentissage automatique appliquées aux données FM, et à rendre les résultats plus explicites pour les utilisateurs humains, en fournissant un meilleur contexte informationnel ainsi que le développement et l’application de nouvelles techniques de visualisation des données, et en améliorant la prise de décision des gestionnaires d’installations.

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Superviseur de la faculté :

Fred Popowich

Etudiant :

Shanghao Chen

Partenaire :

CopperTree Analytics

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

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