Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Éléments lourds de terres rares : nouvelles perspectives sur les paramètres minéralogiques qui influencent le traitement des mines

Les techniques actuelles de traitement des éléments de terres rares lourdes (HREE) sont coûteuses, difficiles sur le plan environnemental et lentes. Les modèles cinétiques prédisent que la vitesse de perméation acide d’un minéral est l’étape de contrôle de la vitesse. Par conséquent, le taux de perméation contrôle la quantité acide et le temps de résidence du minéral dans le bain acide; impact sur les coûts. Les modèles cinétiques reposent sur des hypothèses structurales, incluant la distribution uniforme des éléments au sein d’un minéral. Cette étude propose d’utiliser la tomographie par sonde atomique sur le minéral du HREE gadolinite : un minéral de minerai dans la ressource de Strange Lake, Québec. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Desmond Moser

Étudiant :

Natalie Pietrzak-Renaud

Partenaire :

Juniper Associates Ltd

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Élévation

Analyse de la faisabilité techno-économique et environnementale des autobus zéro émission sur les lignes de transport en commun dans le contexte canadien

Le remplacement des autobus diesel existants par des technologies de propulsion zéro émission (batteries électriques et pile à combustible à hydrogène) dans les véhicules, en particulier les flottes de transport en commun, peut jouer un rôle clé dans la réalisation de l’obligation du Canada en matière de réduction des émissions de gaz à effet de serre. Il est impératif de permettre aux agences de transport d’évaluer les capacités des variantes technologiques existantes pour répondre aux exigences des opérations existantes afin d’assurer une intégration réussie à long terme tout en maintenant la viabilité commerciale. La plupart des agences de transport du Canada aujourd’hui manquent d’une compréhension complète de l’impact de ces autobus, en ce qui concerne leur performance opérationnelle, leur coût, leur degré d’interopérabilité, leurs besoins en infrastructures et leurs impacts environnementaux. Dans le projet proposé, le boursier postdoctoral (PDF) développera un outil d’analyse prédictive et comparative basé sur la modélisation. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Heather MacLean

Étudiant :

Abhishek Raj

Partenaire :

Consortium canadien de recherche et d’innovation en transport urbain

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Élévation

Meilleures prédictions des événements employés

L’apprentissage automatique peut être utilisé pour prédire les événements liés à la rétention, à la promotion ou au déplacement des employés. Ce projet explore comment générer de meilleures prédictions en explorant les corrélations et en les exploitant grâce à des caractéristiques qui augmentent la force prédictive. De plus, le projet explore comment affiner de manière fiable le modèle prédictif à un ensemble de données particulier en présence d’une interdépendance des points de données. Les résultats permettront d’améliorer les prédictions d’apprentissage automatique liées aux événements employés.

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Superviseur du corps professoral :

Leonid Chindelevitch

Étudiant :

Nafiseh Sedaghat

Partenaire :

Visier Solutions Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Haute performance des électrolytes à base de sulfure dans toutes les batteries à semi-conducteurs pour des applications sécuritaires des véhicules électriques

Les batteries lithium-ion (LIB) sont devenues un acteur clé dans la demande croissante de véhicules électriques (VE). Les LIB à la fine pointe, utilisant des électrolytes liquides, présentent encore des défis importants en matière de sécurité, de durée de vie et de densité énergétique. Ainsi, les batteries lithium-ion à semi-conducteurs (SSLB) attirent récemment une recherche croissante et une attention industrielle croissante en raison de leur capacité à surmonter les inconvénients intrinsèques des électrolytes liquides inflammables utilisés dans les LIB actuelles. L’objectif de cette recherche proposée est de développer des SSLB sûrs et performants contenant des électrolytes à base de sulfures. Le projet comprend deux principales orientations : (1) la synthèse d’électrolytes à base de sulfures hautement conducteurs et stables; et (2) la conception de SSLB haute performance avec une interface stable entre les électrolytes sulfurés et les matériaux cathodiques Li-ion. GLABAT SOLID-STATE BATTERY INC., en tant que partenaire industriel, soutiendra et participera à ce projet. Cette recherche innovante aidera à la fois GLABAT et le Canada à accroître leur compétitivité mondiale et à créer de nouvelles entreprises économiques.

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Superviseur du corps professoral :

Xueliang Sun

Étudiant :

Xia Li

Partenaire :

Glabat Solid-state Battery Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Élévation

Un cadre de diagnostic et de pronostic de mélanome avec explication lisible pour l’humain

Le mélanome est le cancer de la peau le plus mortel, représentant 2% de tous les types de cancers de la peau, mais environ 75% des décès par cancer de la peau. Elle évolue souvent à partir d’une peau claire ou de grains de beauté existants, ce qui rend le diagnostic difficile à un stade précoce. De plus, le traitement du mélanome est un processus décisionnel complexe, influencé par un grand nombre de facteurs internes et externes, par exemple la localisation de la maladie, le stadification, etc. Notre objectif est d’utiliser les données médicales recueillies par le CMRN pour concevoir un outil électronique afin de faire gagner un temps précieux aux cliniciens lors de l’évaluation de routine en pathologie et, ultimement, d’aider la prise de décision fondée sur des preuves. Le système aidera à identifier les observations pathologiques à haut risque. Il combine des algorithmes de reconnaissance de motifs de pointe avec le traitement du langage naturel (PLN), ce qui génère une explication lisible par l’humain. De plus, notre système peut générer des résultats d’analyse faciles à comprendre aux patients, ce qui leur permet de mieux comprendre leurs propres conditions. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Scott Ernst

Étudiant :

Xue Teng

Partenaire :

Pulse InfoFrame Inc.

Discipline :

Dentisterie

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Élévation

Analyse du trafic chiffrée basée sur l’apprentissage automatique

Une identification précise du trafic réseau aiderait efficacement les équipes opérationnelles et de gestion réseau sur de nombreuses tâches réseau, telles que la gestion de la bande passante et l’assurance de la sécurité. La demande pour des méthodes de gestion du réseau qui optimisent la performance du réseau et offrent des garanties de qualité de service a considérablement augmenté ces dernières années. Alors que les nouvelles applications de réseautage social et de voix sur protocole Internet (VoIP) telles que Facebook et WeChat ont connu une popularité spectaculaire au cours des dernières années, elles représentent désormais une part importante du trafic total sur Internet. Par conséquent, l’identification de ce type de trafic réseau joue un rôle important dans de nombreux domaines tels que la gestion du réseau, le modelage du trafic, la cybersécurité, etc. Dans cette recherche, nous visons à étudier comment le trafic chiffré des médias sociaux et VoIP pourrait être identifié avec précision et robustesse en utilisant une approche basée sur l’apprentissage automatique dans les données de trafic réseau.

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Superviseur du corps professoral :

Nur Zincir-Heywood

Étudiant :

Ali Safari Khatouni

Partenaire :

Solana Networks

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Système d’exploitation en temps réel pour les systèmes critiques pour la sécurité

Mannarino Systems & Software Inc. développe actuellement M-RTOS, un système d’exploitation en temps réel (RTOS), conçu spécifiquement pour répondre aux exigences de la spécification ARINC 653 Avionics Application Software Standard Interface de l’industrie aéronautique, et prenant en charge une large gamme de systèmes avioniques. Tout au long de cette phase du projet, le partenaire de Concordia fournira un document de synthèse couvrant : (i) les normes et directives actuelles régissant l’industrie aérospatiale, (ii) une évaluation des fils et tendances futurs concernant la cybersécurité dans l’industrie aérospatiale, et (iii) un catalogue des différents scénarios de menaces et mesures d’atténuation couramment identifiés et discutés dans l’industrie aérospatiale. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Amr Youssef

Étudiant :

Mohamed Tolba

Partenaire :

Mannarino Systems & Software Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Programme :

Accélération

Évaluation de la performance de la conception des canaux naturels dans le sud de l’Ontario

Les pratiques de conception des chenaux naturels évoluent continuellement, mais la surveillance de la performance et du succès de ces projets urbains d’ingénierie fluviale se limite souvent à des mesures ponctuelles clairsemées du débit des cours d’eau, de la morphologie des cours d’eau et des inventaires d’espèces durant les 2 à 5 années suivant la construction. Le résultat est relativement peu de données sur la performance globale des projets de conception de chenaux naturels, tant en termes d’objectifs originaux du projet que de fonction géomorphique (pas d’érosion nette ni de dépôt). Les avancées dans les technologies de sondage (par exemple, le balayage laser mobile) permettent de collecter rapidement des données topographiques à haute résolution sur le terrain, ce qui a le potentiel d’améliorer à la fois la qualité des données recueillies et notre compréhension globale du fonctionnement géomorphique des conceptions de canaux naturels après la construction. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Peter Ashmore

Étudiant :

Sarah Peirce

Partenaire :

Matrix Solutions Inc.

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Programme :

Élévation

Système multi-agent basé sur l’identification par radiofréquence (RFID) dans un environnement bancaire

L’adoption et le développement généralisés des technologies de détection sans fil pour la surveillance et l’identification autonome des activités financières ont affecté les institutions financières au cours de la dernière décennie. Cependant, une utilisation plus large des technologies RFID dans le secteur bancaire a soulevé des défis concernant la sécurité et la confidentialité des données financières sensibles. Les innovations et développements technologiques proposés révolutionneront le secteur bancaire en augmentant l’efficacité, en réduisant les coûts et en offrant des transactions financières sécurisées et sensibles à la confidentialité. Dans ce travail, nous construirons délibérément un cadre complet basé sur la RFID et son application pour faire correspondre de manière experte et automatique le profil du client et du banquier selon un certain nombre d’attributs pondérés sélectionnés. Nous développerons un cadre RFID qui collecte, communique et gère de façon sécuritaire les données financières ainsi que les détails des comptes des clients. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Dimitrios Hatzinakso

Étudiant :

Sonam Kaul

Partenaire :

RBC Financial Group

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Élévation

Batteries hybrides avancées au lithium(-ion) à semi-conducteurs pour applications en véhicules électriques

En tant qu’alimentation électrique dominante pour les véhicules électriques (VE) actuels, les LIB à la fine pointe de la technologie sont encore en soufre face à de graves défis en matière de sécurité, de durée de vie et de densité énergétique en raison de l’adoption des électrolytes liquides (LE). Par conséquent, le développement de nouvelles batteries lithium(-ion à semi-conducteurs) (SSLB) de nouvelle génération est considéré comme une approche réalisable pour assurer des alimentations électriques sûres et à haute densité énergétique pour les futurs VE offrant de longues distances de conduite et un temps de recharge court. Ce projet vise à développer des batteries hybrides hybrides à semi-conducteurs (HSSLB) innovantes basées sur des électrolytes hybrides/composites à semi-conducteurs (SSE). Pour réaliser des HSSLB à haute performance, de nombreux défis d’interface scientifiques et technologiques sont urgents à relever. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Xueliang Sun

Étudiant :

Qian Sun

Partenaire :

Glabat Solid-state Battery Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Élévation

Routes potentielles pour la récupération du saumon atlantique dans les rivières de la Nouvelle-Écosse

Le saumon atlantique et ses pêcheries associées ont une histoire riche et complexe en Nouvelle-Écosse. La surpêche commerciale et récréative, ainsi que les dommages aux habitats et la pollution environnementale, ont tous contribué au déclin de l’espèce. Pendant un siècle, les travaux de reconstruction des populations ont connu des succès variés. Cette histoire, ainsi que les succès relatifs de différentes mesures, seront examinés et synthétisés dans ce projet, avec un accent particulier sur les options de rétablissement potentielles pour le Margaree au Cap-Breton. La littérature primaire et secondaire, combinée au travail de terrain et aux entrevues avec des informateurs clés, sera utilisée pour formuler des recommandations de gestion pour la récupération du saumon. Wild Salmon Unlimited, le partenaire de cette proposition, utilisera les recommandations pour tracer une voie à suivre vers l’amélioration et la récupération du saumon atlantique à court et à long terme.

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Superviseur du corps professoral :

Megan Bailey

Étudiant :

Seth Jenks

Partenaire :

Saumon sauvage illimité

Discipline :

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Programme :

Accélération

Génération de conversations contextuelles en domaine ouvert

L’objectif du projet est de concevoir un système capable de générer des réponses contextuelles, raisonnables et significatives aux requêtes de conversation en domaine ouvert. Dans la génération de conversations en domaine ouvert, les méthodes basées sur la récupération et les modèles génératifs de réseaux neuronaux sont deux approches principales; Il existe aussi des recherches récentes sur l’amélioration de la cohérence contextuelle de la génération de conversations. Dans ce projet, nous essayons d’utiliser un modèle de résolution de contexte pour compléter les requêtes afin d’inclure plus d’informations provenant du contexte, et nous utilisons des modèles de classement pour classer les candidats à partir de la combinaison de génération basée sur la récupération et du modèle génératif, en fonction de leur pertinence tant pour les requêtes que pour le contexte. Nous tenterons également d’utiliser des réseaux antagonistes génératifs et l’apprentissage par renforcement dans des modèles génératifs pour obtenir des réponses avec des qualités supérieures.

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Superviseur du corps professoral :

Ali Ghodsi

Étudiant :

Wei Yang

Partenaire :

RSVP Technologies Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Médias numériques

Université :

Programme :

Accélération

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