Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Offre d’interprétation historique et patrimonial pour le noyau institutionnel Saint-Édouard de Port-Alfred

La recherche est une contribution directe à un vaste projet de requalification de l’église Saint-Édouard à Port-Alfred (Saguenay). Les résultats produits par les étudiants serviront à développer une offre d’interprétation historique et patrimoniale du noyau institutionnel de Port-Alfred. Une partie du travail sera de débusquer, regrouper et analyser les contenus historiques (documents, photos, vidéos, etc.) sur l’histoire de Port-Alfred. Aussi, une enquête orale auprès de citoyens rendra possible la cueillette de nouvelles données sur les impacts économiques et psychosociaux de la fermeture de l’usine des pâtes et papiers en 2003, un évènement majeur dans cette communauté. Patrimoine Saint-Édouard, dont la mission est de sauvegarder l’église et revitaliser Port-Alfred, est le partenaire du projet. Les résultats serviront à concevoir un espace d’interprétation dans l’église ainsi qu’une visite guidée dans les rues du quartier. L’intégration des étudiants dans ce projet sera un apprentissage de collaboration multidisciplinaire dans un projet de requalification patrimoniale.

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Superviseur du corps professoral :

François-Olivier Dorais;Danielle Maltais

Étudiant :

Partenaire :

Patrimoine Saint-Édouard

Discipline :

Sociology

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Université du Québec à Chicoutimi

Programme :

Accelerate

Data Analytics to Aid Decision Making in the Mining Industry

Machine learning (ML) has become an indispensable tool in the mining industry, significantly enhancing operational efficiency, ensuring safety, and optimizing resource management. Its ability to process and analyze large datasets is pivotal in facilitating informed decision-making and reducing operational costs. This project leverages data analytics to augment mining operations planning, with two primary objectives:
1. Optimal Drilling Locations in Greenfield Exploration: The project aims to identify the most promising sites for drilling bore holes in unexplored (greenfield) areas, as well as predicting the viability of the nearby location using data from existing (brownfield) mines. By analyzing the geological data of current mines, ML algorithms can predict potential mineral deposits in nearby areas. This not only streamlines exploration efforts but also increases the chances of discovering viable mining sites, thereby reducing financial and environmental risks associated with exploratory drilling.
2. Predicting Economic Value of Current Mines: Another crucial aspect of this project is to predict the economic potential of operational mines based on historical data. By analyzing past performance, geological data, and market trends, ML models can forecast the future profitability of a mine. This prediction aids in strategic planning, resource allocation, and investment decisions.

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Superviseur du corps professoral :

John Braun

Étudiant :

Partenaire :

Genesis AI Corporation

Discipline :

Computer science

Secteur :

Mining; Forestry; Natural Resources

Université :

The University of British Columbia - Okanagan

Programme :

Accelerate

Factors Influencing Decision to Adopt (or Not) Electric Outboard Motors by Rowing Clubs in British Columbia

This project aims to explore the obstacles and barriers that rowing clubs in British Columbia face when adopting electric outboard motors for their boats. This research will involve interviews with club managers, directors, coaches, and/or athletes to understand why and how they decide to adopt these electric motors, as well as what supports they would need to accelerate the adoption of electric motors at rowing clubs across British Columbia.
The findings of this research will provide guidance on how to bet support the rowing community’s transition from gas to electric motors and support decarbonization in rowing, which will also reduce noise pollution, a common
complaint from athletes in rowing.

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Superviseur du corps professoral :

Brian Wilson

Étudiant :

Partenaire :

Rowing BC

Discipline :

Sociology

Secteur :

Arts, entertainment and recreation

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

Exploring the impact of Learning Rules on the neural dynamic of Face Recognition: Insights from FaceNet and MEG

In this study, we are exploring how Artificial Neural Networks compare to the brain on the task of face recognition. We are using a FaceNet model trained using different loss functions and comparing them to how the brain works. We are curious to see how well these instructions make the computer’s recognition similar to how our brains do it. We are leveraging the spatio-temporal proprieties of magnetoencephalography (MEG) data recorded while subject recognized faces. By studying the temporal, frequency, and spatial dynamics of brain activity, we hope to investigate how the brain process faces.The goal is to use these ANN models that are more smilier to the brains, to answer the “why” question of face recognition. We believe our project will bring us closer to understanding how our brains work and improve both artificial intelligence and neuroscience fields.

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Superviseur du corps professoral :

Karim Jerbi

Étudiant :

Partenaire :

École Supérieure Privée d'Ingénierie et de Technologies (ESPRIT)

Discipline :

Computer science

Secteur :

Artificial Intelligence; Technology

Université :

Université de Montréal

Programme :

Globalink Research Award

SSE_DEMAEYER_UNPOINTCINQ_Fleury – BD journalisme en action climatique

Faire du BD journalisme sur les différents médias : 10 articles sous format BD à l’aide de Procreate et avec des déclinaisons selon les plateformes de diffusion. L’objectif principal de ce projet est d’innover en matière de communications des enjeux climatiques aux jeunes en testant un nouveau médium de communication : la BD.

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Superviseur du corps professoral :

Juliette De Maeyer

Étudiant :

Partenaire :

Futur Simple

Discipline :

Sociology

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

Université de Montréal

Programme :

Business Strategy Internship

Empowering Sustainable Livestock Practices: Advanced Sensors for GHG Monitoring

THIS IS A GENERIC TEXT PUT IN PLACE AS THERE WAS NO PROJECT OVERVIEW

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Superviseur du corps professoral :

Amin Komeili;Ghader Manafiazar;Ghader Manafiazar;Amin Komeili

Étudiant :

Partenaire :

Net Zero Atlantic

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Dalhousie University; University of Calgary

Programme :

Accelerate

Environmental Site Assessment Utilizing Multi and Hyperspectral Imagery and Computer Vision

This research project is a feasibility study designed to assess the viability of employing advanced technology for oilfield environmental site assessment and restoration. The conventional labor-intensive and manual process of evaluating oilfield sites for potential remediation or reclamation is performed in the field at high cost. Our primary objective is to investigate the feasibility of remote site assessments through the analysis of satellite imagery. The proposed methodology entails the utilization of satellite imagery to offer valuable insights into various facets of oilfield sites, including the detection of hydrocarbon and saltwater contamination, the identification of heavy metals or minerals, monitoring of vegetation growth, change detection in soil conditions, assessment of surface water changes, and recognition of onsite industrial equipment.

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Superviseur du corps professoral :

Xingyu Li

Étudiant :

Partenaire :

Closure Liability Management Inc.

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Alberta

Programme :

Accelerate

Understanding and improving plausibility of control in physically based character animation

This project aims to understand and improve upon the shortcomings of physically based virtual human characters within virtual environments such as video games. Current physics-based character control methods tend to be too stiff, too strong, and too smart. That is, they do not respond in a natural loose manner to perturbations, they tend to use muscle forces that are larger than a human would use, and they have too much knowledge about the environment which leads to less natural more robotic characteristics. The results of this work will help quantify these problems and create improved controllers

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Superviseur du corps professoral :

Paul Kry

Étudiant :

Partenaire :

Roblox Canada Inc.

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

McGill University

Programme :

Accelerate

Biodegradation of microplastics in Environmental media

La gestion des déchets plastiques est difficile à gérer par leur quantité mais aussi leur recyclage coûteux et sélectif. Les plastiques non recyclés sont incinérés ou libérés dans l’environnement, ce qui entraine une accumulation dans le milieu. Ces dernières années, des microorganismes, (bactéries, champignon…) ont été identifiés et isolés pour leur capacité à dégrader différents types de plastique. Cependant, il existe un manque de moyen analytique afin de mieux comprendre les processus de dégradation. L’objectif de ce stage est de mettre en place des méthodes analytiques à partir d’outils existants afin de détecter, identifier et quantifier les molécules libérées lors de la biodégradation du plastique. Pour ce faire, des milieux de culture, où ce seront développées des bactéries (déjà connues pour dégrader le plastique) en présence de plastique, seront analysés de différentes façons afin d’optimiser la méthode. Ensuite des échantillons environnementaux seront analysés. Une meilleure connaissance des produits de dégradation formés permettra le développement du “biorecyclage” c’est à dire le recyclage du plastique à partir des bactéries. D’un point de vue environnemental, il sera également plus facile de comprendre le cycle de vie du plastique dans l’environnement et les éventuels impacts écologiques qui y sont lié.

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Superviseur du corps professoral :

Julien Gigault

Étudiant :

Partenaire :

CNAM Intechmer

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Education

Université :

Université Laval

Programme :

Globalink Research Award

Evaluation of tools for assessing organic chemicals for human health and ecological exposure and risk assessment

Society uses thousands of chemicals and the potential risks to humans and the environment for the vast majority of these chemicals are largely unknown. It is not feasible to measure all of the chemicals and there are substantial data gaps; therefore, models are required to screen and evaluate chemicals for potential exposures and risks to humans and the environment and to address data gaps. ARC Arnot Research & Consulting develops models for screening-level exposure and risk assessment. There is a need to test these models. This project includes the development of monitoring databases and subsequent testing of the models.

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Superviseur du corps professoral :

Roberta Fulthorpe

Étudiant :

Partenaire :

Arnot Research and Consulting Inc

Discipline :

Physics

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Toronto

Programme :

Accelerate

Interpolation and optimization in the graph space using the Pasqal architecture of quantum processors

THIS IS A GENERIC TEXT PUT IN PLACE AS THERE WAS NO PROJECT OVERVIEW

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Superviseur du corps professoral :

Roman Krems

Étudiant :

Partenaire :

PASQAL Canada

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

The University of British Columbia

Programme :

Accelerate

Développement d’une plateforme B2Bpour favoriser le circuits court

Amélioration d’une plateforme B2B d’approvisionnement en agroalimentaire afin de favoriser le circuit-court. En particulier, l’ajout de fonctionnalités permettant de facilement créer et gérer des offres collectives à partir de la plateforme Arrivage. Ces nouvelles fonctionnalités permettront aux régions, pôles alimentaires et autres organismes collectif d’utiliser la plateforme pour créer et gérer une offre combinant les offres de leurs membres.

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Superviseur du corps professoral :

Maxime Lamothe

Étudiant :

Partenaire :

Arrivage Inc.

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Polytechnique Montréal

Programme :

Business Strategy Internship

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