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

Conception de l’évaluation d’un programme d’apprentissage par le service en éducation à la conservation

Ce projet de recherche évaluera les expériences des participants au nouveau programme du Corps canadien pour la conservation (CCC) des Fédérations canadiennes de la faune sauvage (CFC). Le CCC est conçu pour impliquer les Canadiens âgés de 18 à 30 ans dans un programme d’éducation environnementale basé sur l’expérience, comprenant une sortie en plein air, du travail sur le terrain avec des organismes environnementaux et un projet de sensibilisation du public. L’étude combinera des entrevues avec 9 participants du CCC issus de trois cohortes différentes avec des entrevues avec des animateurs de programmes et des dirigeants d’organisations partenaires afin de comprendre les expériences, perspectives et défis des participants. Ce travail permettra d’obtenir une compréhension claire et approfondie des améliorations pour les programmes futurs et des impacts sur les personnes impliquées dans le programme, ce qui sera important pour les bailleurs de fonds, les parties prenantes et les collègues de la CWF.

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Superviseur du corps professoral :

Bonnie Shapiro

Étudiant :

Nicholas Butt

Partenaire :

Fédération canadienne de la faune sauvage

Discipline :

Éducation

Secteur :

Éducation

Université :

Programme :

Accélération

Optimisation des politiques dans l’espace des paramètres

L’apprentissage par renforcement (RL) sans modèle a récemment démontré son grand potentiel pour résoudre des tâches intelligentes difficiles. Cependant, développer un modèle RL réussi nécessite un réglage approfondi du modèle et d’énormes échantillons d’entraînement. L’analyse théorique de ces méthodes RL, plus précisément les méthodes d’optimisation des politiques, ne reste que dans un cadre simple où l’apprentissage se fait dans l’espace des politiques. Ce projet vise à faire progresser l’analyse des méthodes d’optimisation des politiques vers un cadre plus réaliste dans l’espace des paramètres. Nous allons principalement nous concentrer sur les propriétés de convergence du modèle et sur l’unification de la valeur et de la politique dans l’espace des paramètres. De nouveaux algorithmes en optimisation des politiques devraient émerger de cette analyse.

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Superviseur du corps professoral :

Dale Schuurmans

Étudiant :

Jincheng Mei

Partenaire :

Borealis AI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Développement d’un protocole clinique pour la validation d’un test de détection pour?? les agrégats amyloïdes dans les images d’échographie rétinienne.

La maladie d’Alzheimer (MA) est un trouble neurodégénératif difficile à détecter tôt avant d’apparaître des manifestations apparentes de déclin cognitif. Les méthodes de détection actuelles reposent sur des techniques d’imagerie coûteuses et peu accessibles (TEPs). Optina Diagnostics a développé une nouvelle caméra ainsi que des méthodes innovantes de traitement d’image pour proposer un test non invasif permettant d’identifier la présence de biomarqueurs de la MA chez les individus évalués. L’objectif de cet effort collaboratif est de développer un protocole clinique pour tester cette nouvelle technologie. Nous définirons le meilleur plan de recherche pour la validation et établirons la valeur clinique du nouveau test pour la détection précoce des signes de troubles neurodégénératifs. Cela offrira une opportunité de formation à un étudiant en milieu clinique et avec un partenaire de l’industrie en lien avec une technologie de pointe. Pour Optina Diagnostics, c’est une occasion de mobiliser l’expertise en recherche clinique, en épidémiologie et en évaluation de nouveaux modes d’intervention, afin de préparer une demande solide pour l’approbation de leur technologie par la FDA.

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Superviseur du corps professoral :

Marie Beauséjour

Étudiant :

Mohamed Sangaré

Partenaire :

Optina Diagnostics

Discipline :

Épidémiologie / Santé publique et politiques publiques

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Une étude de cas sur l’impact commercial de l’expérience d’achat personnalisée sur les magasins de détail

Cette recherche déterminera quels facteurs sont les plus importants dans l’expérience d’achat personnalisée, tant du point de vue des clients que des détaillants, et mettra en lumière les opportunités et options pour les détaillants nord-américains d’innover dans le secteur du commerce de détail. Nous réaliserons des sondages auprès des détaillants et des clients afin de déterminer le niveau de valeur que chaque cohorte accorde aux différents facteurs et points de données pouvant améliorer l’expérience d’achat personnalisée. Trois études pilotes seront menées dans les magasins de détaillants, où de nouvelles données pour offrir des expériences d’achat personnalisées seront fournies aux détaillants grâce à l’ajout d’un capteur qui suit les comportements des clients, et par la collecte de données POS pour montrer les habitudes d’achat précédentes. Nous sonderons ces détaillants à la fin des études pilotes de 45 jours afin de découvrir comment les détaillants pourraient utiliser ces données supplémentaires pour offrir une expérience d’achat personnalisée, quels facteurs ou points de données ils ont trouvés les plus utiles, et quels domaines d’opportunités ils estiment exister dans le paysage du commerce de détail en Amérique du Nord. Les résultats de cette étude aideront à orienter les futures innovations de RetailDeep dans sa mission de fournir des données basées sur le client aux détaillants afin de soutenir l’expérience d’achat personnalisée.

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Superviseur du corps professoral :

Gordon Fullerton

Étudiant :

Zhenni Ge

Partenaire :

RetailDeep.com

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université Saint Mary’s

Programme :

Accélération

UppstArt – Un système de commerce électronique basé sur la blockchain pour la vente d’art en ligne.

UppstArt est un système basé sur la blockchain pour le commerce électronique artistique. UppstArt intègre la blockchain Ethereum pour gérer la vente en ligne d’œuvres d’art. UppstArt permet aux acheteurs de suivre la provenance de propriété des œuvres d’art et de revendre leurs achats à tout moment. UppstArt permet également aux artistes de recevoir un pourcentage de redevances chaque fois que leurs œuvres sont revendues (En attente de la législation canadienne : Droits de revente des artistes). UppstArt s’adresse à des artistes vivants qui produisent des peintures originales. À l’avenir, UppstArt sera étendu à d’autres œuvres artistiques. Pour le grand public, cette recherche est importante car elle permet d’avoir des informations fiables sur les œuvres d’art avant de les acheter. Ce projet est motivé par l’initiative visant à permettre aux artistes de recevoir un pourcentage de redevances lorsque leur travail est revendu. Parfois, la valeur de l’œuvre augmente, mais l’artiste ne reçoit aucune récompense. 

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Superviseur du corps professoral :

Ralph dissuade

Étudiant :

Mayra Samaniego

Partenaire :

Adappcity

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Modélisation du taux de mortalité : Étude de l’efficacité des dérivés financiers liés à la longévité et à la mortalité comme instruments de couverture dans une stratégie de gestion des risques de retraite

Les promoteurs de régimes de retraite privés souhaitant gérer leur risque de longévité le transfèrent aux assureurs par le biais de contrats de rente ou d’arrangements personnalisés d’échange de longévité. Ils comptent de plus en plus sur de tels contrats pour réduire leur exposition au risque. Par exemple, l’activité d’achat de rentes provenant de régimes de retraite privés canadiens est passée de 1 milliard de dollars en 2012 à près de 2,7 milliards en 2016 (Willis Towers Watson (2017)). Cette tendance devrait s’accélérer à mesure que les taux d’intérêt augmentent, car elle améliorera la situation financière des régimes de retraite à prestations déterminées tout en réduisant les coûts d’achat de rentes.

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Superviseur du corps professoral :

Alain Belanger

Étudiant :

Hugo Carrier

Partenaire :

Addenda Capital

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accélération

Développement de méthodes améliorées de détection de la qualité d’énergie adaptées aux applications modernes

Les discontinuités de service, les variations d’amplitude de tension et les distorsions des formes d’onde de tension AC constituent les différents aspects de la mauvaise qualité de la puissance. Une mauvaise qualité de l’alimentation électrique peut causer des dysfonctionnements d’équipements sensibles et interrompre les processus industriels, entraînant d’importantes pertes économiques. Les services publics et les consommateurs prennent des mesures pour maintenir la qualité énergétique fixée par les normes. La surveillance de la qualité de l’alimentation à tous les niveaux du système électrique est nécessaire pour assurer le respect des normes, mais les équipements spécialisés de surveillance de la qualité de l’alimentation sont coûteux. Le coût de la surveillance peut être réduit si les fonctions de surveillance sont intégrées à des dispositifs multifonctions tels que les enregistreurs de panne ou les relais de protection. Cependant, la plupart des méthodes avancées de détection d’événements de qualité énergétique nécessitent une puissance de calcul importante et leur mise en œuvre sur des dispositifs multifonctions est un défi. La recherche proposée vise à développer des méthodes améliorées de détection de la qualité de l’énergie adaptées à la mise en œuvre dans un environnement informatique limité en ressources.

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Superviseur du corps professoral :

Athula Rajapakse

Étudiant :

Jagannath Wijekoon

Partenaire :

Technologies d’alimentation en phase ERL

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Plateforme de données accessible pour l’étude dynamique de l’expérience en souscription lifestyle

Nous cherchons à remplacer ou à améliorer l’approche traditionnelle de la souscription (à savoir l’identification des assurés via un ensemble fixe de critères de risque prédéfinis) par une approche basée sur un ensemble de protocoles dynamiques qui répondent aux facteurs comportementaux humains pour une amélioration continue de la santé. Nous cherchons à fournir un ensemble de données de recherche sur le marché en temps réel, interactif, qui pourra être utilisé pour explorer les avantages et améliorer les approches basées sur les données (notamment l’intelligence artificielle ou l’IA) pour une utilisation immédiate dans le développement de produits d’assurance vie et santé ainsi que dans l’évaluation actuarielle des risques.

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Superviseur du corps professoral :

Ken Seng Tan

Étudiant :

Fan XIA

Partenaire :

Besurance Corporation

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Reconnaissance faciale efficace pour appareils photo portables

Titan Sécurité Inc. a déployé des dispositifs de caméras vidéo portables pour des applications de sécurité et de surveillance, et cherche à détecter et reconnaître avec précision les objets apparaissant dans des vidéos capturées. Ce projet se concentre sur la reconnaissance faciale basée sur la vidéo (FR), où les trajectoires faciales capturées par des caméras vidéo sont comparées à une (ou quelques photos) de référence pour chaque individu d’intérêt. Les performances de ces systèmes FR sont généralement médiocres en raison d’environnements de surveillance vidéo complexes et changeants, par exemple, des variations de l’apparence faciale dues à la pose, à l’éclairage, au flou, etc. Compte tenu de la précision de pointe obtenue avec les architectures d’apprentissage profond sur de nombreux problèmes complexes de reconnaissance visuelle, Titan Sécurité Inc. cherche à concevoir des réseaux siamois basés sur des réseaux neuronaux convolutionnels profonds (CNN) pour la réduction des données fixes à vidéo. Cependant, puisque ces réseaux représentent des solutions complexes pour des applications en temps réel, ce projet vise à développer des techniques spécialisées pour réduire leur complexité en temps et en mémoire. Cela inclut des techniques avancées pour réduire le temps de recherche, sélectionner les caractéristiques et tailler les paramètres. En particulier, ce projet se concentrera sur le développement de techniques d’élagage au niveau des filtres capables d’accélérer et de compresser simultanément un CNN à partir des informations extraites de ses couches.

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Superviseur du corps professoral :

Éric Granger

Étudiant :

Hugo Lemoine St-André

Partenaire :

Titan Securite

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Technologie de transmission par radiofréquence parallèle pour l’imagerie par résonance magnétique à 3 Tesla – Deuxième année

Des fonds sont demandés pour qu’un boursier travaille dans le laboratoire du Dr Simon Graham à l’Institut de recherche Sunnybrook de Toronto, en partenariat avec Siemens Healthcare Limited. Le boursier travaillera au développement d’instruments prototypes qui permettront d’implémenter de manière flexible une technique appelée « transmission radiofréquence parallèle (PTX) » à des fins de recherche sur un système d’IRM Siemens 3 T à l’Institut. Le boursier soutiendra également les essais préliminaires de l’instrumentation en vue de l’objectif à long terme de développer de nouvelles approches PTX robustes pour l’imagerie sécuritaire des patients dotés de dispositifs médicaux implantés, tels que des stimulateurs cérébraux profonds, sans dommages tissulaires causés par des effets de chauffage localisés. Le boursier suivra également une formation et un développement de compétences chez Siemens pour soutenir l’étendue de la recherche technologique en IRM en cours à l’Institut. À la fin du trimestre, le stagiaire sera en excellente position pour postuler au poste de scientifique collaboratif en IRM chez Siemens.

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Superviseur du corps professoral :

Simon Graham

Étudiant :

Pei-Shan Wei

Partenaire :

Siemens Healthcare Ltd.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Élévation

Intégration du stockage d’énergie dans les systèmes de véhicules électrifiés pour les applications de mobilité partagée et de transport en commun

Le déploiement de véhicules électriques et à carburant alternatif dans le transport urbain constitue un élément central des politiques fédérales et provinciales actuelles en ce qui concerne les stratégies d’action climatique à travers le Canada.
Dans le contexte des véhicules lourds, le manque d’infrastructures de recharge standardisées, combiné à un manque de compréhension de la valeur des dispositifs intégrés de stockage d’énergie pour réduire ou éliminer les frais de demande/livraison pour la recharge haute puissance, constitue un obstacle technologique permanent à l’intégration du transport en commun électrique.
Ces défis importants seront abordés dans cette proposition grâce au partenariat entre le boursier et le Consortium canadien de recherche et d’innovation en transport urbain (CUTRIC). L’intervention active des fournisseurs d’électricité et des membres de l’industrie permettra au chercheur de recueillir des données propriétaires et des informations techniques habituellement inaccessibles aux chercheurs universitaires qui étudient les systèmes de transport électrifié et de stockage d’énergie en dehors des partenariats avec l’industrie.
À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Richard Chahine

Étudiant :

Cristina Guzman

Partenaire :

Consortium canadien de recherche et d’innovation en transport urbain

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Élévation

Sécurité et résilience des approvisionnements industriels en eau des Prairies

Ce problème de recherche examine la sécurité et la résilience des approvisionnements industriels en eau des prairies dans un climat changeant. Les industries consommatrices d’eau dans les provinces des Prairies sont un contributeur majeur à l’économie nationale, mais elles dépendent d’approvisionnements en eau sûrs et fiables dans une région caractérisée par un climat sec. Le scénario futur le plus difficile pour ces industries, et pour l’économie des prairies en général, est une sécheresse prolongée dans un climat plus chaud. L’objectif de ce projet est de soutenir l’adaptation planifiée aux changements climatiques dans les industries de l’énergie et de l’exploitation minière des provinces des Prairies. La recherche consistera à utiliser des cernes d’arbres pour reconstituer les niveaux d’eau passés dans les bassins des rivières Souris, Saskatchewan et QuAppelle, ainsi qu’à utiliser des modèles climatiques pour prédire le climat futur et les réserves d’eau. Ces nouvelles connaissances scientifiques seront traduites afin qu’elles puissent être appliquées à l’évaluation des risques et à la planification de l’adaptation dans les secteurs minier et énergétique.

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Superviseur du corps professoral :

David Sauchyn

Étudiant :

Sunil Gurrapu

Partenaire :

Agence de sécurité hydrique

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Programme :

Accélération

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