Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

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L’ONT
2671
QC (EN)
43
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N.-B.
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N.-S.

Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Ingénierie - biomédicale
4%
Ingénierie - chimique / biologique

Conception de l’évaluation d’un programme d’apprentissage du Service d’éducation à la conservation

Ce projet de recherche évaluera les expériences des participants au nouveau programme du Corps canadien de conservation de la nature (CCC) de la Fédération canadienne de la faune (FCF). Le CCC est conçu pour faire participer les Canadiens âgés de 18 à 30 ans à un programme d’éducation environnementale fondé sur l’expérience qui comprend une excursion en plein air, un travail sur le terrain avec des organisations environnementales et un projet de sensibilisation du public. L’étude combinera les entrevues de 9 participants ccc de trois cohortes différentes avec des entrevues des facilitateurs de programme et des dirigeants d’organisations partenaires pour comprendre les expériences, les perspectives et les défis des participants. Ce travail permettra de mieux comprendre les améliorations à apporter aux programmes futurs et les répercussions sur les personnes qui participent au programme, ce qui sera important pour les bailleurs de fonds, les intervenants et les collègues de la FCF.

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Superviseur de la faculté :

Bonnie Shapiro

Etudiant :

Nicholas Butt

Partenaire :

Fédération canadienne de la faune

Discipline :

L’éducation

Secteur :

L’éducation

Université :

Programme :

Accélération

Optimisation des stratégies dans l’espace des paramètres

L’apprentissage par renforcement (RL) sans modèle a récemment démontré son grand potentiel dans la résolution de tâches intelligentes difficiles. Cependant, le développement d’un modèle RL réussi nécessite un réglage complet du modèle et d’énormes échantillons d’entraînement. L’analyse théorique de ces méthodes RL, plus précisément les méthodes d’optimisation des stratégies, ne reste que dans un cadre simple où l’apprentissage a lieu dans l’espace des politiques. Ce projet tente de faire progresser l’analyse des méthodes d’optimisation des stratégies vers un paramètre plus réaliste dans l’espace des paramètres. Nous nous concentrerons principalement sur les propriétés de convergence du modèle et l’unification de la valeur et de la politique dans l’espace des paramètres. On s’attend à ce que de nouveaux algorithmes d’optimisation des stratégies proviennent de l’analyse.

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Superviseur de la faculté :

Dale Schuurmans

Etudiant :

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 ?? agrégats amyloïdes dans des images rétiniennes de balayage.

La maladie d’Alzheimer (MA) est une maladie neurodégénérative qu’il est difficile détecter tôt avant les manifestations apparentes du déclin cognitif. Les méthodes de détection actuelles reposent sur des techniques d’imagerie coûteuses et peu accessibles (TEP). Optina Diagnostics a développé une nouvelle caméra ainsi que des méthodes de traitement d’image innovantes pour proposer un test non invasif afin d’identifier la présence de biomarqueurs de la MALADIE D’AD chez les personnes évaluées. L’objectif de cet effort de collaboration est de développer un protocole clinique pour tester cette nouvelle technologie. Nous définirons la meilleure conception de recherche pour la validation et établirons la valeur clinique du nouveau test pour la détection des signes précoces de la maladie neurodégénérative. Cela offrira une opportunité de formation pour un étudiant dans un environnement clinique et avec un partenaire de l’industrie en relation avec une technologie de pointe. Pour Optina Diagnostics, c’est l’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 de la faculté :

Marie Beauséjour

Etudiant :

Mohamed Sangaré

Partenaire :

Optina Diagnostics

Discipline :

Épidémiologie / Santé publique et politiques

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 en ce qui concerne l’expérience d’achat personnalisée du point de vue des clients et des détaillants, et fera la lumière sur les possibilités et les options pour les détaillants nord-américains d’innover dans le domaine de la vente au détail. Nous mènerons des enquêtes auprès des détaillants et des clients pour déterminer le niveau de valeur que chaque cohorte accorde aux différents facteurs et points de données qui peuvent améliorer l’expérience d’achat personnalisée. Trois études pilotes seront menées dans les magasins de détaillants dans lesquelles 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 à la collecte de données de point de vente pour montrer les habitudes d’achat antérieures. Nous sonderons ces détaillants à la fin des études pilotes de 45 jours pour 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’opportunité ils croient exister dans le paysage de la vente au détail en Amérique du Nord. Les résultats de cette étude aideront à éclairer les futures innovations de RetailDeep dans sa mission de fournir des données basées sur les clients aux détaillants qui soutiendront l’expérience d’achat personnalisée.

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Superviseur de la faculté :

Gordon Fullerton

Etudiant :

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 des arts. UppstArt intègre la blockchain Ethereum pour gérer la vente en ligne 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 d’art sont revendues (en attente de la législation canadienne Droit de revente des artistes). UppstArt s’adresse aux artistes vivants qui produisent des peintures originales. À l’avenir, UppstArt sera élargi pour d’autres œuvres artistiques. Pour le grand public, cette recherche est importante car elle permettra d’avoir des informations fiables sur les œuvres d’art avant de les acheter. Ce projet est motivé par l’initiative de permettre aux artistes de recevoir un pourcentage de redevances lorsque leur travail est revendu. Parfois, la valeur de l’œuvre d’art augmente, mais l’artiste ne reçoit aucune récompense. 

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Superviseur de la faculté :

Ralph Deters

Etudiant :

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 en tant qu’instruments de couverture dans une stratégie de gestion des risques liés aux régimes de retraite

Les promoteurs de régimes de retraite privés qui souhaitent gérer leur risque de longévité le transfèrent aux assureurs au moyen de contrats de rente ou d’ententes d’échange de longévité sur mesure. Ils comptent de plus en plus sur de tels contrats pour réduire leur exposition au risque. Par exemple, l’activité d’achat de rentes des régimes de retraite privés canadiens est passée de 1 milliard de dollars en 2012 à près de 2,7 milliards de dollars en 2016 (Willis Towers Watson (2017)). On s’attend à ce que cette tendance s’accélère à mesure que les taux d’intérêt augmentent, car elle améliorera la situation financière des régimes de retraite à prestations déterminées et, en même temps, elle réduira les coûts d’achat des rentes.

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Superviseur de la faculté :

Alain Bélanger

Etudiant :

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 de l’énergie adaptées aux applications modernes

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

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Superviseur de la faculté :

Athula Rajapakse

Etudiant :

Jagannath Wijekoon

Partenaire :

Technologies d’alimentation en phase ERL

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Plate-forme de données accessible pour l’étude dynamique de l’expérience de la souscription de style de vie

Nous cherchons à remplacer ou à améliorer l’approche de souscription traditionnelle (à savoir l’identification des assurés via un ensemble prédéfini de critères de risque fixes) 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 d’études de marché en direct et interactif qui peut être utilisé pour explorer les avantages et améliorer les approches basées sur les données (à savoir l’intelligence artificielle ou l’IA) pour une utilisation immédiate dans le développement de produits d’assurance vie et maladie et l’évaluation actuarielle des risques.

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Superviseur de la faculté :

Ken Seng Tan

Etudiant :

Ventilateur XIA

Partenaire :

Besurance Corporation

Discipline :

Informatique

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Reconnaissance faciale efficace pour les appareils photo portables

Titan Sécurité Inc. a déployé des caméras vidéo portables pour des applications de sécurité et de surveillance, et cherche à détecter et à reconnaître avec précision les objets apparaissant dans les vidéos capturées. Ce projet se concentre sur la reconnaissance faciale basée sur la vidéo (FR), où les trajectoires faciales capturées avec des caméras vidéo sont comparées à une (ou quelques) images fixes de référence pour chaque individu d’intérêt. Les performances de ces systèmes de FR sont généralement médiocres en raison d’environnements de vidéosurveillance complexes et changeants, par exemple, des variations de l’apparence du visage 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 de reconnaissance visuelle difficiles, Titan Sécurité Inc. cherche à concevoir des réseaux siamois basés sur des réseaux de neurones convolutifs profonds (CNN) pour la FR still-to-video. Cependant, puisque ces réseaux représentent des solutions complexes pour les applications en temps réel, ce projet cherche à développer des techniques spécialisées pour réduire leur complexité de temps et de mémoire. Il s’agit notamment de techniques avancées pour réduire le temps de recherche, de sélection d’entités et de paramètres d’élagage. En particulier, ce projet se concentrera sur le développement de techniques d’élagage au niveau du filtre qui peuvent simultanément accélérer et compresser un CNN en fonction de l’information extraite de ses couches.

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Superviseur de la faculté :

Éric Granger

Etudiant :

Hugo Lemoine St-André

Partenaire :

Titan Securite

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Technologie de transmission de radiofréquences parallèles 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, à Toronto, en partenariat avec Siemens Healthcare Limited. Le boursier travaillera au développement d’un prototype d’instrumentation qui permettra de mettre en œuvre de manière flexible une technique appelée « transmission par radiofréquence parallèle (PTX) à des fins de recherche sur un système d’IRM Siemens 3 T à l’Institut. Le boursier soutiendra également les tests préliminaires de l’instrumentation vers l’objectif à long terme de développer de nouvelles approches PTX robustes pour l’imagerie sûre des patients avec des 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 des compétences de Siemens pour soutenir l’étendue de la recherche sur la technologie d’IRM en cours à l’Institut. À la fin du trimestre, le boursier sera dans une excellente position pour postuler pour devenir un scientifique de collaboration IRM chez Siemens.

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Superviseur de la faculté :

Simon Graham

Etudiant :

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 transit

Le déploiement de véhicules électriques et de véhicules à carburant de remplacement dans le transport urbain constitue un élément central des politiques fédérales et provinciales actuelles vis-à-vis des stratégies d’action climatique partout au Canada.
Dans le contexte des véhicules lourds en particulier, l’absence d’infrastructure de recharge normalisée combinée à un manque de compréhension de la valeur des dispositifs de stockage d’énergie intégrés pour réduire ou éliminer la demande et les frais de livraison pour la recharge de grande puissance constitue un obstacle technologique continu 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 sur le transport urbain (CUTRIC). L’intervention active des services publics et des membres de l’industrie permettra au chercheur de saisir des données exclusives et des renseignements techniques qui ne sont normalement pas à la disposition des chercheurs universitaires qui étudient les systèmes de transport en commun et de stockage d’énergie électrifiés en dehors des partenariats avec l’industrie.
À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Richard Chahine

Etudiant :

Cristina Guzman

Partenaire :

Consortium canadien de recherche et d’innovation sur le transport urbain

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Énergies de remplacement

Université :

Programme :

Élévation

Sécurité et résilience des approvisionnements industriels en eau des Prairies

Ce problème de recherche examine la sécurité et la résilience des réserves industrielles d’eau des Prairies dans un climat changeant. Les industries de consommation d’eau dans les provinces des Prairies contribuent grandement à l’économie nationale, mais elles dépendent d’un approvisionnement en eau sûr et fiable dans une région caractérisée par un climat sec. Le scénario d’avenir 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 d’appuyer l’adaptation prévue aux changements climatiques dans les industries de l’énergie et de l’exploitation minière des provinces des Prairies. La recherche comprendra l’utilisation de cernes d’arbres pour reconstruire les niveaux d’eau passés dans les bassins des rivières Souris, Saskatchewan et QuAppelle, et l’utilisation de modèles climatiques pour prédire le climat futur et les approvisionnements en eau. Ces nouvelles connaissances scientifiques seront appliquées afin qu’elles puissent être appliquées à l’évaluation des risques et à la planification de l’adaptation dans les secteurs des mines et de l’énergie.

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Superviseur de la faculté :

David Sauchyn

Etudiant :

Sunil Gurrapu

Partenaire :

Agence de sécurité de l’eau

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Programme :

Accélération

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