Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Machine learning for membrane simulations

The proposed research aims to apply the capabilities of machine learning to study molecular models of cell membranes. Cell membranes are composed of fluid lipid bilayers with a highly dynamic nature. By developing neural network models for the simulation of lipid bilayers, we seek to overcome the shortcomings of current computational methods, providing superior accuracy and efficiency. Coarse-grained neural network potentials (CG NNPs) are neural network models that have shown promising results in simulating macromolecules. The team led by Professor Cecilia Clementi at Freie Universität Berlin has made notable advancements in developing CG NNPs for proteins, showcasing their ability to predict potential energy surfaces accurately. This project focuses on extending this success to the domain of lipid bilayers, a field where our research group, led by Professor Peter Tieleman, has made significant contributions. Our goal is to create the first CG NNP for lipid bilayers, initially focusing on homogeneous membrane patches and subsequently expanding to representative lipid mixtures. The resulting publications and tools from this collaboration will showcase the two groups as pioneers in the field. In addition, modelling cell membranes with CG NNPs could streamline drug screening processes and potentially reduce the overall cost of developing new medications.

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Superviseur du corps professoral :

Peter Tieleman

Étudiant :

Partenaire :

Freie Universität Berlin

Discipline :

Computer science

Secteur :

Biotechnology; Artificial Intelligence; Pharmaceuticals

Université :

University of Calgary

Programme :

Globalink Research Award

Feasibility of Valorizing Dredged Sediments in the Construction Sector

This project aims to address the growing global issue of managing dredged materials (DMs), which are generated as waste during maintenance activities for navigable areas. With the evolution of the regulation, finding alternative ways to remediate DMs has become crucial. Simultaneously, the construction industry is experiencing a surge in demand for raw materials to produce concrete and its derivatives. To tackle both challenges sustainably, this project will focus on recycling DMs in the field of civil engineering. By investigating the potential of utilizing DMs in various civil engineering applications, such as road construction, functional soil, ceramics, fine aggregates, and cementitious resources, the project aims to develop the scientific foundation for transforming Québec’s DMs into eco-friendly construction materials. This approach will contribute to conserving natural resources, mitigating environmental issues related to DMs disposal, and reducing carbon emissions. Ultimately, it will have a positive impact on the sustainability and environmental practices of Canada’s construction and maritime sectors.

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Superviseur du corps professoral :

Ahmed Soliman

Étudiant :

Partenaire :

Pangeos

Discipline :

Earth science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Concordia University

Programme :

Accelerate

Design and Construction of a Pilot Plant for the Production of Sustainable Aviation Fuel (SAF) via Alcohol to Jet (ATJ) Pathway

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

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Superviseur du corps professoral :

Robert McMillin

Étudiant :

Partenaire :

Greenfield Global

Discipline :

Engineering

Secteur :

Manufacturing

Université :

Lambton College of Applied Arts and Technology

Programme :

Accelerate

Projet CANberries : serre passive pour la culture de framboises toute saison

Le projet CANberries développe et intègre des technologies agrivoltaïques et thermiques (pompe à chaleur, biomasse, stockage thermique et aérogéothermie) dans une serre solaire passive pour produire des framboises biologiques pendant 9 mois de l’année, d’octobre à juin. Chaque sous-composant cible un défi spécifique et fonctionne en symbiose: conditions de croissance optimales, faible consommation d’énergie, gestion de l’eau, afin de garantir un microclimat approprié et stable tout au long de l’année. Le système agrivoltaïque a un contrôle sur la quantité de lumière et de chaleur entrant dans la serre et fournit l’électricité pour alimenter certains sous-systèmes dont l’éclairage. Les autres composants ont été sélectionnés afin de répondre individuellement à la demande totale en énergie thermique de la serre afin de tester différents scénarii couplant ou non les sous-systèmes entre eux. Une serre Nordique instrumentée disponible à l’Université Bishop’s permettra de tester ces scénarii, valider ainsi les modèles numériques développés et proposer un concept final de serre solaire passive.

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Superviseur du corps professoral :

Amiri Leyla;Sébastien Poncet;Sylvain Nicolay

Étudiant :

Partenaire :

ATIS Énergie Inc.;MONDO360 Services Inc.;Weston Family Foundation

Discipline :

Engineering

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Accelerate

Mobilisation de l’approche par concordance de script en formation professionnelle

Le développement de compétences professionnelles chez les travailleurs pose des défis majeurs aux entreprises
de tous les secteurs. Les enjeux pour la productivité de compétence sont notables et reposent souvent sur les
difficultés du transfert des compétences entre les travailleurs expérimentés et les novices. Cette recherche porte
sur une piste de formation ayant fait ses preuves dans le domaine de la santé, l’approche de formation par
concordance de script (Fernandez et al., 2016). Cette approche aide les novices à développer leur jugement
professionnel en prenant appui sur l’expérience et les connaissances des experts. Ainsi, cette approche sera
mise à l’essai auprès de travailleurs novices en secteur manufacturier. Pour y parvenir, le test de concordance
de script développé par Charlin et al. (2002) sera adapté au contexte d’une entreprise manufacturière.

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Superviseur du corps professoral :

Thérèse Laferrière

Étudiant :

Partenaire :

Le-Cours

Discipline :

Sociology

Secteur :

Education

Université :

Université Laval

Programme :

Accelerate

Les quartiers empathiques : Une avenue de développement économique pour le Québec (Phase 1 : Comité aviseur)

Par la mise en place de nouveaux écosystèmes de technologies hautement innovantes, tout en tenant compte des besoins humains, Numana veut initier de nouveaux créneaux de développement économiques au Québec. Le concept de « Quartier empathique » provient du constat, par la recherche et les intervenants du terrain, que la numérisation et l’utilisation de l’intelligence artificielle par les villes s’est, dans un premier temps, spontanément centrée autour des besoins des administrations municipales et des grandes entreprises. L’approche « Quartier empathique » vise à répondre aux lacunes des villes intelligentes et à penser l’utilisation des technologies dans la ville du futur afin que celles-ci contribuent au bien commun, à la réduction des vulnérabilités et à la résilience environnementale des territoires (obj. ODD) et ce, à une échelle hyper-locale. L’objectif de ce premier projet de recherche est d’alimenter les réflexions du premier comité aviseur qui se penchera sur l’opérationnalisation de futurs quartiers empathiques par une revue de la littérature, une analyse des besoins des habitants et habitantes et une recension des politiques publiques existantes.

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Superviseur du corps professoral :

Isabelle Thomas;Shin Koseki

Étudiant :

Partenaire :

Numana

Discipline :

Sociology

Secteur :

Information and cultural industries; Other services (except public administration); Professional, scientific and technical services

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accelerate

Advanced Mass Spectrometry ExperimentDevelopment (AMASED)

This project will develop, test and then apply new mass spectrometry (MS) methods of measuring radionuclides and their decay products. This approach will provide rapid and economic measures of radionuclides that are important in human health and environmental protection nuclear facilities. We will work closely with our partners to ensure that the methods are validated and are comparable to convention radiochemical and nuclear counting techniques. The benefits to AECL and to other nuclear agencies will be the ability to undertake more precise, cost effective and complete monitoring of radionuclides and to use these analytical results to perform health and environmental assessments for their facilities. These methodologies will also be available to other Canadian companies who provide similar services in other environments to many Canadian and international organizations

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Superviseur du corps professoral :

Jack Cornett

Étudiant :

Partenaire :

Atomic Energy of Canada (Chalk River, ON)

Discipline :

Earth science

Secteur :

Utilities

Université :

University of Ottawa

Programme :

Accelerate

Designing quantum intelligent algorithms for portfolio optimization problems

Portfolio optimization is pivotal in the financial domain, aiming to allocate assets to maximize returns and minimize risk. Conventional optimization techniques often fall short due to the financial markets’ intricate nature, the optimization landscape’s non-convexity, and the vastness of possible portfolios. This project introduces a novel approach by integrating quantum-inspired methods with machine learning techniques to tackle portfolio optimization problems. The quantum-inspired methods harness the principles of quantum mechanics, specifically superposition and entanglement, to navigate complex optimization landscapes efficiently. Meanwhile, machine learning, particularly deep learning modeling, is utilized to capture and predict intricate market patterns, thus guiding the algorithm toward promising solutions. The amalgamation of these techniques aims to substantially outperform classical portfolio optimization methods in terms of computational efficiency and quality of solutions. Preliminary results demonstrate that our quantum intelligent approach is more adept at identifying optimal and diverse portfolios and holds significant promise for the future of financial analytics and decision-making.

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Superviseur du corps professoral :

Roger Melko

Étudiant :

Partenaire :

yiyaniQ Inc.

Discipline :

Physics

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

University of Waterloo

Programme :

Accelerate

Unravelling the optimal luminous environment for the black soldier fly for biomass production and conversion of biowaste

In recent years, the use of insects as feed has gained attention for its potential to tackle environmental, economic, and ethical challenges in traditional feed production. The black soldier fly (BSF) is a key focus due to its potential in creating a circular economy, particularly in waste management and protein production. Improving the breeding conditions for the BSF is crucial to optimize its performance. We aim to contribute to this by developing new LED lights that maximizes the reproductive performance of these insects using a partnership between ADSOL, based in Montreal, Quebec, and Concordia University. This collaboration aims to provide insights into a green circular economy that benefits the environment and fosters innovation in the industrial and socioeconomic sectors.

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Superviseur du corps professoral :

Rassim Khelifa

Étudiant :

Partenaire :

Solutions Avancées

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Manufacturing

Université :

Concordia University

Programme :

Accelerate

Co-construction d’un programme de pair aidance en oncologie : regards croisés France – Québec

La pair-aidance est un mode d’accompagnement entre pairs qui composent ou ont composé avec des expériences de vie difficiles de même nature. Au cours cet accompagnement un pair-aidant (PA) met à disposition d’autres patients son savoir expérientiel, issu de sa vie avec la maladie, pour offrir un soutien émotionnel, expérientiel et informationnel aux patients accompagnés.
Depuis 2018, le projet PAROLE ONCO Québec étudie le déploiement des PA en oncologie. Il a permis de développer des outils et processus d’intégration des PA dans les services et a montré les bénéfices de cette approche pour les patients accompagnés, les PA, les professionnels de santé et les organisations de soins.
L’objectif est d’évaluer la transférabilité du programme avec la collaboration du Pre MP POMEY, investigateur principal du projet PAROLE Onco Québec. De plus, nous proposons d’étudier les adaptations nécessaires au programme pour assurer sa mise en œuvre et son efficacité en France.
Ce projet de recherche permettra de renforcer les connaissances et outils pour le déploiement du partenariat patient en santé en France et au Canada.
Il apportera à la société des éléments pour le déploiement et la pérennisation de l’intégration des patients dans le système de santé.

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Superviseur du corps professoral :

Marie-Pascale Pomey

Étudiant :

Partenaire :

Université Claude Bernard Lyon 1

Discipline :

Sociology

Secteur :

Education

Université :

Université de Montréal

Programme :

Globalink Research Award

AI Experiences and Conceptions of Responsibility for Responsible AI Practice: Diverse Perspectives

This study explores the perspectives of Canadians, including equity-deserving groups on artificial intelligence (AI). Underrepresented groups, who are not consulted enough in policymaking due to inequality, are given a platform through this study to share their insights. The goal is to provide inclusive practices in the development, regulation and use of AI. Participants from diverse backgrounds are invited to take part in virtual or in-person focus groups and surveys. The sessions include AI education and guided discussions. The findings will be published in a publicly accessible report and in academic publications.

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Superviseur du corps professoral :

Andrea Zeffiro

Étudiant :

Partenaire :

TELUS

Discipline :

Sociology

Secteur :

Information and cultural industries

Université :

McMaster University

Programme :

Accelerate

Machine Learning and Aerodynamic Optimization for Heavy Road Transportation

The need to reduce fossil fuel use is urgent, especially in sectors that produce a lot of greenhouse gases like heavy-duty road transportation. This is necessary because of increasing energy demand, urbanization, and global climate change. In Canada alone, more than $30 billion is spent yearly on fuel for heavy vehicles, resulting in a large amount of CO2 emissions. To address this problem, researchers are working on cost-effective changes to improve vehicle aerodynamics. These modifications could potentially reduce fuel consumption by 5-10%. Implementing these changes could lead to a decrease of up to 3 megatons of CO2 emissions in Canada and over 100 megatons worldwide. Combining machine learning with aerodynamics will further enhance these efforts by improving designs and predictions. This progress paves the way for a more sustainable and environmentally friendly future in heavy-duty road transportation, making a significant impact on mitigating global climate change.

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Superviseur du corps professoral :

Mohammad Saeedi

Étudiant :

Partenaire :

Greentech Innovations

Discipline :

Engineering

Secteur :

Administrative and support, waste management and remediation services

Université :

Dalhousie University

Programme :

Accelerate

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