Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
106
NF
348
SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

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

Simulation numérique de la turbulence et du rendement in situ des turbines marémotrices dans le passage Minas

La turbulence est un problème important à chaque site considéré pour le développement de l’énergie marémotrice en aval. Cet écoulement turbulent crée des forces fluctuantes sur les aubes de turbine marémotrice et les structures de soutien, ce qui réduit le rendement de la turbine et raccourcit la durée de vie de la turbine. Ainsi, l’amélioration et la validation des modèles numériques de turbulence et de fonctionnement de la turbine en flux turbulent sont nécessaires pour mieux prédire le fonctionnement des appareils et, par conséquent, développer des projets d’énergie marémotrice efficaces et financièrement viables. Ce projet permettra d’étendre les modèles numériques existants pour prédire l’impact de la turbulence dans le passage Minas sur le rendement des turbines marémotrices dans le but à long terme de réduire le coût global de la production d’énergie pour la région. Les simulations numériques s’appuieront sur le logiciel EXN/Aero développé et commercialisé par Envenio, offrant ainsi l’occasion d’étendre la capacité et la visibilité des logiciels dans le secteur de la modélisation environnementale.

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Superviseur de la faculté :

Jeans Tigre

Etudiant :

Farhad Baratchi

Partenaire :

Envenio Inc.

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

Extraction automatisée des procédures de synthèse chimique à l’aide de l’apprentissage automatique

Le projet comprend le développement d’un système pour automatiser l’extraction des procédures de synthèse à partir des textes d’articles de revues de chimie organique qui décrivent des synthèses explicites et expérimentales de composés organiques et leurs propriétés correspondantes.

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Superviseur de la faculté :

Jian Tang

Etudiant :

Michael Guarino

Partenaire :

CognitiveChem Solutions Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Surveiller la variation génétique et la structure de la population des populations d’ours blancs en Colombie-Britannique afin d’éclairer l’écotourisme et la gestion des ressources

Les ours spiritueux sont un symbole précieux de la forêt pluviale Great Bear en Colombie-Britannique. Ces ours blancs sont une ressource importante sur les plan économique et culturel qui nécessite une surveillance efficace pour assurer leur perpétuation. La sauvegarde de la poursuite future des ours blancs nécessite en outre de comprendre à la fois comment l’allèle de l’ours blanc est perpétué et à quel point ces populations sont en bonne santé. Une composante importante de la santé de la population est la variation génétique. Les populations génétiquement variables sont mieux capables de s’adapter aux menaces changeantes que les groupes génétiquement dépaupérés. À l’aide de marqueurs génétiques, cette étude examinera la santé des populations d’ours blancs sur les îles de la forêt pluviale Great Bear. Ces renseignements seront fournis à nos partenaires des Premières Nations et de l’ecoutorisme, ainsi qu’à la Raincoast Conservation Foundation.

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Superviseur de la faculté :

Chris Darimont

Etudiant :

Lauren Henson

Partenaire :

Raincoast Conservation Foundation

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Ressources naturelles

Université :

Programme :

Accélération

Développement d’un affichage transparent près des yeux à l’aide d’un réseau de microlentilles clairsemées et de principes de champ lumineux

Les écrans montés sur la tête (HMDs) permettent une livraison pratique de données visualisées à l’utilisateur. Des HMDs sous forme de lunettes et de lunettes (également connues sous le nom de lunettes intelligentes et de lunettes), telles que Vuzix Blade et Epson Moverio [1-3], ont été introduites, mais l’acceptation publique de ces appareils a été plutôt terne. Une partie de l’acceptation lente peut être attribuée aux coûts encore élevés de l’appareil (> 1000 $) et à un facteur de forme important, en grande partie dû au fait que ces appareils utilisent des optiques uniques et sophistiquées sur des plates-formes dédiées et non modifiables. Dans cette recherche, nous voulons concevoir une optique HMD universelle qui peut être placée dans la ligne de mire de l’utilisateur et qui est suffisamment mince et compacte pour être rétroffitable sur les lunettes conventionnelles, en utilisant des réseaux de microlentilles (MLAs) et les principes de lightfield.

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Superviseur de la faculté :

Boris Stoeber

Etudiant :

Parc Hongbae Sam

Partenaire :

Form Athletica Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection des manœuvres de l’engin spatial sur la base de données accessibles au public

La détection des manœuvres est importante pour un certain nombre de besoins opérationnels, tels que pour faciliter le suivi des satellites actifs, discerner et prévoir l’activité régulière d’un satellite et détecter les écarts par rapport aux schémas de manœuvre nominaux. Bien que les données sur les orbites des satellites soient accessibles au public sur Internet, leur précision est faible et incertaine, ce qui rend la tâche de détection des manœuvres compliquée. L’objectif de ce projet est de développer et de mettre en œuvre de nouvelles techniques pour reconnaître quand des manœuvres ont eu lieu, et de donner une première estimation de l’ampleur et de la direction de ces manœuvres. Les algorithmes développés seront testés par rapport aux historiques de manœuvres publiés et intégrés dans les logiciels développés en interne chez GlobVision.

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Superviseur de la faculté :

James Forbes

Etudiant :

Eleonora Botta

Partenaire :

GlobVision

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Programme :

Accélération

BoneTape : Une nouvelle technologie de fixation craniomaxillofaciale

Les fractures Craniofacial exigent la stabilisation pour reconstituer l’apparence, faciliter la guérison et améliorer des résultats de patients. La norme de soins actuelle est les plaques de titane rigides, qui nécessitent le perçage, les vis et la flexion des plaques de titane avec des plyers pendant la chirurgie pour se conformer à la géométrie complexe du visage. Il s’agit d’une solution sur-conçue qui est non seulement difficile à utiliser, mais qui entraîne également des complications, y compris la douleur et l’inconfort, qui nécessitent des chirurgies de suivi dans jusqu’à 50% des procédures de fixation des fractures faciales. Cohesys développe un ruban flexible bio-absorbable et un système adhésif, BoneTapeTM, qui est plus facile à utiliser pour les cliniciens et qui se traduira par de meilleurs résultats pour les patients. Nous cherchons à tirer parti de la créativité et des talents des meilleurs chercheurs biomédicaux canadiens pour transformer notre prototype en un instrument médical autorisé qui peut avoir un impact là où cela compte entre les mains des chirurgiens qui effectuent ces procédures chaque semaine.

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Superviseur de la faculté :

Paul Santerre

Etudiant :

Alexandre Lausch

Partenaire :

Cohesys Inc.

Discipline :

Ingénierie - biomédicale

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

A Finite Element Framework for Non-linear Material Constitutive Modelling of Superalloy Additive Manufactured Parts

En raison de sa polyvalence, de ses économies de temps et de coûts, la technologie de fabrication additive (AM) et plus spécifiquement le processus de fusion laser sélectif (SLM), remplace les processus de fabrication conventionnels, en particulier pour la production de composants géométriques complexes. Dans cette technologie, les pièces de forme proche du filet sont construites de manière incrémentielle en fusionnant des couches de matériau en poudre à l’aide d’une source de chauffage intensive / analyse des contraintes structurelles et d’évaluation de lifing via l’analyse par éléments finis (FE) sont des pratiques d’ingénierie modernes bien acceptées dans les procédures de développement de produits. L’utilisation de cette méthode de solution réduit les coûts d’essais et d’erreurs ainsi que les risques d’échec, entre autres. En raison de la microstructure / texture unique des produits de superalliage fabriqués de manière additive, les propriétés mécaniques résultantes sont très anisotropes par opposition aux pièces fabriquées de manière conventionnelle qui sont généralement isotropes. Par conséquent, il devient crucial de prédire efficacement les propriétés mécaniques et les performances fonctionnelles des composants SLM grâce à des simulations FE. Dans ce contexte, l’objectif principal de ce projet est de créer un cadre de simulation d’EF fiable pour prédire le rendement opérationnel des composants de section chaude de turbine à gaz fabriqués par SLM pour Siemens Canada. Dans cette recherche, des modèles constitutifs de matériaux phénoménologiques avancés pour des applications de fabrication additive seront identifiés et développés. De plus, les prédictions numériques seront validées par rapport aux données expérimentales.

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Superviseur de la faculté :

Mathias Legrand

Etudiant :

Omid Majidi

Partenaire :

Siemens Canada

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Élévation

Reconnaissance des entités nommées pour le système automatisé de service à la clientèle

Ce projet vise à créer un outil robuste, efficace et fiable pour la reconnaissance des entités nommées (NER) à partir de grandes quantités de données textuelles liées au service à la clientèle.
La reconnaissance des entités nommées, une sous-suite de l’extraction d’informations, cherche à localiser et à classer les éléments dans le texte dans des catégories prédéfinies telles que les noms de personnes, d’organisations, d’emplacements, d’expressions d’heures, de quantités, de valeurs monétaires, de pourcentages, etc.
De plus, ces entités nommées extraites seront mappées aux concepts existants d’une ontologie.
Le développement d’un tel outil permettra une prise de décision plus facile et plus rapide dans le service à la clientèle pour le partenaire industriel.

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Superviseur de la faculté :

Fatiha Sadate

Etudiant :

Ghaith Dekhili

Partenaire :

Thales Canada Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Reconnaissance du signal avec l’apprentissage automatique à l’aide de fonctionnalités d’ondelettes

Les techniques émergentes de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle apportent des changements révolutionnaires dans toutes sortes de monde industriel. En tant qu’entreprise de solutions d’affaires de haute technologie, Quartic.ai utilise ces techniques modernes pour aider les entreprises manufacturières industrielles à travailler plus efficacement. L’un des problèmes difficiles est de faire en sorte que l’ordinateur reconnaisse automatiquement l’état et le comportement de la machine à partir des données collectées par différents capteurs, afin que les gens puissent enregistrer l’historique de la machine et effectuer une analyse plus approfondie. Ce projet tente de développer des algorithmes pour atteindre cet objectif en utilisant la technologie d’apprentissage automatique de pointe. Les algorithmes développés aideront l’ordinateur à apprendre d’abord les modèles des données du capteur et à reconnaître / détecter automatiquement les comportements de la machine.

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Superviseur de la faculté :

Bin Han

Etudiant :

Chenzhe Diao

Partenaire :

Quartic.ai Canada inc.

Discipline :

Mathématiques

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Détection d’anomalies dans l’activité de circulation des véhicules terrestres

L’objectif de ce projet est de développer une capacité de détecter et de décrire les situations anormales dans la circulation des véhicules terrestres. Les situations anormales sont décrites comme des changements importants ou importants par rapport au trafic fréquemment observés pour une route et/ou une heure particulières. En ce sens, l’anomalie peut être mesurée quantitativement par le degré de prévisibilité du trafic actuel compte tenu des observations historiques. Dans le cas d’utilisation d’intérêt, les informations provenant du trafic seront capturées à partir d’un capteur GMTI effectuant des surveillances récurrentes (1-3 heures par jour, plusieurs jours par semaine) sur la même zone. En développant une telle capacité, Thales souhaite créer une nouvelle offre de service (basée sur des données historiques existantes mais toujours non exploitées) : une capacité d’aide à la décision pour les analystes GMTI qui attirera leur attention sur des activités suspectes qui seraient normalement inaperçues. Ce projet ne traite pas des problèmes de traitement des données brutes ou de suivi, mais utilise des pistes de véhicules comme données d’entrée.

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Superviseur de la faculté :

Soleil lijun

Etudiant :

Xudong Wang

Partenaire :

Thales Canada Inc.

Discipline :

Ingénierie - civil

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

De la collecte, de la maintenance et de l’analyse des données à la gestion efficace de la circulation aérienne

Skyplan Services Ltd. est une société active dans le domaine de la gestion de la circulation aérienne. L’entreprise est intéressée à élargir son application de travail actuelle en bénéficiant d’une technologie de pointe pour développer un environnement intégré et des solutions pour la gestion de la circulation aérienne afin d’offrir un meilleur service sur la scène internationale. Les étudiants qui participeront à ce projet construiront un référentiel de données pour héberger des données à collecter, nettoyer, construire, intégrer et traiter pour la découverte de connaissances qui guideront une prise de décision plus ciblée. Une plateforme de communication multilingue basée sur le Web et une application mobile seront développées pour aider à connecter une variété de sources de données et de domaines. L’objectif est de maintenir la confidentialité des données en renforçant la sécurité des communications. Des techniques intelligentes de traitement et d’analyse des données seront utilisées pour tirer le meilleur parti des données. Cela inclut l’analyse du comportement, la prédiction des tendances, etc.

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Superviseur de la faculté :

Reda Alhajj

Etudiant :

Alper Aksac

Partenaire :

Skyplan

Discipline :

Informatique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Programme :

Accélération

Dépistage in vitro et validation des phyto-cannabinoïdes dans le glaucome

Le glaucome est la deuxième principale cause de cécité dans le monde, principalement induite par une pression accrue dans l’œil. Il a été démontré que la marijuana réduit cette pression, ce qui profite aux patients atteints de glaucome. Dans ce projet, nous testons plusieurs composants d’extraits de marijuana qui sont peu susceptibles de causer des symptômes psychoactifs, pour leurs effets thérapeutiques sur le glaucome. Ce projet est susceptible d’être la base solide d’un futur médicament qui pourrait aider beaucoup de patients atteints de glaucome et répondre aux besoins du marché.

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Superviseur de la faculté :

Ujendra Kumar

Etudiant :

Shenglong Zou

Partenaire :

InMed Pharmaceuticals Inc.

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Produits pharmaceutiques

Université :

Programme :

Accélération

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