Projets novateurs réalisés

Explorez des milliers de projets réussis issus de la collaboration entre organisations et talents postsecondaires.

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Tests de casque et modélisation d’impact : une approche pour mieux comprendre le problème de la commotion cérébrale dans le patinage de vitesse sur piste courte

Le patinage de vitesse sur piste courte est un sport extrêmement rapide, où plusieurs patineurs, atteignant des vitesses supérieures à 50 km/h, se disputent une position sur une piste étroite. Bien que les patineurs portent des équipements de protection et des casques, les commotions continuent de nuire à la santé des athlètes. Actuellement, il n’existe aucune statistique sur les taux et la prévalence des commotions chez les patineurs de vitesse sur courte piste. De plus, aucune recherche n’a examiné comment les casques actuels de patinage de vitesse sur piste courte protègent le cerveau.
La première partie de ce projet portera sur les données sur les blessures des patineurs de vitesse sur piste courte du Québec au cours des six dernières années afin d’établir les taux et la prévalence des blessures à la tête et des commotions cérébrales. La deuxième partie de ce projet testera les modèles actuels de casques face à différents scénarios d’impact. La troisième partie du projet analysera les données des tests d’impact en laboratoire à l’aide d’un modèle informatique du cerveau humain. Ce modèle informatique nous permettra de comprendre les contraintes et les tensions subies par le crâne et le cerveau lors de l’impact. Ces projets sont des étapes importantes pour comprendre la prévalence des blessures à la tête chez les patineurs de vitesse sur courte piste, ainsi qu’un approfondissement

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Superviseur du corps professoral :

David Pearsall

Étudiant :

Daniel Aponte

Partenaire :

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Dispositifs médicaux

Université :

Programme :

Accélération

Un plan humain de gestion des pigeons pour TransLink : le cas d’Ovocontrol P

Les pigeons peuvent agir comme nuisibles, leur capacité à propager des maladies et à détruire les infrastructures avec leurs excréments. Dans les stations de Skytrain, ils causent des retards en déclenchant des alarmes d’intrusion ainsi qu’en érodant les infrastructures. En tentant de réduire le nombre de populations à l’aide d’un type de contrôle reproductif aviaire qui n’affecte ni l’environnement ni d’autres espèces appelé Ovocontrol P, nous pouvons tenter de réduire les populations de manière humaine sans inclure l’abattage des pigeons. Cela est bénéfique pour la SPCA de la Colombie-Britannique, car cela favorise le contrôle humain de la faune et est bénéfique pour TransLink puisqu’il peut minimiser les problèmes et les dommages causés par les pigeons. Ce projet de recherche vise à surveiller les populations de pigeons, à observer l’efficacité et l’efficience d’Ovocontrol P et à évaluer la faisabilité pour TransLink d’utiliser régulièrement cette méthode de gestion de la faune.

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Superviseur du corps professoral :

Ronaldo Cerri

Étudiant :

Konstantina Xenakis

Partenaire :

Société de la Colombie-Britannique pour la prévention de la cruauté envers les animaux

Discipline :

Science animale

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Programme :

Accélération

Analyse du sentiment en PNL pour les centres de contact et de soutien

Dans le marché concurrentiel d’aujourd’hui, le service à la clientèle est devenu essentiel pour toute entreprise souhaitant s’étendre et accroître ses activités. Les entreprises ne peuvent pas se permettre de ne pas répondre aux attentes des consommateurs. Avec les progrès récents en intelligence artificielle (IA) et les résultats impressionnants dans différents secteurs industriels, les entreprises adoptent des techniques d’IA pour le service à la clientèle. La plupart des applications de l’IA dans les centres de contact reposent sur l’utilisation de chatbots. Ces agents conversationnels sont formés pour interagir avec le client et répondre aux questions. Ces solutions d’IA ne fournissent pas de moyens pour mesurer la satisfaction de la clientèle. Cette partie est toujours gérée manuellement par des sondages de satisfaction des clients envoyés par courriel, téléphone ou en ligne. Cependant, en moyenne, seulement le tiers des sondages reçoivent des réponses. L’IA peut jouer un rôle intéressant dans la mesure de la satisfaction client en analysant directement l’interaction client-agent. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Moulay Akhloufi

Étudiant :

Abdoulaye Ly

Partenaire :

Summatti Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Entrelacer de nouvelles possibilités de coexistence : réserver des espaces pour des conversations difficiles

Ce projet utilise la cartographie sociale comme principal outil méthodologique et collaboratif pour cartographier les pratiques qui permettent ou entravent des collaborations réussies dans des espaces d’art socialement engagé entre membres de diverses communautés en dissonance historique. Cela inclut des artistes issus de communautés autochtones et autres communautés racialisées. Plus précisément, ce projet explore le potentiel des usages post-représentationnels de la cartographie sociale, en tant que formes d’art cognitif engagées socialement de manière à remettre en question les formes dominantes de représentation et de définition d’agenda. L’organisation partenaire de ce projet, la Fondation Musagetes, soutient de nombreux projets d’art socialement engagé et ce projet produira des cartographies collaboratives avec les artistes soutenus qui modéliseront la création d’espaces de rencontre inclusifs, ouverts et rigoureux. Le processus sera documenté et rapporté dans des articles et rapports savants disponibles via le site web de Musagetes ArtsEverywhere à d’autres publics et organisations.

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Superviseur du corps professoral :

Vanessa Andreotti

Étudiant :

René Sußa

Partenaire :

Fondation Musagetes

Discipline :

Éducation

Secteur :

Éducation

Université :

Programme :

Accélération

Enseigner aux agents artificiels à jouer à des jeux vidéo complexes à partir de démonstrations

L’objectif de ce projet de recherche est de développer de nouvelles techniques pour enseigner aux agents artificiels comment jouer à des jeux vidéo complexes en utilisant l’apprentissage par renforcement et des démonstrations. En effet, nous souhaitons proposer une approche novatrice pour apprendre à partir de démonstrations, dans laquelle un agent apprend simultanément un comportement et le signal de récompense correspondant. Cette procédure d’entraînement s’appuiera sur l’imitation antagoniste générative afin d’apprendre à partir de démonstrations d’experts (dans notre cas avec des joueurs). Nous voulons aussi aborder le problème de la coopération joueur-agent artificiel, en améliorant la robustesse des techniques actuelles d’apprentissage par imitation pour imiter le gameplay du joueur en étendant la procédure d’apprentissage par imitation avec l’apprentissage par renforcement.

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Superviseur du corps professoral :

Christopher Pal

Étudiant :

Paul Barde

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Informatique

Secteur :

Médias et communications

Université :

Programme :

Accélération

Développement d’outils génomiques pour améliorer la production d’huîtres dans l’Est du Canada

Ce projet vise à développer des outils génomiques pour améliorer l’aquaculture des huîtres de l’Est (Crassostrea virginica) au Canada. Les outils génomiques ont le pouvoir d’améliorer les programmes de sélection en accélérant la production, en augmentant la rentabilité et en assurant des pratiques respectueuses de l’environnement. Cependant, les outils génomiques font défaut pour l’huître de l’Est. Cette étude concevra et validera le premier panel de marqueurs génomiques à haute densité spécifiques à C. virginica. L’organisation partenaire (LÉtang Ruisseau Bar Ltd.) est le principal producteur de semences d’écloserie d’huîtres de l’Est. Le développement d’outils génomiques apportera un avantage considérable à l’organisation, permettant une production accélérée d’une souche d’huîtres nettement améliorée avec des rendements en écloserie améliorés. De plus, ce projet vise à caractériser la base génomique des traits précieux et de la sélection axée sur l’environnement. Les résultats de ce projet approfondiront notre compréhension du lien entre le génotype, le phénotype et l’environnement, favorisant une croissance accrue dans le domaine et un succès commercial à long terme.

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Superviseur du corps professoral :

Louis Bernatchez

Étudiant :

Amanda Xuereb

Partenaire :

Discipline :

Biologie

Secteur :

Pêche et faune

Université :

Programme :

Accélération

Documentation des produits utilisateur de prochaine génération

La documentation produit est un outil d’information important qui relie toute entreprise à ses utilisateurs finaux et clients. Une documentation complète des produits aboutira probablement à une évaluation positive des produits par les clients et pourrait influencer leurs décisions d’achat futures. De nombreuses études montrent que la documentation des produits demeure un élément essentiel de tout nouveau produit, même pour les appareils électroniques modernes utilisés pour les technologies de l’information et de la communication. Paradoxalement, l’exhaustivité de la documentation produit peut en accroître la complexité, la rendant inutilisable pour les clients, en partie à cause d’une surcharge d’informations. Les résultats du sondage ont montré que les principaux défis pour développer une documentation produit précieuse étaient : les demandes des clients pour des informations concises et personnalisées, la complexité du produit nécessitant un grand volume d’informations, un cycle de vie de documentation raccourci en raison des avancées technologiques, et des budgets réduits pour produire une documentation sophistiquée. Ce projet examinera la documentation existante, explorera des moyens alternatifs de transmettre l’information sur les produits aux utilisateurs finaux afin d’offrir une expérience utilisateur exceptionnelle et d’améliorer la facilité d’utilisation.

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Superviseur du corps professoral :

Kimiz Dalkir

Étudiant :

Peymon Montazeri

Partenaire :

Ciena Corp.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

Amélioration de la spectrométrie de masse plasma couplée inductivement pour les analyses à particules simples et à cellules uniques

L’utilisation croissante de particules particulaires modifiées dans divers domaines, notamment la médecine, les cosmétiques et les textiles, entraîne une exposition humaine plus importante qu’auparavant. Comme cette matière peut être avalée ou inhalée et pénétrer dans la circulation sanguine où elle atteint les organes et exercer un effet toxique, des techniques sont nécessaires pour mesurer rapidement de minuscules quantités de cette matière dans divers milieux, comme l’air que nous respirons, l’eau que nous buvons et la nourriture que nous consommons. Ce projet utilisera des approches simples mais efficaces pour améliorer les capacités d’un instrument fabriqué par PerkinElmer. Cela aidera non seulement PerkinElmer à rester à l’avant-garde, mais lui donnera aussi un avantage sur sa concurrence. En fait, ces améliorations seront également applicables à d’autres types d’analyses réalisées avec l’instrument PerkinElmer, ce qui augmentera encore sa compétitivité par rapport aux autres fabricants d’instruments.

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Superviseur du corps professoral :

Diane Beauchemin

Étudiant :

Ram Lamsal

Partenaire :

PerkinElmer Inc

Discipline :

Chimie

Secteur :

Industrie environnementale

Université :

Programme :

Accélération

Équivalents des systèmes dynamiques pour les études de stabilité transitoire

Il est difficile de réaliser l’analyse dynamique sur des systèmes électriques à grande échelle dans un délai souhaitable. La plupart des services publics en viennent donc à réduire l’échelle du système électrique en représentant le système externe à l’aide d’un réseau équivalent. Cette proposition de projet, en collaboration avec le Manitoba HVDC Research Centre, vise à développer des méthodes basées sur la simulation complétées par des méthodes modales afin d’obtenir un système dynamique équivalent pour le système électrique externe. La tâche principale de cette technique est d’obtenir les réponses réelles du système à une perturbation appliquée et d’identifier les paramètres du circuit équivalent externe. La méthode proposée aidera les services publics à générer un circuit équivalent pour capter l’impact du système externe, ce qui permettra une simulation dynamique de grands systèmes électriques avec un temps de calcul plus rapide.

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Superviseur du corps professoral :

Udaya Annakkage

Étudiant :

Rong Guo

Partenaire :

Manitoba Hydro International Ltd

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Programme :

Accélération

Une évaluation des alternatives au diesel destinées aux véhicules lourds de classe 8 du Canada.

Le Canada s’est engagé à lutter contre les changements climatiques. Pour ce faire, le Canada doit trouver des moyens de réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES) provenant des secteurs les plus polluants du pays. Le transport représente environ un quart des émissions totales de GES du pays, et bien que les véhicules électriques aient été identifiés comme une stratégie prometteuse pour les véhicules de tourisme, une alternative viable au diesel pour l’industrie du camionnage canadien reste incertaine. Cette recherche identifiera les alternatives les plus prometteuses au diesel pour leur mise en œuvre au Canada, en fonction de leur capacité à réduire les émissions de GES au coût le plus bas. Il se concentrera spécifiquement sur le camion le plus courant au Canada, le semi-remorque. Cette recherche évaluera la facilité d’adoption de chaque alternative en fonction de l’ampleur à laquelle la technologie a déjà été utilisée.

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Superviseur du corps professoral :

Daniel Posen

Étudiant :

Madeleine Ewing

Partenaire :

Institut Pembina

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Énergie alternative

Université :

Programme :

Accélération

Digestibilité in vitro de l’amidon résistant après une cuisson à haute température avec Rapid Visco Analyzer 4800

Dans ce projet, le stagiaire aura l’occasion de travailler chez Perten Instruments Canada et au Laboratoire de chimie et d’utilisation des glucides de l’Université de la Saskatchewan pour utiliser le dernier modèle de l’analyseur rapide de visco 4800 (développé par Perten Instruments) afin d’évaluer la performance de l’amidon résistant. Le nouvel instrument a la capacité d’accumuler des boues d’amidon résistantes à la chaleur jusqu’à 140 °C, ce qui représente une amélioration significative par rapport aux modèles précédents puisqu’ils ne peuvent atteindre qu’une température de chauffage de 95 °C. Cette caractéristique unique permettra aux entreprises d’ingrédients alimentaires et de transformation d’évaluer la digestibilité de l’amidon résistant lors de la transformation alimentaire à haute température, comme dans la fabrication de produits en conserve, extrudés et laitiers. La recherche élargira considérablement nos connaissances sur la digestibilité de l’amidon résistant, qui sera essentielle pour utiliser RVA 4800 comme outil puissant afin d’évaluer la valeur d’application des ingrédients d’amidon résistants dans différents produits alimentaires.

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Superviseur du corps professoral :

Yongfeng Ai

Étudiant :

Siyuan Liu

Partenaire :

Perten Instruments Canada

Discipline :

Science alimentaire

Secteur :

Agriculture

Université :

Programme :

Accélération

IRIS FaceMatch : Un détecteur d’identité sécurisé basé sur des visages sans biais racial utilisant l’apprentissage profond

Ce projet vise à répondre au biais racial des technologies de reconnaissance faciale en développant de nouveaux ensembles de fonctionnalités faciales et en construisant les modèles suggérés à partir d’un nombre égal d’images issues de photos de races variées, en utilisant des algorithmes d’apprentissage profond appropriés. Cette recherche vise à fournir à son partenaire industriel IRIS des lignes directrices pour un prototype développé qui facilite l’adoption de la technologie FaceMatch d’IRIS pour améliorer les capacités policières afin de repérer des individus non identifiés à partir de leurs photos, tout en économisant la main-d’œuvre et d’autres ressources policières. Corriger ce biais permet à IRIS de servir des policiers dans différentes provinces et d’étendre l’utilisation de FaceMatch IRIS à d’autres applications, comme la recherche d’amis à partir de leurs photos.

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Superviseur du corps professoral :

El Sayed Mahmoud

Étudiant :

Siraj Hamza

Partenaire :

IRIS Recherche et Développement Inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Programme :

Accélération

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