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

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

L’influence des technologies infonuagiques et autres avancées technologiques sur l’industrie de l’impression

Les technologies infonuagiques sont de plus en plus utilisées dans l’industrie pour tirer parti des vastes ensembles de données créés, afin que ces ensembles puissent être analysés afin d’obtenir une meilleure vue d’ensemble sur l’efficacité des processus et comment optimiser les processus actuels. L’industrie de l’impression commence à voir les avantages des technologies basées sur le cloud. Puisque l’industrie de l’impression commence tout juste à utiliser les technologies infonuagiques, ce projet analysera ce qui est actuellement offert et aidera à développer d’autres solutions infonuagiques qui permettront à l’industrie de l’impression de devenir plus efficace dans l’utilisation de son équipement, l’analyse de ses systèmes de flux de travail et l’automatisation grâce à la puissance de calcul des technologies infonuagiques.

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Superviseur du corps professoral :

Martin Habekost; Jason Lisi

Étudiant :

Aditya Saxena

Partenaire :

Compagnie Kodak Graphic Communications Canada

Discipline :

Autre

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Stockage d’énergie d’air comprimé dans des puits tubés

Le projet adaptera le stockage d’énergie d’air comprimé (CAES) à un puits enveloppé. Le CAES est une technologie mature et éprouvée de stockage d’énergie, cependant elle utilise traditionnellement de grandes cavernes de sel. En comprenant la déformation d’un puits due à la pression et à l’injection d’air chaud, on peut déterminer la plage de fonctionnement du système. Les puits protégés sont faciles à déployer et à mettre hors service. Ils peuvent être installés là où c’est avantageux. Ils consistent à forer un puits et à installer un tubage en acier de haute qualité dans le puits. La profondeur d’un seul puits peut varier de 500 à 1500 mètres. En injectant de l’air, on stocke de l’énergie sous forme d’air comprimé à l’intérieur du puits. Au moment de produire de l’énergie, l’air est envoyé à travers un expanseur qui produit de l’électricité.

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Superviseur du corps professoral :

Maurice Dusseault; Yuri Leonenko

Étudiant :

Eric Tharumalingam

Partenaire :

Géomécanique CleanTech

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Programme :

Accélération

Capture du corps humain et prédiction à partir de performances live répétées

Nous abordons le problème de la capture de mouvement 3D du corps humain et de la prédiction à utiliser dans le contexte d’un concert de musique live. La difficulté à capturer le mouvement d’un artiste dans ce contexte vient de l’environnement hostile dans lequel il se déroule, qui comprend un éclairage fort et variable, des générateurs de fumée et d’autres pollutions visuelles. Le stagiaire développera une technique novatrice pour capturer et prédire le mouvement de l’interprète, sachant que la performance a été répétée à l’avance. L’organisation partenaire bénéficie de l’expertise en recherche en animation par ordinateur menée au fil des ans à l’Université McGill. Cette collaboration est également bénéfique pour le stagiaire et l’université, car le partenaire a une grande expérience dans le développement d’algorithmes de vision par ordinateur de pointe utilisés dans les concerts de musique partout dans le monde. Ils fournissent également tout l’équipement nécessaire pour mener ces recherches.

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Superviseur du corps professoral :

Paul Kry

Étudiant :

Emma Gouné

Partenaire :

VYV Corporation

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Validation de nouvelles cibles basées sur le microenvironnement tumoral pour des thérapies biologiques

ImmunoBiochem développe de nouvelles thérapies anticancéreuses pour répondre aux besoins non comblés chez les tumeurs solides intraitables. Comme les tumeurs solides sont très hétérogènes et évasives, reconnaître les cellules cancéreuses tout en évitant d’endommager les tissus normaux est un défi. En conséquence, de nombreuses thérapies ciblées rencontrent rapidement de la résistance, ce qui entraîne des rechutes chez les patients. L’immunobiochimie résout la question de la reconnaissance tumorale versus la reconnaissance normale en exploitant des cibles cancéreuses dans l’environnement tumoral — un ensemble de caractéristiques uniques aux tumeurs et absentes dans l’environnement des cellules normales. Cela permet un ciblage plus large et permet d’éviter de nombreux mécanismes de résistance courants. Les stagiaires aideront à faire progresser la validation de nouveaux candidats médicamenteux dans des modèles de divers types et sous-types de cancer, afin de comprendre l’efficacité et de la manière de traduire ces résultats pour initier des essais cliniques chez des patients humains.

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Superviseur du corps professoral :

Eldad Zacksenhaus; Robert Rottapel

Étudiant :

Maruisz Shrestha

Partenaire :

Discipline :

Médecine

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Permettre des thérapies cardiaques de nouvelle génération grâce au génie génétique et à de nouveaux modèles in vivo pour la transplantation de cardiomyocytes

Le développement des thérapies cellulaires dépend fortement de la capacité à évaluer les caractéristiques fonctionnelles des cellules dans les modèles animaux prédictifs. Cela constitue la base des principaux ensembles de données précliniques qui sont essentiels pour les soumissions réglementaires précédant les essais cliniques chez l’humain. Le développement de systèmes modèles appropriés, l’exécution des techniques chirurgicales pour livrer les cellules au tissu cible, ainsi que les techniques d’analyse fonctionnelle de ces cellules in situ sont techniquement un défi. Le laboratoire de Michael Laflamme se concentre sur le développement de protocoles pour la fabrication et le test de cardiomyocytes dérivés de cellules souches humaines dans des modèles animaux et est un leader mondial dans ce domaine. BlueRock Therapeutics (BRT) développe activement un pipeline clinique et commercial de thérapies cellulaires pour les indications cardiaques. Cette proposition fait le pont entre les travaux de développement menés au laboratoire Laflamme et au BRT. Les données générées dans le cadre du projet seront essentielles pour façonner le pipeline de développement du BRT. De plus, le projet offrira à Wahiba, la stagiaire proposée, l’occasion de travailler avec le personnel de BRT pour proposer un cas d’affaires et un plan de mise en œuvre pour l’intériorisation de cet ensemble de compétences hautement spécialisées au sein de l’entreprise.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Alan Laflamme

Étudiant :

Wahiba Dhahri

Partenaire :

BlueRock Therapeutics ULC

Discipline :

Biologie

Secteur :

Université :

Programme :

Élévation

Caractérisation avancée des hydrures de zirconium dans un tube de pression Zr-2,5Nb dans les réacteurs CANDU

Dans le fonctionnement des réacteurs CANDU, les tubes de pression Zr-2,5Nb qui contiennent les faisceaux d’eau de refroidissement et de combustible sont sensibles aux mécanismes d’initiation de fissures induits par la fissuration à l’hydrure, connus sous le nom de fissuration retardée à l’hydrure et d’initiation de fissure par surcharge. Pour l’évaluation de l’intégrité structurelle des tubes de pression CANDU, des modèles de ténacité à la fracture et d’initiation de fissures à l’hydrure ont été développés. Cependant, l’entrée morphologique de l’hydrure pour le modèle est toujours basée sur des microstructures prises il y a des décennies. En appliquant des microscopes électroniques plus avancés et en établissant des procédures de préparation d’échantillons correspondantes sur des échantillons de tubes à pression hydridés ayant une histoire thermomécanique similaire à celle des composants réels en réacteur, de meilleures données seront générées pour les modèles afin d’assurer une évaluation plus réussie de l’intégrité des tubes. Les résultats de ce projet bénéficieront également au partenaire industriel avec une méthode établie de préparation d’échantillons pour imager les hydrures à différentes échelles de longueur.

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Superviseur du corps professoral :

Zhongwen Yao; Mark Daymond

Étudiant :

Fei Long

Partenaire :

Kinectrics Inc

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Mise en œuvre clinique du test d’inhibition contralatérale de l’EO

Le projet de recherche proposé vise à développer des protocoles permettant de mesurer la fonctionnalité du tronc cérébral auditif de manière cliniquement viable et efficace en termes de temps. Ce projet vise à minimiser le temps nécessaire pour réaliser un test d’émissions otoacoustiques inclusives (OAE) utilisant la stimulation acoustique contralatérale. En établissant des rapports signal sur bruit seuil, les sorties de l’oreille en réponse à des tons purs spécifiés centrés autour des niveaux de fréquence impératifs pour comprendre la parole seront analysées. L’analyse cherchera à mettre en évidence les réponses OAE au-dessus du seuil afin d’indiquer la fonctionnalité efférente du système. Le projet sera une collaboration entre Western et Vivosonic Inc., une entreprise réputée axée sur le diagnostic auditif. Grâce à cette collaboration, on s’attend à ce que le partenaire puisse développer des protocoles logiciels qui lui permettront de réaliser des tests plus objectifs à l’aide de son système, augmentant ainsi l’utilisabilité et la valeur de leurs technologies

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Superviseur du corps professoral :

Prudence Allen

Étudiant :

Maximilian Tran-Luong

Partenaire :

Vivosonic Inc

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

Planification de trajets sûrs et fluides pour la navigation robotique autonome

Clearpath Robotics a développé un système de navigation GPS précis qui permet aux robots autonomes de se déplacer en extérieur. Cependant, pour se déplacer vers un endroit cible et éviter les obstacles sur le chemin, un planificateur de chemin est nécessaire. L’objectif de ce projet est de développer, d’ajuster et de modifier un planificateur de parcours efficace pour le robot afin de le rendre capable de se déplacer en extérieur, puis la performance de l’urbaniste et du système de navigation GPS sera vérifiée par des expériences concrètes approfondies. Le résultat de ce projet est un robot autonome bien testé, capable de se déplacer dans un environnement de manière fluide et sécuritaire. Par conséquent, elle peut remplacer les humains dans les zones de travail dangereuses et peut être utilisée pour la télédétection. De plus, l’organisation partenaire recevra une présentation prouvant la performance du robot à des fins marketing.

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Superviseur du corps professoral :

Azad Lashgarien de Nasser

Étudiant :

Sina Alighanbari

Partenaire :

Clearpath Robotics

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Mobilisation des connaissances traditionnelles d’Ulukhaktok sur le troupeau de dauphins et de caribous de l’Union

Le troupeau de dauphins et de caribous de l’Union est essentiel à la culture, à la subsistance et à l’identité inuites. Les connaissances locales préliminaires et scientifiques indiquent toutes deux que ce troupeau de caribous est en déclin et en moins bonne santé qu’auparavant. Nous devons rassembler tout le monde et utiliser tout ce que nous savons sur les caribous des dauphins et de l’Union, l’environnement et les autres animaux pour aider à protéger et prendre soin de ces animaux. Ce projet entremêle les connaissances expérientielles de nombreuses personnes et est un effort collaboratif entre Thorpe Consulting Services, l’Université de Calgary, le Conseil consultatif sur la gestion de la faune, le gouvernement des Territoires du Nord-Ouest et le Comité des chasseurs et trappeurs d’Olokhaktomiut. Notre objectif est d’analyser, de résumer et de rapporter une série d’entretiens menés avec la communauté d’Ulukhaktok en 2011/12 afin de faire servir ces connaissances pour les décisions de gestion et de faciliter son retour dans la communauté.

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Superviseur du corps professoral :

Susan Kutz

Étudiant :

Andrea Hanke

Partenaire :

Services de consultation Thorpe

Discipline :

Science animale

Secteur :

Autre

Université :

Programme :

Accélération

Projet de propriété de maison partagée Hoy Creek : modèles, applicabilité et administration

Le projet de propriété de maison partagée Hoy Creek vise à fournir un exemple spécifique au site de la façon dont un projet de propriété avec équité partagée peut réussir au Canada. Comme il existe peu d’exemples canadiens de modèles de propriété abordable et évolutifs, davantage de recherches sont nécessaires pour identifier des options de mise en œuvre et des stratégies d’administration à long terme. Ce projet de recherche vise à identifier des stratégies pour la mise en œuvre et l’administration de la propriété foncière avec équité partagée tout en déterminant les meilleures pratiques pour l’exécution des Community Land Trusts. Ce projet vise spécifiquement à soutenir le développement des terres de Hoy Creek à Coquitlam, en Colombie-Britannique, tout en contribuant à un nombre croissant de recherches sur les options pour des modèles alternatifs de tenure en Colombie-Britannique et au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

Penelope Gurstein

Étudiant :

Sean Reisman

Partenaire :

Fiducie foncière communautaire

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Immobilier et location et location

Université :

Programme :

Accélération

Prévision de la rentabilité des actifs immobiliers à l’aide de l’apprentissage automatique

Ce projet de recherche vise à appliquer l’apprentissage automatique aux méthodes de prévision financière actuellement employées dans l’industrie de l’immobilier commercial. Les entreprises collectent activement plus de données que ce qui peut être analysé efficacement à l’aide des modèles standards de tableur qui sont devenus la norme de l’industrie au cours des dernières décennies. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont connus pour être capables d’extraire des relations complexes entre de nombreuses variables dans les données, ce qui les rend parfaits pour une application axée sur la prévision de la performance financière des actifs immobiliers commerciaux. Cette tâche consiste à agréger de grandes quantités de données spécifiques à l’actif en question, telles que des informations sur les revenus, les dépenses et les baux, ainsi que des données économiques pertinentes, y compris la croissance des loyers et les chiffres de l’emploi. Ce projet évaluera la performance de certains des algorithmes d’apprentissage automatique les plus courants et leur pertinence pour prédire la performance de l’immobilier commercial. Une grande partie de la recherche actuellement à l’intersection de la finance et de l’apprentissage automatique tourne autour des marchés financiers publics ou de l’évaluation massive de l’immobilier résidentiel.

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Superviseur du corps professoral :

Elkafi Hassini; Kai Huang

Étudiant :

Andrew Foresi

Partenaire :

One Cornerstone Solutions Corp

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Analyse de l’analyse de l’extraction des données de santé Outil d’apprentissage en néphrologie (HERALD-RENO)

Les données sont devenues une partie centrale des opérations quotidiennes de toute organisation. Les organisations cherchent à transformer ces informations en informations exploitables. Le Système de mesure, d’analyse et de rapport de la dialyse (DMAR) est conçu pour suivre les indicateurs de qualité des soins de santé lorsque l’évolution des pratiques aura un impact important. Le système DMAR applique des méthodes rigoureuses pour mesurer les principales mesures de performance en soins de santé et mettre en œuvre et mesurer efficacement le changement. En développant et en implémentant un moteur comme le Health Data Extraction, Review and Analysis Learning Device (HERALD), l’information pouvait être programmée automatiquement directement dans le DMAR. L’OMM bénéficiera de recherches utilisant HERALD, car les logiciels DMAR seraient perçus comme plus innovants et mieux adaptés à l’échelle, puisque plusieurs organisations ayant des difficultés avec la qualité des données le font à cause de volumes élevés et de préparation manuelle. De plus, l’utilisation de l’apprentissage automatique garantirait que les données sont codées et validées de manière cohérente.

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Superviseur du corps professoral :

Helen Chen; Catherine Burns

Étudiant :

Anis Sharafoddini

Partenaire :

Oliver Medical Management Inc

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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