Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

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L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
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N.-S.

Projets par catégorie

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

Exigences relatives à l’imitation de l’inertie avec des convertisseurs de source de tension

La recherche dans cette proposition examine la préoccupation croissante des oscillations de fréquence dans les systèmes d’alimentation modernes. Avec la pénétration croissante de la production à partir de ressources renouvelables, la part des modes de production conventionnels sera diluée et, par conséquent, la capacité naturelle du système à maintenir sa fréquence est diminuée. Les systèmes de conversion avancés peuvent être en mesure d’aider ; cependant, leur capacité à le faire est limitée par plusieurs facteurs tels que la topologie du convertisseur et les évaluations de périphérique, entre autres choses. L’objectif de cette recherche est de quantifier ces limites à l’aide d’une modélisation mathématique et de simulations informatiques détaillées, et de se préparer à l’élaboration de solutions d’atténuation avancées.

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Superviseur de la faculté :

Shaahin Filizadeh

Etudiant :

Theja Thilekha

Partenaire :

TransGrid Solutions

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Flow Weaver Projet de recherche sur la réalité virtuelle

Ce projet vise à approfondir la compréhension de l’industrie du jeu vidéo de la présence des utilisateurs et de la conception de jeux immersifs, où le joueur sent qu’il existe dans un espace virtuel et peut contrôler un environnement virtuel avec son corps physique. Plutôt que d’essayer d’atteindre l’immersion dans un monde virtuel en s’échappant du corps, ce projet engage le corps du joueur de l’autre côté de l’écran à travers des mouvements et des mécanismes promulgués par la propriété virtuelle du corps. L’objectif est de faire sentir au joueur qu’il existe réellement dans le monde du jeu et peut l’affecter avec des actions qui correspondent à ses appendices virtuels à l’écran. Les stagiaires impliqués dans ce projet vont mettre en avant leurs recherches en effectuant des tests et en créant des variations à l’aide du jeu Flow Weaver. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Neil Randall

Etudiant :

Judy Ehrentraut

Partenaire :

Stitch Media

Discipline :

Langues et linguistique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Station de test basée sur la RV pour le dépistage des déficiences

Dans le cas de ce projet, une station de dépistage de la déficience basée sur la RV sera mise en œuvre. La station comprend une lunette de réalité virtuelle (RV) (à mettre à jour vers la réalité augmentée, la RA, plus tard), des capteurs de mesure biophysiologique et un algorithme d’intégration pour intégrer le résultat de la mesure à la construction de la scène du système vr pour mettre en œuvre le rendu de scène dynamique. Le projet subira plusieurs étapes, y compris la construction de scènes de base et la création de profondeur pour modéliser des scénarios simples pour l’utilisateur et pour rechercher la mise en œuvre (et l’effet) de différents tests connexes sur le niveau de déficience ; création d’algorithmes de rendu sophistiqués pour concevoir automatiquement des scènes en fonction de l’application ; et la construction de scènes dynamiques pour recevoir les commentaires d’autres capteurs de mesure et pour mettre en œuvre un algorithme dynamique pour mettre à jour les scènes en fonction de la réaction de l’utilisateur.

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Superviseur de la faculté :

Jiannan Wang

Etudiant :

Rahul Moorthy

Partenaire :

CannSight Technologies Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

L’IA de réadmission : un outil prédictif pour évaluer le risque de réadmission à l’hôpital pour les patients

Logibec Readmission AI est un outil d’intelligence prédictive qui identifie avec précision la probabilité que le patient soit réadmis dans les 45 jours suivant son congé. Rigoureusement et éthiquement développé avec des techniques d’apprentissage automatique en partenariat avec trois grandes organisations de soins de santé au Québec, le modèle prédictif utilise des données cliniques-administratives et sociodémographiques fiables, accessibles et opportunes pour fournir une stratification cliniquement pertinente du risque de réadmission. Les avantages d’identifier avec précision les patients réadmissions à risque élevé comprennent l’amélioration de la santé de la population, de l’expérience des soins et des coûts.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Éric Girard

Partenaire :

Logibec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Prévisions chronologiques

L’Internet des objets est une infrastructure mondiale qui permet des services avancés en interconnectant des choses physiques et virtuelles comme des smartphones, des capteurs, des ordinateurs, des machines ou des bâtiments. Ces appareils créent généralement d’énormes quantités de données qui peuvent être utilisées pour créer de la valeur commerciale. Mnubo propose un logiciel appelé Smart Objects qui est une plate-forme de données IoT complète et complète, qui permet aux entreprises de transformer les données IoT en informations critiques qui peuvent être utilisées pour maximiser leurs profits (par exemple, en agriculture, on pourrait optimiser le taux d’irrigation pour maximiser la production agricole). Dans ce contexte, de petits gains dans la précision de leurs prévisions se traduit par de grandes récompenses pour leurs clients, par conséquent, afin de rester pertinent, Mnubo a investi massivement dans les modèles de prédiction de séries chronologiques. Dans ce projet, notre objectif est d’améliorer les modèles de prévision que Mnubo a déjà mis en œuvre.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Charles Ashby-Léporé

Partenaire :

Mnubo Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Diarisation du locuteur

La transcription automatique de la parole en texte est très utile dans de nombreux scénarios. Considérons le cas de la transcription automatique de la conversation entre un médecin et un patient. Si nous sommes en mesure de partitionner et d’identifier les segments de la parole du patient de ceux du médecin, alors le texte transcrit est plus structuré et peut être plus utile pour une utilisation ultérieure. Le processus de partitioni un flux audio d’entrée donné en segments homogènes en fonction de l’identité du haut-parleur est appelé diarisation du haut-parleur. Dans ce projet, nous voulons mettre en œuvre et améliorer la méthode de pointe pour la diarisation des haut-parleurs.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Vicki Anand

Partenaire :

Lyrebird AI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Super résolution pour les IRM

Les IRM cérébrales sont un élément essentiel dans le diagnostic des troubles neurodégénératifs. Cependant, il existe une grande diversité en termes de qualité d’image et de résolution obtenue à partir de différents scanners IRM. En particulier, il est courant de trouver des IRM à résolution grossière (par exemple, chaque tranche axiale a une épaisseur de 3 à 5 mm), ce qui limite le type d’analyse anatomique qui peut être effectuée. L’objectif de ce projet est de développer et de valider la performance de méthodes de super-résolution de pointe dans les scans d’IRM 3D, qui génèrent des scans d’IRM à haute résolution à partir de scans à basse résolution.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Ishaan Kumar

Partenaire :

Ia du renard arctique

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Modélisation de médicaments à faibles données

Le projet vise à faciliter la recherche et le développement de nouveaux médicaments en explorant la méthodologie d’apprentissage automatique utile à la fois pour la génération de nouvelles molécules et la prédiction des propriétés des molécules. Pour ce faire, il faudra former des modèles d’apprentissage profond sur un grand nombre de petits ensembles de données hétérogènes, dans le but de transférer rapidement les représentations apprises face à de nouveaux objectifs de découverte ou d’optimisation de médicaments. Les modèles entraînés seront utilisés dans le but de prédire les propriétés moléculaires de nouveaux médicaments et de générer de nouvelles molécules avec une forte probabilité de satisfaire certaines propriétés. La nature multi-objectifs de la conception de nouvelles molécules répondant à des objectifs concurrents sera abordée à l’aide de techniques de l’apprentissage par renforcement.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Basile Dura

Partenaire :

InVivo AI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Reconnaissance d’objets en temps réel sur les appareils portables

L’objectif du projet est de mettre en œuvre des modèles de reconnaissance d’objets de pointe en temps réel sur des appareils portables. Ces appareils visent à aider les personnes vivant avec une déficience visuelle en fournissant une description de leur environnement extérieur et en offrant un guidage de navigation. Cela améliorerait l’expérience des utilisateurs en leur permettant d’effectuer des tâches quotidiennes habituelles avec beaucoup plus de facilité et de sécurité.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Rémi Lussier St-Laurent

Partenaire :

HumanWare

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Prévision de la charge électrique

La prévision de charge est une activité essentielle pour une entreprise comme Hydro-Québec. Il est nécessaire pour des objectifs aussi variés que la gestion de la production ou la gestion et l’entretien du réseau électrique. Toute erreur de prévision importante peut entraîner des problèmes de fiabilité, une perte d’opportunité ou des coûts supplémentaires pour l’entreprise. D’autre part, une bonne prévision permettrait à Hydro-Québec de générer des ventes additionnelles sur les marchés voisins. Avec le déploiement de son Infrastructure de mesure avancée (IAM), Hydro-Québec dispose maintenant d’une quantité importante de nouvelles données sur la consommation. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer la prévision de la demande, accroître la fiabilité, réduire les dépenses et potentiellement générer de nouveaux revenus.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Aditya Joshi

Partenaire :

Hydro-Québec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Simplification des longues peines

La tâche de simplification des phrases peut se présenter sous plusieurs formes. Cela pourrait consister à corriger la ponctuation d’une phrase comme celle-ci :
Avant : J’ai acheté un bateau je l’aime beaucoup.
Après : J’ai acheté un bateau. Je l’aime beaucoup.
Cependant, une phrase peut être à la fois longue et écrite correctement. Dans ce cas, il faudrait une reformulation en plusieurs phrases comme suit :
Avant : J’ai acheté un grand bateau à la foire nautique qui a eu lieu à Montréal plus tôt cette année et j’ai pu l’essayer cet été dans les eaux du lac Massawippi lors d’un récent voyage dans les Cantons de l’Est.
After : J’ai acheté un grand bateau à la foire nautique qui a eu lieu à Montréal plus tôt cette année. J’ai pu l’essayer cet été dans les eaux du lac Massawippi lors d’un récent voyage dans les Cantons de l’Est.
La tâche doit être accomplie en utilisant l’apprentissage profond et doit fonctionner à la fois en français et en anglais.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Philippe Marcotte

Partenaire :

Druide Informatique

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Prédiction de lien devant les tribunaux

La société Lexum est un leader incontesté dans le développement d’outils de récupération d’informations pour le droit - lois, règlements et décisions des cours et tribunaux. Le projet vise à améliorer une nouvelle offre d’outils par l’entreprise. L’outil est utilisé pour récupérer une liste de sujets juridiques à partir d’une description factuelle. Avec cet extrait de liste, l’outil fournit une liste de documents connexes potentiels.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Fanny Salvail-Bérard

Partenaire :

Lexum informatique juridique inc.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

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