Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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

Exigences pour l’émulation d’inertie avec des convertisseurs à source de tension

Les recherches de cette proposition examinent l’inquiétude croissante des variations de fréquence dans les systèmes électriques 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 diminuera. Des systèmes de conversion avancés pourraient être utiles; cependant, leur capacité à le faire est limitée par plusieurs facteurs tels que la topologie du convertisseur et les évaluations des dispositifs, entre autres. L’objectif de cette recherche est de quantifier ces limites à l’aide de modélisation mathématique et de simulations informatiques détaillées, et de préparer le développement de solutions avancées d’atténuation.

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Superviseur du corps professoral :

Shaahin Filizadeh

Étudiant :

Theja Thilekha

Partenaire :

TransGrid Solutions

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Projet de recherche sur la réalité virtuelle Flow Weaver

Ce projet vise à approfondir la compréhension de l’industrie du jeu vidéo sur la présence des utilisateurs et la conception immersive du jeu, où le joueur a l’impression d’exister dans un espace virtuel et peut contrôler un environnement virtuel avec son corps physique. Plutôt que de chercher à s’immerger 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 mécaniques réalisés par la possession virtuelle du corps. Le but est de faire sentir au joueur qu’il existe réellement dans le monde du jeu et qu’il peut l’influencer par des actions correspondant à ses appendices virtuels à l’écran. Les stagiaires impliqués dans ce projet mettront en avant leurs recherches en effectuant des tests et en créant des variantes à l’aide du jeu Flow Weaver. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Neil Randall

Étudiant :

Judy Ehrentraut

Partenaire :

Média de mailles

Discipline :

Langues et linguistique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Station de test basée sur la VR pour le dépistage de l’incapacité

Dans ce projet, une station de test basée sur la VR pour le dépistage de l’incapacité sera mise en place. La station comprend des lunettes de réalité virtuelle (VR) (à mettre à jour en réalité augmentée, AR, plus tard), des capteurs de mesure biophysiologique et un algorithme d’intégration pour intégrer le résultat de la mesure à la construction de scène du système VR afin d’implémenter le rendu dynamique de la scène. Le projet comprendra plusieurs étapes, incluant la construction de scènes de base et la création de profondeur pour modéliser des scénarios simples pour l’utilisateur et rechercher la mise en œuvre (et l’effet) de différents tests liés sur le niveau d’incapacité; la création d’algorithmes de rendu sophistiqués pour concevoir automatiquement des scènes en fonction de l’application; et la construction dynamique de scènes pour recevoir la rétroaction d’autres capteurs de mesure et pour mettre en œuvre un algorithme dynamique afin de mettre à jour les scènes selon la réaction de l’utilisateur.

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Superviseur du corps professoral :

Jiannan Wang

Étudiant :

Rahul Moorthy

Partenaire :

CannSight Technologies Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Programme :

Accélération

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

Logibec Readmission AI est un outil d’intelligence prédictive qui identifie avec précision la probabilité d’admission du patient dans les 45 jours suivant sa sortie. Développé rigoureusement et éthiquement grâce à des techniques d’apprentissage automatique en partenariat avec trois grandes organisations de santé au Québec, le modèle prédictif utilise des données cliniques, administratives et sociodémographiques fiables, accessibles et opportunes afin de fournir une stratification cliniquement pertinente du risque de réadmission. Les avantages d’identifier avec précision les patients à haut risque de réadmission incluent l’amélioration de la santé de la population, de l’expérience des soins et des coûts.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Eric Girard

Partenaire :

Logibec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Prévision en séries temporelles

L’Internet des objets est une infrastructure mondiale qui permet des services avancés en interconnectant des éléments physiques et virtuels comme les téléphones intelligents, capteurs, ordinateurs, machines ou bâtiments. Ces dispositifs génèrent généralement d’énormes quantités de données qui peuvent être utilisées pour générer de la valeur commerciale. Mnubo propose un logiciel appelé Smart Objects, une plateforme complète de données IoT complète, permettant aux entreprises de transformer les données IoT en informations essentielles pouvant 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 entraînent de grandes récompenses pour leurs clients, donc, pour rester pertinent, Mnubo a beaucoup investi dans des modèles de prédiction de séries temporelles. Dans ce projet, notre objectif est d’améliorer les modèles de prévision que Mnubo a déjà mis en place.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Charles Ashby-Léporé

Partenaire :

Mnubo Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Diarisation des haut-parleurs

La transcription automatique de la parole en texte est très utile dans de nombreux scénarios. Considérons le cas de la transcription automatique d’une conversation entre un médecin et un patient. Si nous sommes capables de séparer et d’identifier les segments du discours du patient de ceux du médecin, alors le texte transcrit est plus structuré et peut être plus utile pour un usage ultérieur. Le processus de partition d’un flux audio d’entrée donné en segments homogènes selon l’identité du locuteur s’appelle la diarisation du haut-parleur. Dans ce projet, nous voulons mettre en œuvre et améliorer la méthode de pointe pour la diarisation du locuteur.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Vicki Anand

Partenaire :

IA Lyrebird

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Super résolution pour les IRM

Les IRM cérébrales sont un élément clé dans le diagnostic des troubles neurodégénératifs. Cependant, il existe une grande diversité en termes de qualité d’image et de résolution obtenues par 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 pouvant 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 IRM 3D, qui génèrent des scans IRM haute résolution à partir de balayages à basse résolution.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Ishaan Kumar

Partenaire :

IA renard arctique

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Modélisation des médicaments à faible donnée

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

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Basile Dura

Partenaire :

IA InVivo

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 place des modèles de reconnaissance d’objets à la fine pointe de la technologie en temps réel sur des appareils portables. Ces dispositifs visent à aider les personnes vivant avec une déficience visuelle en fournissant une description de leur environnement extérieur et en offrant des conseils de navigation. Cela améliorerait l’expérience des utilisateurs en leur permettant d’accomplir les tâches quotidiennes habituelles avec beaucoup plus de facilité et de sécurité.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

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. Elle 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’un autre côté, une bonne prédiction permettrait à Hydro-Québec de générer des ventes supplémentaires dans les marchés voisins. Avec le déploiement de son Infrastructure Avancée de Mesure (AMI), Hydro-Québec dispose maintenant d’une quantité importante de nouvelles données de consommation. Ces données peuvent être utilisées pour améliorer la prévision de la demande, augmenter la fiabilité, diminuer les dépenses et potentiellement générer de nouveaux revenus.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Aditya Joshi

Partenaire :

Hydro-Québec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Simplification des phrases longues

La tâche de simplification des phrases peut se manifester sous plusieurs formes. Cela pourrait consister à corriger la ponctuation d’une phrase comme ceci :
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 correctement écrite. Dans ce cas, il faudrait reformuler 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.
Après : 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 grâce à l’apprentissage profond et doit fonctionner à la fois en français et en anglais.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Philippe Marcotte

Partenaire :

Druide Informatique

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Prédiction du lien devant le tribunal

L’entreprise Lexum est un leader incontesté dans le développement d’outils de recherche d’information pour le droit – lois, règlements et décisions des tribunaux et des tribunaux. Le projet vise à améliorer une nouvelle offre d’outils offerte par l’entreprise. L’outil est utilisé pour extraire une liste de sujets juridiques à partir d’une description factuelle. Avec cet extrait de liste, l’outil fournit une liste de documents potentiellement connexes.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

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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