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

IA pour prédire les visites d’urgence

ClosedLoop.ai est une plateforme d’analytique prédictive basée sur l’IA qui va au-delà des scores de risque traditionnels basés sur les réclamations pour utiliser toutes les données de santé liées aux patients afin d’offrir aux cliniciens et aux gestionnaires de soins une gamme complète de prédictions rapides, transparentes et précises des résultats en santé. ClosedLoop.ai aide les prestataires axés sur la valeur à répondre avec confiance à diverses questions de soins de santé, comme : quels patients sont les plus susceptibles d’être réadmis à l’hôpital? Ou lequel de mes patients bénéficierait le plus d’établir une relation avec un fournisseur de soins primaires? Les objectifs sont d’évaluer la performance de sept modèles de prédiction répondant à ce type de questions et d’améliorer l’un des sept modèles de prédiction en identifiant et en entraînant un algorithme d’apprentissage profond.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Vincent Morissette-Thomas

Partenaire :

Logibec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Capacité de transfert du réseau électrique

Hydro-Québec est un service public qui produit et distribue de l’électricité. Bien qu’elle ait vendu la majeure partie de son électricité au Québec, ses ventes les plus lucratives se font dans les marchés voisins. Pour assurer la meilleure qualité de service possible, le système de transport doit rester stable, mais pour maximiser les profits, l’entreprise souhaite aussi augmenter sa capacité de transmission afin de maximiser les exportations d’énergie. La limite de transfert est maintenant estimée prudemment à partir d’une certaine combinaison de configurations réseau simulées. Ce projet vise à estimer plus précisément les limites de transfert du réseau électrique et l’incertitude de ces limites estimées. Les avancées récentes en apprentissage automatique, surtout en apprentissage profond, combinées aux algorithmes plus traditionnels utilisés en informatique, ont le potentiel d’améliorer ces estimations et donc d’augmenter les exportations d’Hydro-Québec.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Louis-François Préville-Ratelle

Partenaire :

Hydro-Québec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Nowcasting par rayonnement solaire satellite

La principale mission d’Hydro-Québec est de répondre efficacement à la demande énergétique des clients, de façon sécuritaire et sécurisée, tout en demeurant compétitif sur les marchés également. L’objectif principal de ce projet en démarrage est de soutenir Hydro-Québec dans le développement d’un système énergétique tourné vers l’avenir en proposant des solutions techniques innovantes. Parmi ces solutions, l’apprentissage profond a été le choix final. En utilisant une approche d’apprentissage profond, des images satellites, des résultats de modèles météorologiques et des données provenant des stations de mesure du rayonnement solaire seront utilisés pour le développement d’un modèle de projection de rayonnement solaire. Ce projet aura un impact sur plusieurs fonctions commerciales liées à : la prévision photovoltaïque, la prévision de la demande, l’hydrologie, etc.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Jimmy Leroux

Partenaire :

Institut de recherche d’Hydro‐Québec

Discipline :

Informatique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Voies pour une décarbonisation profonde en ville : Mécanismes, outils et structures de gouvernance pour une action climatique transformatrice

Alors que l’urgence d’agir contre les changements climatiques augmente, les gouvernements locaux du monde entier s’engagent à réduire les émissions de gaz à effet de serre grâce à des cibles profondes de décarbonation. Les villes sont les plus grandes sources locales d’émissions de GES et ont donc un grand potentiel pour réduire les émissions à l’échelle mondiale. Pour atteindre des niveaux de réduction significatifs, un changement transformateur est nécessaire non seulement pour créer des voies profondes de décarbonisation, mais aussi pour perturber la dépendance actuelle au carbone que la plupart des villes connaissent aujourd’hui. Cette étude qualitative examinera les voies dans les plans d’action climatique. Il identifiera également les acteurs, les mécanismes de gouvernance et les outils que les villes utilisent pour atteindre leurs objectifs de décarbonation d’ici le milieu du siècle. Grâce à un partenariat avec ICLEI Canada, l’étudiant stagiaire aura accès aux données internes de recherche pertinentes et aux ressources nécessaires à l’étude, tandis que l’organisation partenaire s’attend à ce que la recherche académique soit utile à ses projets existants et en cours. Le but de ce projet est d’éclairer la création et la mise en œuvre de plans de décarbonation profonde pour les villes.

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Superviseur du corps professoral :

Amelia Clarke

Étudiant :

Samantha Linton

Partenaire :

Gouvernements locaux d’ICLEI pour la durabilité

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Autre

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Optimisation d’une procédure d’étalonnage pour le bras robotique Meca500 de Mecademique

Mecademic fabrique le plus petit et le plus précis bras robotique à six axes. La répétabilité de ce robot est supérieure à 0,005 mm, mais comme tout robot industriel, la précision du robot est bien pire. La seule façon pratique d’améliorer la précision du robot est de calibrer chaque robot individuellement. Bien que diverses méthodes pour l’étalonnage des bras robotiques à six axes aient déjà été développées par le passé, le projet de recherche proposé diffère puisque le robot sera installé directement sur le CMM et que la pose complète (position et orientation) sera mesurée par sonde tactile du cube de référence fixé à la bride du robot. De plus, puisque le candidat aura un accès complet à toutes les caractéristiques physiques du robot, une tentative sera faite pour développer un modèle mathématique plus simple, afin que le modèle puisse être utilisé en temps réel.

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Superviseur du corps professoral :

Souheil-Antoine Tahan

Étudiant :

Oleksandr Stepanenko

Partenaire :

Mécadémique

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Détection et inspection autonomes des structures utilisant des systèmes aériens sans pilote

Dans ce projet, une nouvelle méthode est développée pour optimiser la performance d’un véhicule aérien sans pilote (UAV) pour la détection autonome et la planification de la vue sur le terrain des éléments d’infrastructure, dans le but de leur modélisation tridimensionnelle (3D) précise. Les approches de planification de vue existantes dans la littérature ont principalement modélisé des objets non complexes ou à petite échelle et ont rarement été adaptées aux robots volants. De plus, l’objet cible est souvent identifié par des opérateurs humains. Cette recherche répond à ces problèmes en entraînant un drone à trouver l’objet d’intérêt désiré dans un environnement inconnu lors d’une tâche d’inspection sans intervention humaine. À cette fin, d’abord, une technique de détection d’objets sera développée pour reconnaître et localiser l’objet cible pendant que le drone explore l’environnement. Deuxièmement, en fonction des informations disponibles sur l’objet désiré, le drone commencera la meilleure vue suivante et planifiera les mouvements afin d’acquérir un réseau photogrammétrique adéquat d’images afin de reconstruire la cible d’inspection en 3D de manière précise et complète. Cette recherche aura un impact important sur l’évolution des approches de surveillance et d’évaluation des infrastructures utilisant les systèmes UAV.

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Superviseur du corps professoral :

Mozhdeh Shahbazi

Étudiant :

Parnia Shokri

Partenaire :

Centre de géomatique du Québec Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Analyse de sensibilité des émissions de gaz et de particules provenant de la production future d’électricité dans la province de l’Alberta

La province de l’Alberta (AB) a décidé de supprimer progressivement la production d’électricité au charbon d’ici 2030 et d’augmenter la production d’électricité renouvelable à 30% de la production totale d’électricité, également d’ici 2030, les 70% restants étant dépendants du gaz naturel. On a émis l’hypothèse qu’une partie du portefeuille de production pourrait être diversifiée pour inclure la production d’énergie nucléaire. La proposition actuelle vise à étudier la production d’électricité disponible (de façon saisonnière) en Alberta et à créer un modèle pour prédire leurs émissions de gaz (CO2, CH4 et NOx : principalement N2O, mais aussi NO et NO2) et PM1 (particules particulaires) dans le temps, à l’aide de différents portefeuilles de production. Une fois ce modèle vérifié par rapport aux données d’émissions de gaz obtenues dans la littérature, les émissions saisonnières futures seront prédites après avoir modifié le portefeuille de production pour inclure une certaine quantité de production d’énergie nucléaire (de 0 à 25% de la production totale). Une analyse d’incertitude de la prédiction sera également effectuée.

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Superviseur du corps professoral :

Edgar Matida

Étudiant :

Nick Ogrodnik

Partenaire :

Association nucléaire canadienne

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université Carleton

Programme :

Accélération

Reconnaissance de motifs : l’exploration des algorithmes d’apprentissage automatique dans la prédiction de sites archéologiques, vallée de la rivière Fraser, Colombie-Britannique

Golder Associates Ltd., en collaboration avec le groupe d’affaires Seyem' Qwantlen (Première Nation Kwantlen), a été engagée par le canton de Langley pour développer un modèle permettant de prédire l’emplacement de sites archéologiques non enregistrés sur un paysage vieux de 10 000 ans situé dans la vallée de la rivière Fraser, en Colombie-Britannique. Les techniques conventionnelles de modélisation prédictive sont une pratique courante, cependant, avec la disponibilité accrue d’ordinateurs et de logiciels plus puissants, il existe un potentiel croissant pour l’utilisation d’algorithmes d’apprentissage automatique afin de prédire une plus grande variété de types de sites archéologiques avec une plus grande précision. Pour ce projet de reconnaissance de motifs (PRP), le stagiaire effectuera une revue de littérature sur l’apprentissage automatique ainsi qu’un examen de l’archéologie locale afin d’identifier des méthodologies et algorithmes potentiels d’apprentissage automatique pour prédire l’emplacement des sites ainsi que les meilleures variables environnementales, physiographiques et culturelles à intégrer dans le modèle. Cette recherche servira à rédiger un rapport qui décrit le PRP, ses résultats et ses recommandations. Les résultats générés par le PRP seront utilisés pour tester une nouvelle approche de modélisation prédictive archéologique utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique et serviront finalement à aider le canton à gérer de manière responsable les sites archéologiques locaux.

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Superviseur du corps professoral :

Andrew Martindale

Étudiant :

Raini Johnson

Partenaire :

Golder Associés

Discipline :

Anthropologie

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Modèles de systèmes de distribution basés sur la mesure pour le contrôle distribué des ressources énergétiques

L’intégration des capacités importantes des ressources énergétiques distribuées (RED), telles que la production d’énergie renouvelable, éolienne et solaire, pour un avenir énergétique plus durable soulève plusieurs défis à l’exploitation fiable et efficace des systèmes de distribution d’électricité. Celles-ci incluent : (i) La nature incertaine et intermittente de la production renouvelable compromet la qualité de l’électricité pour les clients finaux.  (ii) Les topologies de réseau des systèmes de distribution à jour sont peu connues et leur surveillance en temps réel est limitée. En conséquence, une gestion efficace des RED est un défi. (iii) Établir une observabilité complète du réseau peut être prohibitivement coûteux. (iv) Un contrôle précis des RED peut nécessiter de résoudre des problèmes d’optimisation complexes.
À cette fin, l’objectif de ce projet de recherche est d’étudier les méthodes basées sur la mesure pour concevoir des systèmes de gestion RED en développant des modèles équivalents à réseau réduit de systèmes de distribution à partir de mesures en temps réel.

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Superviseur du corps professoral :

Yu (Christine) Chen

Étudiant :

Severin Nowak

Partenaire :

Enbala Power Networks Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Identifier les obstacles des PME à l’adoption des paiements électroniques

Au cours des deux dernières décennies au Canada, l’utilisation du paiement électronique n’a cessé d’augmenter. Cependant, malgré la tendance à la baisse du volume, la valeur des chèques a augmenté de façon constante, la croissance moyenne du volume sur cinq ans augmentant d’environ 2% en grande partie grâce à leur présence commune dans le secteur interentreprises. Ces tendances indiquent que, même avec l’émergence des instruments de paiement EFT et des options de transfert en ligne comme substituts au chèque, il existe encore certains obstacles à l’adoption du paiement électronique, surtout pour les petites et moyennes entreprises. Dans cette recherche, nous ne cherchons pas à identifier les obstacles possibles des PME à l’adoption du paiement électronique, à les prioriser et à identifier les mécanismes instrumentaux et psychologiques qui les sous-tendent.

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Superviseur du corps professoral :

Frank Safayeni

Étudiant :

Ahmad Tanehkar

Partenaire :

Interac Corp

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Finance, assurance et affaires

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Étudier la susceptibilité au craquelage à chaud des alliages d’aluminium critiques AA6111 lors de la coulée au froid direct

Les alliages d’aluminium AA6111 possèdent une combinaison d’excellente résistance, de bonne formabilité et de bonne résistance à la corrosion, largement utilisées dans la fabrication de panneaux automobiles. Le procédé de coulée par refroidissement direct (DC) est généralement utilisé pour produire ces lingots d’alliage. Malgré ses avantages, les alliages AA6111 sont considérés comme « difficiles à couler » parmi les alliages 6xxx en raison de leur grande susceptibilité aux fissures chaudes. Le présent projet étudiera l’effet de la composition chimique et du raffinage des grains sur la susceptibilité aux fissures chaudes. Prévenir l’un des principaux défauts moulés, les fissures à chaud, dans la production de lingots d’aluminium augmente non seulement la productivité de la coulée en courant continu, mais réduit aussi considérablement le coût de production. Ce projet fournira la meilleure orientation au partenaire industriel pour améliorer la production industrielle d’alliages d’aluminium. Les connaissances acquises grâce à cette étude seraient très bénéfiques pour toute l’industrie de l’aluminium au Québec et au Canada.

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Superviseur du corps professoral :

X-Grant Chen

Étudiant :

Hamid Khalilpoor

Partenaire :

Rio Tinto Alcan

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Fabrication

Université :

Université du Québec à Chicoutimi

Programme :

Accélération

L’histoire de la prison commune de Québec

Il s’agit d’un projet visant à mettre à jour l’exposition permanente de la Société littéraire et historique du Québec, Doing Time : The Quebec City Common Gaol (1808 – 1867). Depuis le lancement de l’exposition en 2011, de nombreuses recherches ont été menées sur l’histoire de la prison.  Doing Time est vu par environ 25 000 visiteurs chaque année. Pour certains, c’est leur seule exposition à l’histoire de la vie en prison. L’exposition doit être aussi fidèle que possible. La révision sera effectuée par un stagiaire sous la supervision de Donald Fyson, professeur d’histoire à Université Laval et spécialiste de l’histoire de la prison.

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Superviseur du corps professoral :

Donald Fyson

Étudiant :

Malena Johnson

Partenaire :

Morrin Centre

Discipline :

Histoire

Secteur :

Arts, divertissement et loisirs

Université :

Université Laval

Programme :

Accélération

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