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

Optimisation des heuristiques pour les problèmes de spin-glass pour diverses solutions

Les problèmes d’optimisation, comme trouver le chemin le plus court ou le plus rapide vers une destination, sont omniprésents dans l’industrie. Cependant, pour certaines applications industrielles, il peut être souhaitable d’avoir un ensemble de quelques solutions diverses, mais presque optimales. L’objectif de ce projet est de créer de nouveaux résolveurs de problèmes d’optimisation qui mettent l’accent à la fois sur la qualité et la diversité des solutions proposées. Ces solveurs seront ensuite utilisés pour évaluer la performance du processeur de recuit quantique D-Wave.

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Superviseur du corps professoral :

Malcolm Kennett

Étudiant :

Alex Zucca

Partenaire :

D-Wave Systems Inc.

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Apprentissage par renforcement hors politique (RL) pour une application de robotique de production

Kindred offre aux détaillants en ligne une solution pour faciliter la gestion rapide des commandes à partir de leurs centres de distribution. La solution (SORT) est une combinaison d’un soi-disant put-wall et d’un robot humanoïde. Le robot ramasse les objets des commandes, les scanne, puis place chaque objet dans un compartiment du mur de mise selon le code de numérisation. Le robot comprend une pince, un bras à 6 degrés de liberté et un module de vision stéréoscopique, ainsi que d’autres boîtiers électroniques et mécaniques. La recherche proposée explorera des techniques d’apprentissage automatique basées sur l’apprentissage par renforcement pour réinjecter les données enregistrées par les robots de production de Kindred dans les algorithmes d’apprentissage afin de générer de nouvelles façons pour ces robots de choisir, scanner et stocker les commandes de ces clients du commerce électronique.

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Superviseur du corps professoral :

Florian Shkruti

Étudiant :

Bryan Chan

Partenaire :

Kindred Systems Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Attention visuelle en apprentissage profond pour la détection et la classification

L’attention visuelle fait référence au mécanisme de focalisation dynamique et sélective sur un sous-ensemble des stimuli d’entrée visuelle pour une analyse détaillée, ce qui fait partie du processus de perception visuelle de la vision précoce des primates. Il a été intégré avec succès dans la conception et la mise en œuvre de nombreux systèmes de reconnaissance visuelle artificielle avec des applications à la classification d’images, à la détection d’objets, à la reconnaissance de séquences d’objets, ainsi qu’à la légende d’images et à la réponse à des questions visuelles. Cette recherche explorera divers mécanismes d’attention visuelle dans le but d’améliorer la généralisation, la robustesse et l’efficacité de divers modèles et algorithmes DCNN développés pour les technologies et produits de base en vision par ordinateur et apprentissage automatique d’Epson.

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Superviseur du corps professoral :

Sanja Fidler

Étudiant :

Jing Huang

Partenaire :

Epson Canada Ltd

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Express Scripting Technology : Scratch pour SOTI SNAP et IoT

SOTI a développé un produit logiciel appelé SOTI SNAP, conçu pour permettre à quiconque de créer une application sans connaissances en programmation ni techniques. SOTI SNAP permet aux utilisateurs de glisser-déposer des widgets sur une toile et de les connecter ensemble pour créer une application. Les applications générées avec SOTI SNAP ont des capacités multiplateformes, elles peuvent fonctionner sur des appareils Android et iOS. Actuellement, les applications SNAP qui nécessitent de la logique de programmation doivent utiliser JavaScript, mais utiliser JavaScript demande des compétences techniques. SOTI souhaite ajouter une capacité de langage visuel similaire aux frameworks de programmation par blocs visuels comme Scratch et Blockly. Cette capacité correspondrait bien à notre objectif de zéro code et à notre exigence minimale de compétences techniques pour développer des applications avec SOTI SNAP.

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Superviseur du corps professoral :

Syed Ishtiaque Ahmed; Khai Truong

Étudiant :

Jamie Beverley

Partenaire :

SOTI Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Mains VR réelles et interaction avec des objets virtuels

Servant de partie du corps la plus utilisée pour la communication, la main est un outil très important pour l’interaction humaine avec le monde. Surtout avec le développement continu de la réalité virtuelle et augmentée, l’information sur la posture manuelle est graduellement devenue un élément indispensable pour améliorer l’expérience des utilisateurs dans l’interaction avec les appareils informatiques. Par conséquent, ce projet vise à permettre une reconstruction virtuelle expressive de la main afin d’accroître l’immersion et la présence dans les expériences VR. Le capteur capacitif qui sera utilisé dans ce projet est soutenu par le partenaire du projet, Tactual Labs, qui, à la fin de ce projet, bénéficiera de l’intelligence de son contrôleur capacitif innovant actuel.

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Superviseur du corps professoral :

David I.W. Levin

Étudiant :

Shihang Zhu

Partenaire :

Tactual Labs Co.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Permettre l’achat de maisons résidentielles à grande échelle

Il achète et vend correctement des maisons directement auprès des consommateurs. Pour que notre entreprise réussisse, nous devons être capables de prévoir deux choses lors de la décision d’achat d’une maison :? À quel prix ça se vendrait sur le marché libre? Combien de temps il passera sur le marché à vendre à ce prix Ces deux variables sont corrélées : le prix peut influencer le temps passé sur le marché, et le temps passé sur le marché peut influencer le prix. Il y a aussi beaucoup d’autres facteurs en jeu. Dans le marché plus large, ces décisions immobilières complexes sont largement prises à l’aide du jugement humain, basé sur l’expérience et l’expertise. Nous voulons augmenter la rapidité et la précision de ces prédictions en utilisant la science des données appliquée, afin de réduire le risque d’affaires lié aux décisions d’achat de maisons et de permettre leur prise à grande échelle.

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Superviseur du corps professoral :

Nathan Taback

Étudiant :

Bharadwaj Janarthanan

Partenaire :

Correctement

Discipline :

Informatique

Secteur :

Immobilier et location et location

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Une étude sur le consensus et la performance dans les systèmes distribués

Dans une architecture à niveaux ou zonés, de nouvelles contraintes commerciales pour la résidence régionale des données impliquent un besoin de nouveaux schémas architecturaux. Ces contraintes ne sont pas arbitraires : elles découlent directement de la demande des clients de s’assurer que leurs données confidentielles restent à l’intérieur des frontières définies, sauf indication contraire (par exemple, les données provenant des États-Unis sont destinées à une entité de l’UE). Une approche architecturalement propre consiste à négocier le mouvement des données uniquement à la couche de persistance. L’objectif est d’examiner le paysage industriel pour trouver des remplacements appropriés ou de modifier autrement la conception existante afin de faciliter la réplication des données selon ces exigences. Des objectifs spécifiques pour la consistance, la latence (avec des bornes supérieures définies) et la performance de parité pour les débits de lecture et d’écriture doivent être atteints. La performance de parité est mesurée via MSG/s et est atteinte si le système modifié/de remplacement a au moins le même profil de performance (moyenne, médiane et 99 percentile) que le système existant.

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Superviseur du corps professoral :

Matt Medland

Étudiant :

Duc Truong

Partenaire :

Ethoca Technologies

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Prédiction de la rotation du cristallin sclérale basée sur la toricité cornéosclérale

Les patients atteints de maladie cornéenne nécessitent souvent un traitement avec des lentilles scléraires. Contrairement aux lentilles souples ordinaires, ces verres sont beaucoup plus grands et ont un espace entre la cornée et le cristallin qui est rempli de liquide avant l’application. Ces lentilles sont extrêmement utiles en cas de sécheresse oculaire extrême et chez les patients ayant des cornées irrégulières. Ajuster ces verres pour que la surface de l’œil soit parfaitement moulé est d’une importance capitale afin que le patient soit à l’aise et voie bien avec ses verres. Les techniques actuelles d’ajustement des lentilles sclérales impliquent un ajustement par essais et erreurs, ce qui demande beaucoup de temps en fauteuil tant pour le patient que pour le praticien. Cette étude vise à évaluer empiriquement les façons d’ajuster les lentilles en utilisant deux topographes, des instruments fournissant des informations sur la forme de l’œil, améliorant ainsi l’ajustement des lentilles pour les praticiens, les patients et les fabricants de lentilles de contact.

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Superviseur du corps professoral :

Langis Michaud

Étudiant :

Gabriella Courey

Partenaire :

Les Laboratoires Blanchard Inc

Discipline :

Médecine

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

Biomarqueurs de neuroimagerie de la maladie de Parkinson identifiés par imagerie du cerveau, du tronc cérébral et de la moelle épinière

Dans le projet actuel de neuroimagerie fonctionnelle et structurale, nous visons à identifier les changements fonctionnels et structurels corrélés à la présence de la maladie et à sa sédade de gravité, et qui peuvent servir de base au développement futur de biomarqueurs de neuroimagerie pour la MP. Pour atteindre cet objectif, nous utiliserons notre expertise en neuroimagerie fonctionnelle de la moelle épinière cervicale (CSC), du tronc cérébral et du cerveau (simultanément), ainsi qu’en neuroimagerie microstructurelle de la moelle épinière. Le PDQ jouera un rôle essentiel dans le recrutement des sujets, tout en bénéficiant des résultats de la recherche et des connaissances acquises grâce au projet. Ce travail a un grand potentiel pour le développement futur d’applications cliniques, puisque les nouveaux biomarqueurs de la MP développés ici peuvent aider à diagnostiquer la maladie, évaluer sa gravité ou l’identification prodromique des individus à risque.

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Superviseur du corps professoral :

Julien Doyon

Étudiant :

Linda S. Dahlberg

Partenaire :

Parkinson, Québec

Discipline :

Médecine

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Caractérisation des cendres volantes de chaudière afin d’adapter les producteurs à des usages finaux bénéfiques

De nombreux moulins utilisent actuellement de la biomasse (combustible porcin, écorce, sciure, déchets de démolition, etc.) pour la production de chaleur et d’électricité en raison de son statut de gaz à effet de serre. La combustion de cette matière première génère des résidus de cendres dont les propriétés varient largement selon celles de la matière première et les conditions de fonctionnement de la chaudière. Ainsi, la majorité des cendres produites au Canada sont actuellement dépotoirées. Le projet proposé vise à caractériser les cendres provenant de diverses sources et à faire correspondre les propriétés des cendres aux exigences des usages finaux bénéfiques, tels que le remplacement du ciment dans l’industrie de la construction, l’amendement du sol, les ingrédients forestiers/routes rurales et comme matériau source pour récupérer des produits vendables/utilisables. Les organisations partenaires, les usines membres de l’Alliance des bioproduits en pâte et papier de la Colombie-Britannique, bénéficieront des opportunités d’utilisation des cendres spécifiques à chaque usine identifiées grâce à cette recherche. Les usines pourront commercialiser la cendre et les produits dérivés de la cendre tout en contribuant à éliminer les anciennes pratiques d’enfouissement profondes.

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Superviseur du corps professoral :

Sumi Siddiqua

Étudiant :

Abu Sayed Md. Kamal

Partenaire :

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Agriculture

Université :

Programme :

Accélération

Vers des systèmes de tri basés sur des capteurs spécifiques aux minerais dans l’exploitation minière

Un projet de recherche multidisciplinaire de deux ans, nécessitant des MSc, PhD et PDF en informatique, sciences de la Terre et des océans, ainsi qu’en génie minier, est proposé, en collaboration avec un commanditaire industriel, MineSense, axé sur le développement de nouveaux capteurs pour le tri avancé des capteurs et les applications dites anon-grade dans des situations minières à haute capacité et faible qualité jusque-là non abordées. Les objectifs spécifiques incluent, par la caractérisation avancée des minerais, le développement de capteurs, le développement d’algorithmes (y compris l’utilisation de l’IA) et la conception et l’évaluation avancées de systèmes pour :
• Améliorer la capacité des capteurs à répondre aux différentes compositions minéralogiques d’un minerai ou d’un gisement
⢠Intégrer la connaissance de ces caractéristiques dans des algorithmes pour le tri des roches ou des blocs, ou des paramètres de grade ou non afin de développer des systèmes de détection plus intelligents, et ultimement de tri,
• Intégrer les systèmes de capteurs développés dans des applications spécifiques à la détection et au tri du minerai dans l’industrie, incluant la récupération du minerai, le rejet des déchets et le contrôle des paramètres non liés à la tendresse.

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Superviseur du corps professoral :

Bern Klein; David Poole; Lee Groat

Étudiant :

Lindsey Abdale; Natalia Martino

Partenaire :

MineSense Technologies

Discipline :

Génie

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Programme :

Accélération

Utilisation d’un système de surveillance de la température et de l’activité comme prédicteur pour l’accouchement et l’œstrus

Surveiller les vaches laitières individuellement autour du moment du vêlage et pendant la lactation peut permettre d’identifier les difficultés de vêlage ou les vaches à risque de développer une maladie, ainsi que les vaches en œstrus afin de créer des alertes pour les éleveurs laitiers. Par conséquent, on observe une augmentation de la recherche sur les méthodes visant à prédire avec précision le moment du vêlage, le diagnostic des maladies et la détection de l’œstrus via la surveillance de l’activité et de la température. Récemment, un nouveau système de surveillance de l’activité bovine et de la température centrale utilisant une nouvelle technologie de capteurs a été développé. Le but de cette proposition est de créer des occasions d’améliorer la santé des vaches en transition en prédisant plus précisément le moment du vêlage et les vaches à risque de développer des maladies.
Herdstrong est une start-up relativement petite, mais avec un département de R&D très actif et des produits dans plusieurs opérations et universités, particulièrement à travers l’Amérique du Nord. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Ronaldo Luis Aoki Cerri

Étudiant :

Janet Bauer

Partenaire :

Herdstrong

Discipline :

Science alimentaire

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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