Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
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NF
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SK.
4184
L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
209
N.-B.
474
N.-S.

Projets par catégorie

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

Optimisation de l’heuristique pour les problèmes de verre de spin pour diverses solutions

Les problèmes d’optimisation, tels que la recherche du chemin le plus court ou le plus rapide vers une destination, sont omniprésents dans l’industrie. Hower, 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 solveurs de problèmes d’optimisation qui se concentrent à la fois sur la qualité et la diversité des solutions proposées. Ces solveurs seront ensuite utilisés pour évaluer les performances du processeur de recuit quantique D-Wave.

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Superviseur de la faculté :

Malcolm Kennett

Etudiant :

Alex Zucca

Partenaire :

D-Wave Systems Inc.

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

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

Kindred offre aux détaillants de commerce électronique une solution pour aider à l’exécution rapide des commandes 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 articles des commandes, les scanne et place chaque article dans un cubby du put-wall selon le code de numérisation. Le robot comprend une pince, un bras de 6 degrés de liberté et un module de vision stéréo, ainsi que d’autres boîtiers électroniques et mécaniques. La recherche proposée explorera les techniques d’apprentissage automatique basées sur l’apprentissage par renforcement pour alimenter les données enregistrées à partir de robots de production Kindredâs dans des algorithmes d’apprentissage afin de générer de nouvelles meilleures façons pour ces robots de choisir, scanner et ranger ces commandes de clients de commerce électronique.

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Superviseur de la faculté :

Florian Shkruti

Etudiant :

Bryan Chan

Partenaire :

Kindred Systems Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Attention visuelle dans l’apprentissage profond pour la détection et la classification

L’attention visuelle fait référence au mécanisme consistant à se concentrer dynamiquement et sélectivement sur un sous-ensemble des stimuli d’entrée visuelle pour une analyse détaillée, 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 des images, à la détection d’objets, à la reconnaissance de séquences d’objets, ainsi qu’au sous-titrage d’images et à la réponse visuelle aux questions. 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 la vision par ordinateur Epsonâs et les technologies et produits de base d’apprentissage automatique.

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Superviseur de la faculté :

Sanja Fidler

Etudiant :

Jing Huang

Partenaire :

Epson Canada Ltée

Discipline :

Informatique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Technologie de script express : Scratch pour SOTI SNAP et IoT

SOTI a développé un produit logiciel appelé SOTI SNAP qui est conçu pour permettre à quiconque de créer une application sans programmation ni connaissances techniques. SOTI SNAP permet aux utilisateurs de faire glisser et déposer des widgets sur un canevas 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 une logique de programmation doivent utiliser JavaScript, mais l’utilisation de JavaScript nécessite des compétences techniques. SOTI aimerait ajouter une capacité de langage visuel similaire aux frameworks de programmation de blocs visuels tels que Scratch et Blockly. Cette capacité cadrerait bien avec notre objectif de code zéro et notre exigence minimale de compétences techniques pour développer des applications avec SOTI SNAP.

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Superviseur de la faculté :

Syed Ishtiaque Ahmed ; Khai Truong

Etudiant :

Jamie Beverley

Partenaire :

SOTI Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Vraies mains VR et interaction avec des objets virtuels

Servant de partie du corps la plus largement utilisée pour la communication, la main est un outil très important pour l’homme d’interagir avec le monde. En particulier avec le développement continu de la réalité virtuelle et de la réalité augmentée, l’information de pose à la main est progressivement 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 de main virtuelle expressive pour augmenter l’immersion et la présence dans les expériences de RV. Le capteur capacitif qui sera utilisé dans ce projet est soutenu par le partenaire du projet, Tactual Labs qui, d’ici la fin de ce projet, bénéficiera d’avoir son contrôleur capacitif innovant actuel plus intelligent.

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Superviseur de la faculté :

David I.W. Levin

Etudiant :

Shihang Zhu

Partenaire :

Tactual Labs Co.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Permettre l’achat de maisons résidentielles à grande échelle

Achète et vend correctement des maisons directement auprès des consommateurs. Pour que notre entreprise soit prospère, nous devons être en mesure de prédire deux choses lors de la prise d’une décision d’achat d’une maison : ? Le prix qu’il se vendrait sur le marché libre ? Combien de temps il passera sur le marché pour vendre à ce prix Ces deux variables sont corrélées : le prix peut affecter le temps sur le marché, et le temps sur le marché peut affecter le prix. Il y a beaucoup d’autres facteurs en jeu aussi bien. Dans le marché plus large, ces décisions immobilières complexes sont en grande partie prises en utilisant le jugement humain, basé sur l’expérience et l’expertise. Nous voulons augmenter la vitesse et la précision de ces prédictions en utilisant la science des données appliquée, afin de réduire le risque commercial des décisions d’achat de maison et de permettre de les faire à grande échelle.

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Superviseur de la faculté :

Nathan Taback

Etudiant :

Bharadwaj Janarthananan

Partenaire :

Correctement

Discipline :

Informatique

Secteur :

Biens immobiliers et services de location et de location à bail

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Une enquête sur le consensus et le rendement dans les systèmes distribués

Dans une architecture à plusieurs niveaux ou zonée, les nouvelles contraintes commerciales pour la résidence des données régionales impliquent un besoin de nouveaux modèles 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 de leurs frontières définies, sauf indication contraire (par exemple, les données provenant des États-Unis sont destinées à une entité de l’ONU). Une approche architecturalement propre consiste à négocier le mouvement des données uniquement au niveau de la couche de persistance. L’objectif est d’examiner le paysage de l’industrie pour trouver des remplacements appropriés ou de modifier autrement la conception existante pour faciliter la réplication des données en fonction de ces exigences. Des objectifs spécifiques de latence de cohérence (avec des limites supérieures définies) et de performance de parité pour les taux de lecture et d’écriture doivent être atteints. Les performances de parité sont mesurées via msg/s et sont atteintes si le système modifié/de remplacement a au moins le même profil de performance (moyenne, médiane et centile de 99 %) que le système existant.

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Superviseur de la faculté :

Matt Medland

Etudiant :

Duc Truong

Partenaire :

Ethoca Technologies

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Prédiction de la rotation de la lentille sclérale basée sur la toricité cornéosclérale

Les patients atteints d’une maladie cornéenne nécessitent souvent un traitement avec des lentilles sclérales. Contrairement aux lentilles de contact souples ordinaires, ces lentilles sont beaucoup plus grandes et ont un espace entre la cornée et la lentille qui est rempli de liquide avant l’application de lentille. Ces lentilles sont extrêmement utiles en cas de sécheresse extrêmement oculaire et chez les patients présentant des cornées irrégulières. Ajuster ces lentilles pour mouler parfaitement la surface de l’œil est de la plus haute importance pour s’assurer que le patient est à l’aise et voit bien avec ses lentilles. Les techniques actuelles pour ajuster les lentilles sclérales impliquent une technique d’ajustement « par essais et erreurs », qui prend beaucoup de temps de chaise pour le patient et le praticien. Cette étude vise à évaluer les façons d’ajuster empiriquement les lentilles à l’aide de deux topographes, des instruments qui fournissent des informations sur la forme de l’œil, améliorant ainsi les ajustements de lentilles pour les praticiens, les patients et les fabricants de lentilles de contact.

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Superviseur de la faculté :

Langis Michaud

Etudiant :

Gabriella Courey

Partenaire :

Les Laboratoires Blanchard inc.

Discipline :

Médecine

Secteur :

Services professionnels, scientifiques et techniques

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

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

Dans le cadre du projet actuel de neuroimagerie fonctionnelle et structurelle, nous visons à identifier les changements fonctionnels et structurels qui sont en corrélation avec la présence de la maladie et sa stadification de la gravité) et qui peuvent servir de base au développement futur de biomarqueurs de neuroimagerie de la MP. Pour atteindre cet objectif, nous utiliserons notre expertise dans la neuroimagerie fonctionnelle de la moelle épinière cervicale (CSC), du tronc cérébral et du cerveau (simultanément), ainsi que dans la neuroimagerie micro-structurelle 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, car les nouveaux biomarqueurs de la MP développés ici peuvent aider à diagnostiquer la maladie, à évaluer sa gravité ou à identifier les personnes à risque.

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Superviseur de la faculté :

Julien Doyon

Etudiant :

Linda S. Dahlberg

Partenaire :

Parkinson Québec

Discipline :

Médecine

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Caractérisation des cendres volantes de chaudière pour jumeler les producteurs avec des utilisations finales bénéfiques

De nombreuses usines utilisent actuellement de la biomasse (combustible de porc, écorce, sciure de bois, déchets de démolition, etc.) pour la production de chaleur et d’électricité en raison de son statut de neutralité en matière de gaz à effet de serre. La combustion de telles matières premières génère des résidus de cendres dont les propriétés varient considérablement en fonction des propriétés des matières premières et des conditions de fonctionnement de la chaudière. Par conséquent, la majorité des cendres produites au Canada sont actuellement enfouies. Le projet proposé vise à caractériser les cendres provenant de diverses sources et à faire correspondre les propriétés des cendres avec les exigences des utilisations finales bénéfiques, telles que le remplacement du ciment dans l’industrie de la construction, l’amendement du sol, l’ingrédient des routes forestières et rurales et comme matériau de base pour récupérer les produits vendables / utilisables. Les organisations partenaires, les usines membres de la BC Pulp and Paper Bioproducts Alliance, profiteront des possibilités d’utilisation des cendres propres à l’usine identifiées dans le cadre de cette recherche. Les usines seront en mesure de commercialiser des produits dérivés des cendres et des cendres tout en contribuant à l’élimination de l’ancienne et profondément enracinée pratique d’enfouissement.

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Superviseur de la faculté :

Sumi Siddiqua

Etudiant :

Abu Sayed Md. Kamal

Partenaire :

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Agriculture

Université :

Programme :

Accélération

Vers des systèmes de tri à base de capteurs spécifiques au minerai dans l’exploitation minière

Un projet de recherche multidisciplinaire de deux ans nécessitant des chercheurs de maîtrise, de doctorat et de PDF en informatique, en sciences de la Terre et de la mer et en génie minier est proposé, en collaboration avec un sponsor industriel MineSense, axé sur le développement de nouveaux capteurs pour le tri de capteurs avancés et les applications dites de qualité ânon dans des situations minières de haute capacité et de faible qualité qui n’avaient pas été traitées auparavant. Les objectifs spécifiques comprennent, grâce à la caractérisation avancée du minerai, au développement de capteurs, au développement d’algorithmes (y compris l’utilisation de l’IA) et à la conception et à l’évaluation de systèmes avancés pour :
⢠Améliorer la capacité des capteurs à répondre à différentes compositions minéralogiques d’un minerai ou d’un corps minéralisé
⢠Intégrer la connaissance de ces caractéristiques dans des algorithmes pour le tri roche ou en vrac ou les paramètres de qualité ou non de qualité afin de développer des systèmes de détection et, finalement, de tri plus intelligents
⢠Intégrer les systèmes de capteurs développés dans des applications de détection et de tri spécifiques au minerai dans l’industrie, y compris la récupération du minerai, le rejet des déchets et le contrôle des paramètres non de qualité.

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Superviseur de la faculté :

Bern Klein ; David Poole ; Lee Groat

Etudiant :

Lindsey Abdale ; Natalia Martino

Partenaire :

MineSense Technologies

Discipline :

Génie

Secteur :

Extraction minière et exploitation en carrière

Université :

Programme :

Accélération

Utilisation d’un système de surveillance de la température et de l’activité comme prédicteur de la parturition et de l’oestrus

La surveillance individuelle des vaches laitières au moment du vêlage et pendant l’allaitement a le potentiel d’identifier les difficultés de vêlage ou les vaches à risque de développer une maladie, ainsi que les vaches dans l’oestrus pour créer des alertes pour les producteurs laitiers. Par conséquent, il y a eu une augmentation de la recherche sur les méthodes permettant de prédire avec précision le moment du vêlage, le diagnostic de la maladie et la détection de l’oestrus 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 qui utilise une nouvelle technologie de capteur a été mis au point. L’objectif de cette proposition est de créer des occasions d’améliorer la santé des vaches de transition en prédisant plus précisément le temps de 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, en particulier à travers l’Amérique du Nord. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Ronaldo Luis Aoki Cerri

Etudiant :

Janet Bauer

Partenaire :

Herdstrong

Discipline :

Sciences de l’alimentation

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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