Projets innovants réalisés

Explorez des milliers de projets réussis résultant de la collaboration entre les organisations et les talents postsecondaires.

13270 Projets terminés

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L’ONT
2671
QC (EN)
43
PE
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N.-B.
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N.-S.

Projets par catégorie

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

Évaluation de l’équipe incassable : un programme d’apprentissage de la santé mentale des adolescents

Compte tenu de l’augmentation des problèmes de santé mentale chez les adolescents, les écoles secondaires canadiennes se concentrent de plus en plus sur la mise en œuvre de programmes visant à améliorer la résilience mentale des élèves. L’un de ces programmes est Team Unbreakable, un programme d’apprentissage de la gestion de 10 semaines basé sur quatre composantes théoriques du programme : axé sur les objectifs, structuré en groupe, dans le contexte scolaire et basé sur l’activité physique. Ce programme a été mis en œuvre dans 117 écoles, avec la participation de près de 10 000 élèves au cours des cinq dernières années dans le Sud de l’Ontario. Malheureusement, ce programme n’a pas encore été évalué. La présente collaboration propose une étude de recherche pour explorer l’efficacité et l’acceptabilité de ce programme. On demandera aux étudiants de remplir un questionnaire d’autodépiscation sur les indicateurs de résultats clés et de participer à des entrevues semi-structurées pour discuter de leurs expériences de programme. Les constatations de cette évaluation orienteront la croissance et le développement de ce programme alors que Team Unbreakable traverse des changements structurels critiques.

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Superviseur de la faculté :

Catherine Sabiston

Etudiant :

Alyona Koulanova

Partenaire :

Équipe incassable

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Autres services (à l’exception de l’administration publique)

Université :

Programme :

Accélération

Jouez pour la réalité : transmettre les défis de la durabilité à travers les mécanismes de jeu

Plusieurs régions de l’Ontario ont convenu de réduire leurs émissions de carbone de 80 % d’ici 2050. Cependant, beaucoup de ces villes n’ont pas en fait un plan sur la façon dont ilsâll atteindre cet objectif noble mais difficile. En réponse, la Waterloo Global Science Initiative (WGSI) (en partenariat avec plusieurs collaborateurs de la région de Waterloo) a créé un prototype de jeu de société appelé Energize : son objectif est d’attirer l’attention sur les défis et les solutions de la façon dont une ville peut réduire les émissions de carbone.

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Superviseur de la faculté :

Neil Randall

Etudiant :

Aaron Atienza

Partenaire :

Waterloo Global Science Initiative

Discipline :

Langues et linguistique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Prédire le risque de comportements réactifs agressifs chez les personnes atteintes de démence à l’aide du traitement du langage naturel (TALN) et de l’apprentissage automatique (ML).

Les patients atteints de démence finiront par subir une perte significative de la fonction cognitive. Beaucoup auront du mal à communiquer correctement les défis de la vie et deviendront plutôt agités, ce qui entraînera une agression verbale ou physique. La surveillance du risque qu’un résident se fasse du mal ou fasse du mal à d’autres personnes en raison d’un comportement agressif est une priorité dans un établissement de soins de longue durée où la démence est présente. Les soignants de Shannex enregistrent régulièrement la santé et le comportement des résidents à l’aide de systèmes informatiques. Chacun de ces systèmes enregistre numériquement des informations sous forme de données structurées ou de texte non structuré, fournissant un journal continu des antécédents de chaque patient résident. L’objectif de ce projet est d’utiliser des techniques de traitement du langage naturel (TALN) et d’apprentissage automatique (ML) pour élaborer des modèles qui peuvent prédire la probabilité qu’un résident présente des comportements agressifs qui pourraient se blesser ou nuire à d’autres personnes au cours de la semaine suivante.

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Superviseur de la faculté :

Daniel Silver

Etudiant :

Maryam Tajeddin

Partenaire :

Shannex

Discipline :

Informatique

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Programme :

Accélération

Recherche technique sur le développement des ressources non classiques au Canada

Dans le cadre de ce projet, les stagiaires examineront la documentation évaluée par les pairs sur les quatre sujets différents : (1) gaz naturel liquéfié (GNL), (2) fracturation hydraulique, (3) sismicité induite anormale, (4) accès aux eaux de surface et souterraines, transport, chimie du refoulement, conservation, recyclage, traitement et élimination après utilisation dans les opérations de fracturation hydraulique.
L’objectif du projet est d’effectuer l’analyse qualitative des sujets énumérés afin de compiler des informations scientifiques et impartiales qui seront utilisées pour mettre à jour le site Web des partenaires, présentées lors de conférences et rendues publiques sous forme de bulletins. De plus, les étudiants rencontreront régulièrement les champions de l’industrie, pour échanger les connaissances et discuter des aspects les plus importants des sujets de recherche. L’accent sera mis sur la distinction entre les informations scientifiques vraies et les mensonges et les idées fausses actuelles.

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Superviseur de la faculté :

David Eaton ; Mirko Van Der Baan

Etudiant :

Paulina Wozniakowska ; Jieyu Zhang

Partenaire :

Société canadienne des ressources non conventionnelles

Discipline :

Géographie / Géologie / Sciences de la Terre

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Création d’un modèle de végétation prédictive pour guider la restauration des milieux humides dans les marais à marée du bras sud

Je concentrerai mon étude sur un petit marais à marée appelé Île Frenchies dans les marais du bras Sud du fleuve Fraser, qui a été envahi par une espèce envahissante de quenouille. Frenchies, comme beaucoup d’îles de marais de marée a eu une digue construite autour de son périmètre et a donc été coupé de l’entrée naturelle de l’eau du cycle de marée, ainsi que des débits élevés du fleuve Fraser. L’objectif de ce projet est de créer un modèle prédictif pour prévoir le type de couverture végétale qui est susceptible de croître sur le site, une fois que la quenouille envahissante a été affaiblie ou éradiquée sur le site. Le modèle sera créé en caractérisant d’abord les frenchies et les zones qui ne sont pas dominées par la quenouille (sites non perturbés) par des relevés au sol en termes de répartition de l’altitude, de la salinité du sol et de la couverture végétale. Les résultats de ma cartographie des sites non perturbés seront appliqués à l’île Frenchies pour créer le modèle prédictif. NE PAS ÊTRE CON’T

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Superviseur de la faculté :

Anayansi Cohen-Fernandez

Etudiant :

Kyla Sheehan

Partenaire :

Canards Illimités Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Réseau de fusion de capteurs intégré

Les détecteurs d’objets 3D très précis nécessitent des ressources de calcul importantes, et réduire le calcul et la charge de mémoire tout en maintenant le même niveau de performance est une tâche essentielle pour tout véhicule autonome sûr et fiable. Ce projet de recherche étudie le déploiement d’un modèle précis de détection d’objets 3D dans une architecture aux ressources limitées en modifiant la structure du modèle, ses paramètres ainsi que son activité pendant le fonctionnement. Grâce à une optimisation à plusieurs niveaux, la quantité de calcul ainsi que la charge de mémoire seront réduites tout en maintenant les performances de détection d’objets 3D. Les connaissances acquises grâce à cette expérience aideront le partenaire de l’industrie à développer de nouvelles architectures pour des tâches de calcul de plus en plus compliquées.

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Superviseur de la faculté :

Robert Laganiere

Etudiant :

Rytis Verbickas ; Yahya Massoud

Partenaire :

Synopsys Inc.

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Couplage d’utilisateurs multicanaux grâce à l’appariement probabiliste

Les gens utilisent plusieurs appareils pour effectuer diverses tâches, ce qui rend leur identité en ligne fragmentée. La publicité consiste autant à savoir quand ne pas promouvoir un produit qu’à savoir quand le faire. Par exemple, avant d’envoyer des publicités pour l’alcool et le cannabis, l’utilisateur doit être identifiable comme étant plus de 19 ans. Les informations sur l’âge ne peuvent être disponibles que sur un canal différent de celui par lequel l’utilisateur se connecte. Il est donc difficile d’acquérir une compréhension holistique des utilisateurs et de développer une stratégie marketing unique sur tous les appareils. Pelmorex Audience, division de publicité mobile de Pelmorex Corp., aimerait explorer des techniques avancées de correspondance probabiliste à grande échelle pour relier différentes représentations d’un même utilisateur sur tous les canaux, afin de créer un ensemble maître de profils d’utilisateurs. Cela leur permettra d’améliorer l’expérience utilisateur en limitant la répétition des publicités sur différents environnements, tout en personnalisant les annonces en fonction de leurs intérêts.

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Superviseur de la faculté :

Marsha Chechik

Etudiant :

Kavita Srinivasan

Partenaire :

Pelmorex Media Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Soyez vous-même : Comment être un influenceur positif sur et hors ligne

Il a été démontré que la conduite d’une mère, ainsi que sa relation avec sa fille, peuvent avoir un impact direct et indirect sur le bien-être et le développement de sa fille (par exemple, les habitudes alimentaires, l’image corporelle et l’estime de soi). Des études ont montré que la relation mère/fille influence chaque étape du développement de la fille, avec une influence particulière dans la formation de la jeune adolescenteâs perception d’elle-même et de son corps. Comme la modélisation des parents existe hors ligne entre les mères et les jeunes filles adolescentes (11-14 ans), une influence similaire est exercée par l’évolution rapide de la culture numérique, comme les sites de réseautage social (SNS). En collaboration avec les membres de la communauté, les mères, les universitaires et les éducateurs, nous co-créerons et évaluerons une expérience d’apprentissage transformatrice pour les influenceurs positifs, qui consistera en une boîte à outils tangible et un atelier communautaire. Le matériel sera un service de sensibilisation opérationnel et durable pour la Bulimia Anorexia Nervosa Association (BANA) à utiliser après la période de financement.

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Superviseur de la faculté :

Sarah Woodruff

Etudiant :

Sara Santarossa

Partenaire :

Bulimia Anorexia Nervosa Association

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Programme :

Accélération

Recherche sur les méthodes de formation de réseaux pour les parcs éoliens offshore

Les systèmes d’alimentation conventionnels reposent sur des machines synchrones pour la production d’énergie et aussi pour la formation d’un réseau de production interconnecté auquel les charges sont connectées via un système de transmission (connu sous le nom de réseau). De plus en plus de sources d’énergie renouvelables sont interconnectées à un réseau via des convertisseurs électroniques de puissance. Ces convertisseurs ont été traditionnellement utilisés avec l’hypothèse d’une grille existante grâce à la présence de machines synchrones. Au cours des dernières années, il a été noté que des conditions d’exploitation se sont produites qui exigent que les convertisseurs qui suivent normalement le réseau aident à l’établissement d’un réseau, un mode connu sous le nom de formation de grille. Cette proposition examine les méthodes et les algorithmes qui sont nécessaires pour le fonctionnement de la formation de réseaux de systèmes d’énergie éolienne, en particulier ceux dotés d’une unité de redresseur de diodes. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Shaahin Filizadeh

Etudiant :

Shirosh Peiris

Partenaire :

Manitoba Hydro International Ltd

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Séries chronologiques sur l’apprentissage statistique pour les finances

Compte tenu d’une série chronologique de rendements pour un portefeuille d’instruments financiers, élaborer un modèle qui prédit avec précision les rendements qui maximisent les profits. La fonction d’objectif prendra une entrée des indicateurs financiers de l’intervalle de temps précédent et les rendements de l’intervalle de temps actuel. Ces indicateurs peuvent expliquer les relations entre les instruments financiers du portefeuille d’intérêt, ce qui est important pour expliquer leurs rendements et le risque associé. Un défi commun avec ces types de problèmes est de savoir à quel point il peut être facile de sur-ajuster votre modèle. Dans ce projet, nous cherchons à explorer des modèles d’apprentissage automatique de pointe pour déterminer un modèle avec une grande précision de prédiction qui s’est bien généralisé à des données invisibles.

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Superviseur de la faculté :

Mark Coates

Etudiant :

Cody Mazza-Anthony

Partenaire :

Squarepoint Technologies

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Application de l’apprentissage automatique pour prédire le transfert de la demande

Le projet nous aidera à concevoir un modèle d’apprentissage automatique qui peut déterminer le transfert de la demande de nos clients. L’objectif principal de ce projet est de concevoir, de rechercher, de construire et d’expérimenter des modèles d’apprentissage automatique pour assurer un faible gaspillage de produits et une grande satisfaction de la clientèle. Le modèle aura plusieurs applications percutantes dans l’ensemble de l’organisation.

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Superviseur de la faculté :

Qiang Soleil

Etudiant :

Zi Yi Chen

Partenaire :

La Compagnie Loblaw limitée

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industrie des services

Université :

Programme :

Accélération

Caractérisation de la multi-morbidité et détection des effets secondaires de la polypharmacie pour la conception de soins de santé personnalisés optimaux avec l’apprentissage automatique

Malgré une amélioration significative des systèmes de santé au cours des dernières décennies, la croissance rapide du nombre de patients atteints de multiples maladies chroniques , appelées multimorbidité â se présente comme un défi complexe pour les services de santé qui sont principalement conçus pour traiter les personnes atteintes de maladies uniques. Les progrès de l’apprentissage automatique ainsi que de la puissance de calcul nous permettent désormais d’exploiter une grande quantité de données sur les soins de santé. L’objectif principal de ce projet est de proposer une approche axée sur les données pour caractériser les patients atteints de multimorbidité de manière à ce qu’un soin optimal puisse être donné à chacun d’eux, en utilisant des techniques d’apprentissage automatique. Le projet utilisera l’ensemble de données de l’ICES (Institute for Clinical Evaluative Sciences), des données de santé publique de l’Ontario qui sont complètement anonymisées et recueillies à partir de 1992 et qui contiennent des renseignements sur environ 15 millions de résidents de l’Ontario. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Marzyeh Ghassemi

Etudiant :

Seung Eun Yi

Partenaire :

IA de couche 6

Discipline :

Informatique

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

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