Projets innovants réalisés

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13270 Projets terminés

1072
AB
2795
C.-B.
430
MO
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NF
348
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

Caractérisation mécanique des implants phage-enduits pour la prévention et le traitement des infections communes periprosthetic dans les patients à haut risque

Causées par des bactéries résistantes aux médicaments planctoniques et biofilm sur les implants, les infections des articulations périprothétiques (PJI) sont l’une des complications les plus dévastatrices en orthopédie et sont conformes à l’augmentation prévue du remplacement articulaire. Du point de vue des patients, des chirurgiens, des hôpitaux, et du système de soins de santé, PJI présentent ainsi un grand besoin médical non satisfait, ayant pour résultat la morbidité élevée, et même la mortalité, parmi les patients affectés. Par conséquent, les cliniciens trouveraient inestimable une technologie avec un potentiel pour gérer PJI sur les implants. Avec l’augmentation de la résistance aux antimicrobiens (RÉSISTANCE AUX ANTIMICROBIENS), une nouvelle technologie pour prévenir ou traiter l’ICP serait inestimable.

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Superviseur de la faculté :

L’Hocine Yahia

Etudiant :

Joséphine Tawil

Partenaire :

Phagelux

Discipline :

Ingénierie - mécanique

Secteur :

Université :

École de technologie supérieure

Programme :

Accélération

Apprentissage par renforcement pour la formation aéronautique

Ce projet vise à explorer l’utilisation d’une classe d’algorithmes d’intelligence artificielle appelée apprentissage par renforcement dans le but d’aider à la formation de nouveaux pilotes. Dans le processus, nous cherchons à « enseigner » à un algorithme comment piloter un avion en exposant le pilote d’IA à un environnement virtuel et en lui fournissant des données de vol et un objectif. Alternativement, l’algorithme pourrait apprendre en observant des pilotes humains. Si cette approche est couronnée de succès, elle pourrait mener à de meilleurs systèmes de pilote automatique ainsi qu’à des outils pédagogiques pour les nouveaux pilotes en simulant leur réponse à différents environnements de vol et en aidant les instructeurs à choisir les exercices de formation les plus appropriés.

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Superviseur de la faculté :

Yoshua Bengio

Etudiant :

Sahar Bahrami

Partenaire :

Paladin AI Inc. (en)

Discipline :

Informatique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

WP 3.2.2 – Analyse automatisée des journaux

Ciena est un chef de file canadien dans l’ingénierie et la fabrication de systèmes et d’appareils de réseautage. La société a environ 5 000 produits utilisables dans son portefeuille. La grande majorité des produits Ciena génèrent des journaux pendant le démarrage et les opérations en mode mission à partir des différentes tâches s’exécutant sur leurs systèmes d’exploitation en temps réel. La société souhaite ainsi augmenter les capacités de son logiciel afin de pouvoir collecter tout type de données de journal générées sur le site de production et liées à d’autres informations externes pour extraire des connaissances exploitables. Dans ce cadre, l’objectif général du projet proposé « Analyse automatisée des journaux » est de fournir à Ciena des capacités avancées d’analyse des journaux, des outils d’exploration de données et des algorithmes d’apprentissage automatique pour soutenir ses opérations de fabrication de produits pendant la phase d’introduction et de production de nouveaux produits dans le cadre du cycle de vie du produit ainsi que pour l’analyse des défaillances des retours sur le terrain.

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Superviseur de la faculté :

Naouel Moha

Etudiant :

Tarifs Ben Slimane

Partenaire :

Ciena Corp.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accélération

Caractérisation des valeurs aberrantes des KPI à partir de journaux à l’aide de l’exploration de données

Ubisoft enregistre l’interaction entre ses clients et ses serveurs dans de grands journaux d’exécution (également appelés traces). Toute défaillance du système y est donc enregistrée. Cependant, la taille considérable de ces journaux entrave considérablement leur utilisation efficace par les analystes et les développeurs. Nous proposons une méthode automatisée pour détecter les exécutions défaillantes et, en outre, pour caractériser les fonctionnalités communes aux clusters d’instances défaillantes. L’approche sera basée sur des algorithmes d’apprentissage automatique et produira des grappes de traces défaillantes avec des caractéristiques communes. Étant donné que l’isolement des fonctionnalités communes à une défaillance d’exécution est une partie importante de l’effort global de résolution du problème, la recherche proposée ici permettra aux développeurs d’extraire des informations exploitables des traces.

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Superviseur de la faculté :

Raphaël Khoury

Etudiant :

Souhail Ben Ali

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et de la culture

Université :

Université du Québec à Chicoutimi

Programme :

Accélération

Prédire le comportement des clients des programmes de fidélisation à l’aide de modèles interprétables basés sur l’analyse logique des données

Aéroplan inc. (« Aéroplan ») , vise à repenser et à optimiser son programme de fidélisation Aéroplan grâce à une collaboration avec Polytechnique Montréal. Les clients affiliés au programme Aéroplanâs gagnent des milles grâce à leurs achats et peuvent échanger ces milles contre divers cadeaux. Il est essentiel pour Aéroplan de prédire le comportement des clients, de définir les causes de certains comportements et de prédire les conséquences de l’application de différentes politiques, p. ex. la valeur des offres ou des cadeaux. Dans ce projet, nous proposons d’exploiter la base de données historique des clients d’Aéroplan pour prédire le comportement des clients en utilisant l’analyse logique des données (DAL) comme technique d’apprentissage automatique interprétable. Nous avons l’intention d’utiliser les modèles générés par LAD pour concevoir des plans de marketing personnalisés. Cette approche devrait permettre au service marketing d’Aéroplan d’identifier le comportement futur des clients ainsi que sa cause et de cibler les clients avec des politiques de marketing personnalisées appropriées. Cela devrait aider Aéroplan à éviter des problèmes tels que le taux de désabonnement ou la baisse du taux d’utilisation. La précision de prédiction de notre modèle sera comparée aux techniques d’apprentissage automatique traditionnelles qui sont connues pour bien fonctionner dans la prédiction des comportements des clients. Les politiques de marketing proposées seront mises à l’essai sur un échantillon de clients d’Aéroplan à l’aide d’une approche de test A/B.

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Superviseur de la faculté :

Antoine Saucier

Etudiant :

Mohamed Ossama Hassan

Partenaire :

Aéroplan

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Industrie des services

Université :

École Polytechnique de Montréal

Programme :

Accélération

Conception basée sur le déplacement de structures hybrides en acier et en bois – Deuxième année

Poussée par une sensibilisation accrue à l’environnement, l’industrie de la construction s’efforce de plus en plus d’utiliser des matériaux tels que le bois d’œuvre à faible empreinte carbone dans son cycle de vie. Les produits de bois massif à haute résistance, les connexions ductiles innovantes et la préfabrication rapide à commande numérique par ordinateur, combinées à l’évolution de la législation, créent de meilleures opportunités de construire également de hautes structures en bois. Cependant, une faible ductilité et une résistance à la traction limitée du bois sont des défis pour de tels bâtiments, en particulier dans les zones sismiques élevées. En revanche, l’acier présente une ductilité et une résistance à la traction élevées ; l’hybridation de l’acier et du bois est une solution intrigante qui offre de nouvelles possibilités de conception. Toutefois, les codes et les normes actuels ne fournissent aucune orientation en matière de conception pour les structures hybrides bois-acier. La conception basée sur le déplacement (DBD) dans laquelle le problème de conception sismique est réduit à l’évaluation du déplacement autorisé et de la résistance requise qui garantit que tous les objectifs de performance sont satisfaits, a été identifiée comme une approche prometteuse. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Thomas Tannert

Etudiant :

Md Shahnewaz

Partenaire :

Rapide+Epp

Discipline :

Foresterie

Secteur :

Université :

Université de Northern British Columbia

Programme :

Élévation

Évaluation technique et économique de la mise en œuvre du traitement UV dans les trains de procédés de réutilisation potable – Deuxième année

Poussées par la pénurie d’eau induite par le changement climatique, encore renforcée par l’urbanisation rapide et la croissance démographique, les initiatives de réutilisation de l’eau potable suscitent de plus en plus d’intérêt. La réutilisation de l’eau potable implique l’utilisation indirecte ou directe d’eaux usées municipales hautement traitées comme source d’eau potable municipale. Historiquement, le train de réutilisation potable le plus généralement installé se composait de la microfiltration, de l’osmose inverse (RO), et de l’ultraviolet (UV) comme étapes de traitement. Aujourd’hui, dans de nombreuses zones géographiques non côtières, des trains de traitement de l’eau avancés non basés sur l’OI tels que le charbon actif biologique à l’ozone (BAC) sont en cours d’évaluation. Les UV jouent un rôle important dans les trains de réutilisation de l’eau potable en raison de leur capacité à inactiver les agents pathogènes jusqu’à 6 log. Ainsi, compte tenu des multiples trains de traitement de réutilisation où les UV jouent un rôle essentiel, il est nécessaire de minimiser la consommation d’énergie UV et de maximiser les performances en fonction des différents trains de traitement en amont. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Ajay Ray

Etudiant :

PANKAJ CHOWDHURY

Partenaire :

Technologies troyennes

Discipline :

Ingénierie - chimique / biologique

Secteur :

Construction et infrastructure

Université :

Université Western

Programme :

Élévation

Système multi-agents basé sur l’identification par radiofréquence (RFID) dans l’environnement bancaire – Deuxième année

L’adoption et le développement à grande échelle de technologies de détection sans fil pour la surveillance et l’identification autonome des activités financières ont eu des répercussions sur les institutions financières au cours de la dernière décennie. Cependant, une utilisation plus large des technologies RFID dans le secteur bancaire a introduit des défis concernant la sécurité et la confidentialité des données financières sensibles. Les innovations et les développements technologiques proposés révolutionneront le secteur bancaire en augmentant l’efficacité, en réduisant les coûts et en offrant des transactions financières sécurisées et sensibles à la confidentialité. Dans ce travail, nous allons délibérément construire un cadre complet basé sur l’IRF et son application pour faire correspondre de manière experte et automatique le profil du client et du banquier en fonction d’un certain nombre d’attributs pondérés sélectionnés. Nous développerons un cadre RFID qui collecte, communique et gère les données financières et les détails du compte du client en toute sécurité. À CONT’D

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Superviseur de la faculté :

Dimitrios Hatzinakso

Etudiant :

Sonam Kaul

Partenaire :

RBC Banque Royale

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Étude de la portée de dsRNAi dans les cellules humaines

L’ARNtd long est produit par les virus au cours de leur cycle réplicatif. Chez les plantes et les invertébrés, les longs dsRNAs bloquent les processus cellulaires cruciaux par interférence ARN (ARNi). Chez les vertébrés, l’ARNt long est un puissant inducteur de protéines de signalisation critiques qui régulent les réponses immunitaires antivirales. Bien que le système d’ARNi soit conservé chez les vertébrés, il y a peu de preuves suggérant qu’il joue un rôle majeur dans la défense antivirale. D’ailleurs, il demeure peu clair si long dsRNA peut fonctionner comme modèle pour RNAi (dsRNAi) dans les vertébrés. Le projet proposé vise à déterminer quels types de cellules humaines sont capables d’utiliser l’ARNr long pour l’ARNi et à tester ce mécanisme pour de nouvelles applications thérapeutiques dans les cellules humaines.

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Superviseur de la faculté :

Stéphanie DeWitte-Orr

Etudiant :

Shawna L Semple

Partenaire :

Centre de commercialisation des anticorps et des produits biologiques

Discipline :

Biologie

Secteur :

Université :

Université Wilfrid-Laurier

Programme :

Accélération

Utilisation des rayons X comme solution de rechange à la lutte contre les champignons et les bactéries pathogènes dans les semences et les aliments entreposés

La pénurie et la qualité des aliments pour nourrir la population existante et croissante est une question d’intérêt mondial. Il y a aussi de graves problèmes avec les agents pathogènes fongiques et bactériens qui entraînent des pertes de milliards de dollars de pertes annuelles de produits agricoles. Ce projet est une tentative d’atténuer cela avec l’utilisation d’un traitement aux rayons X des semences et des produits biologiques au lieu de rayons gamma ou de faisceaux d’électrons de quelques énergies MeV. Ce projet, une fois achevé, a la perspective de développer des installations de traitement déployables sur le terrain pour une utilisation dans le monde entier, y compris dans les pays en développement dans les zones tropicales afin d’atténuer la pénurie alimentaire du monde affamé.

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Superviseur de la faculté :

Chary Rangacharyulu ; Venkatesh Meda

Etudiant :

Kaylyn Olshanoski ; Moira Elisabeth McCoy

Partenaire :

NavGaea Consulting Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Amélioration des prévisions d’avalanches dans les zones où les données sont rares grâce à la modélisation physique du manteau neigeux

L’évaluation des conditions d’avalanche dangereuses nécessite un flux fiable de données météorologiques et sur le manteau neigeux, qui peuvent être difficiles et coûteuses à recueillir dans de nombreuses régions éloignées du Canada. Les conditions du manteau neigeux peuvent être simulées dans ces régions en couplant des modèles de prévisions météorologiques avec des modèles physiques de manteau neigeux, mais cette méthode a été peu adoptée par les prévisionnistes d’avalanches. Le projet proposé permettra d’accroître l’adoption de modèles de manteau neigeux en élaborant un tableau de bord qui permet aux prévisionnistes d’Avalanche Canada de visualiser les modèles spatiaux du manteau neigeux, de les alarmer des changements critiques et de fournir une évaluation de l’exactitude du modèle. De nouvelles méthodes de comparaison des résultats du modèle avec les observations de la neige seront étudiées et les méthodes d’agrégation spatiale offriront une nouvelle vue dynamique des modèles régionaux du manteau neigeux. Le projet améliorera l’exactitude et la qualité des produits de sécurité publique et des avertissements d’Avalanche Canada dans les régions où les données sont rares.

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Superviseur de la faculté :

Pascal Haegeli

Etudiant :

Simon Horton

Partenaire :

Avalanche Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Élévation

Imagerie de champ d’onde pour la surveillance des grains stockés et les applications biomédicales

La technologie d’imagerie électromagnétique et/ou ultrasonore utilise un système matériel pour mesurer la réponse d’une cible à l’interrogation de l’énergie. À l’aide d’algorithmes informatiques sophistiqués, ces mesures peuvent être converties en une image des propriétés intérieures de la cible d’imagerie. Dans le présent document, les cibles d’intérêt se situent dans les domaines de l’imagerie biomédicale et de la surveillance des cultures agricoles stockées.
Les progrès majeurs de la technologie d’imagerie au cours de la dernière décennie ont permis de poursuivre ces applications commercialement, mais il reste d’importantes possibilités d’améliorations continues. Ce projet vise généralement à réaliser des progrès dans l’imagerie électromagnétique et échographique, ainsi que d’autres technologies de surveillance complémentaires.

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Superviseur de la faculté :

Ian Jeffrey ; Colin Gilmore ; Jitendra Paliwal

Etudiant :

Max Hughson ; Ryan Kruk ; Amir Ghasemi ; Hannah Fogel ; Forouz Mahdinezhad Saraskanroud ; Vahab Khosdel ; Pedram Mojabi

Partenaire :

151 Research Inc. (en)

Discipline :

Ingénierie - informatique / électrique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

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