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

Caractérisation mécanique des implants recouverts de phages pour la prévention et le traitement des infections de l’articulation périprothétique chez les patients à haut risque

Causées par des bactéries planctoniques et résistantes aux biofilms sur les implants, les infections articulaires périprothétiques (JP) constituent l’une des complications les plus dévastatrices en orthopédie et correspondent à la hausse prévue des remplacements articulaires. Du point de vue des patients, des chirurgiens, des hôpitaux et du système de santé, les PJI présentent donc un grand besoin médical non satisfait, entraînant une forte morbidité, voire une mortalité, chez les patients affectés. Par conséquent, les cliniciens trouveraient une technologie inestimable ayant un potentiel pour gérer la PJI sur les implants. Avec l’essor de la résistance aux antimicrobiens (RAM), une nouvelle technologie pour prévenir ou traiter l’IFP serait inestimable.

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Superviseur du corps professoral :

L’Hocine Yahia

Étudiant :

Joséphine Tawil

Partenaire :

Phagelux

Discipline :

Génie - 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 ce processus, nous cherchons à « enseigner » à un algorithme comment piloter un avion en exposant le pilote IA à un environnement virtuel et en lui fournissant des données de vol et un objectif. Sinon, l’algorithme pourrait apprendre en observant des pilotes humains. Si cette approche réussit, elle pourrait mener à de meilleurs systèmes de pilote automatique ainsi qu’à des aides pédagogiques pour les nouveaux pilotes en simulant leur réponse à différents environnements de vol et en aidant les instructeurs à choisir les exercices d’entraînement les plus appropriés.

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Superviseur du corps professoral :

Yoshua Bengio

Étudiant :

Sahar Bahrami

Partenaire :

Paladin AI Inc

Discipline :

Informatique

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accélération

WP 3.2.2 – Analyse automatisée des journaux

Ciena est une entreprise canadienne de chef de file dans l’ingénierie et la fabrication de systèmes et dispositifs réseaux. L’entreprise compte environ 5 000 produits opérationnels dans son portefeuille. La grande majorité des produits Ciena génèrent des journaux lors du démarrage et des opérations en mode mission à partir des différentes tâches fonctionnant sur leurs systèmes d’exploitation en temps réel. L’entreprise souhaite donc 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 afin d’extraire des connaissances exploitables. Dans ce contexte, l’objectif général proposé du projet « 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 lors de l’introduction et de la phase de production de nouveaux produits, dans le cadre du cycle de vie du produit ainsi que pour l’analyse des échecs de retour sur le terrain.

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Superviseur du corps professoral :

Naouel Moha

Étudiant :

Fares Ben Slimane

Partenaire :

Ciena Corp.

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université du Québec à Montréal

Programme :

Accélération

Caractérisation des valeurs aberrantes KPI à partir des 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 (aussi appelés traces). Toute défaillance du système y est donc consignée. Cependant, la taille considérable de ces journaux nuit considérablement à leur utilisation efficace par les analystes et les développeurs. Nous proposons une méthode automatisée pour détecter les échecs d’exécution, et en outre pour caractériser les caractéristiques communes aux groupes d’instances en échec. L’approche sera basée sur des algorithmes d’apprentissage automatique et produira des clusters de traces défaillantes avec des caractéristiques communes. Puisque l’isolement des caractéristiques communes à une défaillance à l’exécution est une partie importante de l’effort global pour résoudre le problème, la recherche proposée ici permettra aux développeurs d’extraire des informations exploitables à partir des traces.

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Superviseur du corps professoral :

Raphaël Khoury

Étudiant :

Souhail Ben Ali

Partenaire :

Ubisoft

Discipline :

Informatique

Secteur :

Industries de l’information et culturelles

Université :

Université du Québec à Chicoutimi

Programme :

Accélération

Prédiction du comportement des clients des programmes de fidélisation à l’aide de motifs interprétables basés sur l’analyse logique des données

Aeroplan Inc. (« Aeroplan ») vise à repenser et optimiser son programme de fidélisation Aeroplan grâce à une collaboration avec la Polytechnique Montrã©al. Les clients affiliés au programme d’Aeroplan accumulent des miles grâce à leurs achats et peuvent échanger ces miles contre divers cadeaux. Il est essentiel pour Aeroplan de prédire le comportement des clients, de définir les causes de certains comportements et de prévoir les conséquences de l’application de différentes politiques, par exemple des offres ou de la valeur des cadeaux. Dans ce projet, nous proposons d’exploiter la base de données historique des clients d’Aeroplan pour prédire le comportement des clients en utilisant l’analyse logique des données (LAD) comme technique d’apprentissage automatique interprétable. Nous avons l’intention d’utiliser les patrons générés par le LAD pour concevoir des plans marketing personnalisés. Cette approche devrait permettre au département marketing d’Aeroplan d’identifier le comportement futur des clients ainsi que leur cause et de cibler les clients avec des politiques marketing personnalisées appropriées. Cela devrait aider Aeroplan à éviter des problèmes tels que le désabonnement ou la baisse du taux d’utilisation. La précision de la prédiction de notre modèle sera comparée aux techniques traditionnelles d’apprentissage automatique, reconnues pour bien prédire les comportements des clients. Les politiques marketing proposées seront testées sur un échantillon de clients d’Aeroplan à l’aide d’une approche de test A/B.

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Superviseur du corps professoral :

Antoine Saucier

Étudiant :

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 bois – Deuxième année

Portée par une conscience environnementale accrue, l’industrie de la construction s’efforce de plus en plus d’utiliser des matériaux comme le bois à faible empreinte carbone tout au long de leur cycle de vie. Des produits en bois massif à haute résistance, des connexions ductiles innovantes et une préfabrication rapide contrôlée numériquement par ordinateur, combinées à une législation changeante, offrent de meilleures occasions de construire aussi de hautes structures en bois. Cependant, la faible ductilité et la résistance à la traction limitée du bois représentent des défis pour ces bâtiments, particulièrement 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 fascinante qui offre de nouvelles possibilités de conception. Cependant, les codes et normes actuels ne fournissent aucune directive 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 permis et de la résistance requise, assurant la satisfaction de tous les objectifs de performance, a été identifiée comme une approche prometteuse. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Thomas Tannert

Étudiant :

Md Shahnewaz

Partenaire :

Jeûne+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 rareté d’eau causée par le changement climatique, renforcée par une urbanisation rapide et la croissance démographique, les initiatives de réutilisation de l’eau potable suscitent de l’intérêt. La réutilisation des eaux potables 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 fréquemment installé comprenait la microfiltration, l’osmose inverse (RO) et l’ultraviolet (UV) comme étapes de traitement. Aujourd’hui, dans de nombreuses régions non côtières, des trains alternatifs avancés de traitement de l’eau non basés sur des RO, tels que le carbone activé biologique à l’ozone (BAC), sont en cours d’évaluation. L’UV joue un rôle important dans les trains de réutilisation potable en raison de sa capacité à inactiver des agents pathogènes jusqu’à 6 log. Ainsi, étant donné les multiples trains de traitement à réutilisation où l’UV joue un rôle essentiel, il est nécessaire de minimiser la consommation d’énergie UV et de maximiser la performance selon les différents trains de traitement en amont. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Ajay Ray

Étudiant :

PANKAJ CHOWDHURY

Partenaire :

Technologies de Troie

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université Western

Programme :

Élévation

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

L’adoption et le développement généralisés des technologies de détection sans fil pour la surveillance et l’identification autonome des activités financières ont affecté les institutions financières au cours de la dernière décennie. Cependant, une utilisation plus large des technologies RFID dans le secteur bancaire a soulevé des défis concernant la sécurité et la confidentialité des données financières sensibles. Les innovations et 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 construirons délibérément un cadre complet basé sur la RFID et son application pour faire correspondre de manière experte et automatique le profil du client et du banquier selon un certain nombre d’attributs pondérés sélectionnés. Nous développerons un cadre RFID qui collecte, communique et gère de façon sécuritaire les données financières ainsi que les détails des comptes des clients. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Dimitrios Hatzinakso

Étudiant :

Sonam Kaul

Partenaire :

Banque Royale RBC

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Étude de la portée de l’ARNdsd dans les cellules humaines

L’ARND-d long est produit par les virus durant leur cycle réplicatif. Chez les plantes et les invertébrés, de longs ARNd bloquent des processus cellulaires cruciaux par interférence ARN (ARNi). Chez les vertébrés, l’ARNDd long est un puissant inducteur de protéines de signalisation critiques qui régulent les réponses immunitaires antivirales. Bien que le système ARNi soit conservé chez les vertébrés, il existe peu de preuves suggérant qu’il joue un rôle majeur dans la défense antivirale. De plus, il reste incertain si les dsRNA longs peuvent servir de modèle pour l’ARNi (dsRNAi) chez les vertébrés. Le projet proposé vise à déterminer quels types de cellules humaines sont capables d’utiliser de longs ARNd pour l’ARN et à tester ce mécanisme pour de nouvelles applications thérapeutiques dans les cellules humaines.

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Superviseur du corps professoral :

Stéphanie DeWitte-Orr

Étudiant :

Shawna L Semple

Partenaire :

Centre pour la commercialisation des anticorps et des biologiques

Discipline :

Biologie

Secteur :

Université :

Université Wilfrid-Laurier

Programme :

Accélération

Utilisation des rayons X comme alternative au contrôle des pathogènes fongiques et bactériens dans les semences et les aliments entreposés

La pénurie et la qualité de la nourriture pour nourrir la population existante et croissante sont des enjeux mondiaux. Il y a aussi de sérieux problèmes avec les agents pathogènes fongiques et bactériens, ce qui entraîne des pertes annuelles de plusieurs milliards de dollars de produits agricoles. Ce projet vise à atténuer cela en utilisant le traitement aux rayons X des graines et des produits organiques, au lieu de rayons gamma ou de faisceaux d’électrons de quelques énergies de quelques MeV. Ce projet, une fois terminé, prévoit de développer des installations de traitement déployables sur le terrain destinées à être utilisées partout dans le monde, y compris dans les pays en développement des zones tropicales, afin de limiter la pénurie alimentaire du monde affamé.

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Superviseur du corps professoral :

Chary Rangacharyulu; Venkatesh Meda

Étudiant :

Kaylyn Olshanoski; Moira Elisabeth McCoy

Partenaire :

NavGaea Consulting Inc

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Amélioration des prévisions d’avalanches dans des zones à faible quantité de données grâce à la modélisation physique du manteau neigeux

L’évaluation des conditions d’avalanche dangereuses nécessite un flux fiable de données météorologiques et de 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 combinant des modèles de prévision météorologique avec des modèles physiques de manteau neigeux, cependant, cette méthode a été adoptée de manière limitée par les prévisionnistes d’avalanches. Le projet proposé augmentera l’adoption des modèles de manteau neigeux en développant un tableau de bord qui permettra aux prévisionnistes d’Avalanche Canada de visualiser les motifs spatiaux du manteau neigeux, de les alerter des changements critiques et de fournir une évaluation de la précision du modèle. De nouvelles méthodes de comparaison entre les résultats des modèles et les observations de neige seront étudiées, et les méthodes de regroupement spatial offriront une nouvelle vision dynamique des motifs régionaux du manteau neigeux. Le projet améliorera la précision et la qualité des produits et avertissements de sécurité publique d’Avalanche Canada dans les zones où les données manquent.

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Superviseur du corps professoral :

Pascal Haegeli

Étudiant :

Simon Horton

Partenaire :

Avalanche Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Élévation

Imagerie par champ d’ondes pour la surveillance des grains stockés et des applications biomédicales

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

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Superviseur du corps professoral :

Ian Jeffrey; Colin Gilmore; Jitendra Paliwal

Étudiant :

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

Partenaire :

151 Research Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

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