Projets novateurs réalisés

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13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

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Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

Projet préliminaire de science des données de détection/prédiction des chutes

Les systèmes de détection de chutes ciblent les personnes âgées vivant seules afin d’identifier les événements de chute et d’atténuer les temps d’attente prolongés pour traiter les blessures en général. Ces systèmes utilisent un appareil portable, comme une Ffitbit ou une Apple Watch, jumelé à un algorithme pour détecter les chutes et alerter les aidants ou les services d’urgence. Cependant, une grande variabilité dans le type et les circonstances des chutes (par exemple, à partir d’une petite hauteur avec faible impact) pose problème lors de la détection et de la prédiction précises des chutes. L’approche proposée vise à explorer et exploiter les données recueillies par l’alarme NurtureWatch afin d’améliorer les algorithmes de détection des chutes grâce à des techniques d’apprentissage automatique. Avec l’ajout de l’apprentissage automatique, Jabber Monkey peut offrir un service et un soutien accrus à ses clients en cas de blessure grave causée par une chute.

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Superviseur du corps professoral :

James Tung

Étudiant :

Mina Nouredanesh

Partenaire :

MoviWear

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Mesurer l’efficacité d’un nouveau traitement de l’épicondylite latérale chronique : la manche ArmLock.

L’épicondylite latérale est une source fréquente de douleur latérale au coude et entraîne des restrictions de performance lors des activités quotidiennes, car la douleur augmente avec les mouvements du poignet et des mains. Il est nécessaire d’explorer de nouveaux traitements qui diminuent les symptômes de l’épicondylite latérale. Nous visons à étudier les effets d’un nouveau traitement non chirurgical (la manche ArmLock) sur la douleur, le mouvement et la performance dans les activités quotidiennes chez des adultes diagnostiqués avec une épicondylite latérale. Nous voulons aussi étudier l’acceptation de la manche ArmLock par les participants à l’étude. L’organisation partenaire bénéficiera de la validation de son produit (la manche ArmLock) pour l’utilisation par ses clients. Les commentaires aideront également l’organisation partenaire à développer son produit en le commercialisant auprès d’un plus large éventail d’utilisateurs et/ou d’industries.

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Superviseur du corps professoral :

Adriana Rios Rincon; Antonio Miguel Cruz; Christine Guptill

Étudiant :

Ann Tran

Partenaire :

Tennis Elbow R & D Ltd.

Discipline :

Autre

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Conscience situationnelle cyber-physique intelligente pour les infrastructures intelligentes

La disponibilité des mégadonnées dans les infrastructures intelligentes est devenue un atout stratégique pour les opérateurs afin de comprendre la situation de l’infrastructure et de surveiller les menaces potentielles. Cependant, la plupart des données n’ont toujours pas circulé au-delà des frontières traditionnelles des corporations et de la technologie, ce qui a limité la visibilité qu’aurait pu offrir l’abondance de données. Pour briser les barrières et sensibiliser aux situations liées à l’infrastructure intelligente, le projet développera un cadre efficace basé sur des microréseaux en réseau, qui utilise l’intelligence artificielle pour collecter, aligner et analyser les données cyberphysiques afin de fournir une compréhension claire de l’environnement et des événements dans les réseaux électriques régionaux en réseau. La technique avancée de conscience situationnelle développée par le projet permettra une évaluation plus précise des risques et des mesures d’atténuation plus efficaces contre ceux-ci, afin que les systèmes et infrastructures en réseau soient mieux protégés à l’approche de l’Internet des objets et des communications 5G.

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Superviseur du corps professoral :

Jun Yan

Étudiant :

William Lardier; Moshfeka Rahman

Partenaire :

Ericsson Canada

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Apprentissage profond des fonctionnalités transparent et fiable pour la sécurité des systèmes cyberphysiques

Les technologies les plus récentes d’intelligence artificielle (IA) ont efficacement exploité la richesse des données provenant des systèmes cyberphysiques (CPS) pour automatiser les décisions intelligentes. Cependant, pour les CPS critiques pour la sécurité comme les réseaux intelligents et les villes intelligentes, la conversion de données massives en informations exploitables par l’IA doit être non seulement efficace, mais aussi fiable. À cette fin, ce projet développera des méthodes innovantes d’apprentissage des caractéristiques capables de distiller les données spatiotemporelles brutes, de s’intégrer à l’établissement de connaissances expertes et de modèles systèmes, et de présenter l’information d’appui à la décision avec transparence et fiabilité. En mettant l’accent sur les applications de surveillance de la sécurité dans les CPS critiques pour la sécurité, de nouveaux outils scientifiques et guides pratiques développés par le projet bénéficieront à la recherche et au développement de produits et solutions CPS basés sur l’IA et compatibles 5G pour Ericsson, tout en améliorant la sécurité des infrastructures intelligentes pour le grand public canadien.

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Superviseur du corps professoral :

Jun Yan

Étudiant :

Yongxuan Zhang

Partenaire :

Ericsson Canada

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Évaluation rapide des biais décisionnels à l’aide de tâches de prise de décision de portée dans des applications web

Imaginez qu’on vous pose deux questions lors d’une entrevue d’embauche : 1) Êtes-vous plus collaboratif ou plus individuel? 2) Préféreriez-vous travailler de la maison ou au bureau? Maintenant, imaginez que vous ressentez fortement que vous êtes collaboratif et que vous préférez légèrement travailler de la maison. Un intervieweur pourrait regarder ces deux réponses et les trouver contradictoires. Cependant, s’ils savaient que tu étais plus indécis à propos du travail à la maison, ça aurait plus de sens. Ici, nous proposons d’utiliser des dynamiques de mouvement recodées via des applications mobiles pour fournir ces informations décisionnelles plus détaillées. Pour Paradigm, notre organisation partenaire spécialisée dans l’évaluation, cette nouvelle plateforme d’évaluation leur permettra d’accéder plus facilement à ces riches informations décisionnelles, ce qui se traduira par une meilleure collecte d’informations auprès de plus de personnes en moins de temps.

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Superviseur du corps professoral :

Craig Chapman

Étudiant :

Alexandra Ouellette Zuk

Partenaire :

University of Exeter

Discipline :

Kinésiologie

Secteur :

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération International

Oxyde de sodium manganèse recouvert de polymères sous forme de cathode de batteries à double ion zinc et sodium

Les batteries rechargeables aqueuses-zinc-sodium à double ion sont considérées comme des alternatives aux batteries lithium-ion en raison de leur sécurité et de leur faible coût. En tant que cathode disponible pour les batteries à double ion zinc-sodique, l’oxyde de sodium manganèse (NMO) présente une capacité de décharge spécifique relativement élevée. La polyaniline (PANI) est prometteuse pour revêtir le NMO afin de stabiliser le système NMO, car elle peut supprimer l’effondrement de la structure cristalline. L’acide métanalique est prometteur pour doper le PANI afin d’augmenter la conductivité du PANI. Dans cette recherche, nous modifierons différents paramètres tels que le rapport molaire de Na et Mn, le pourcentage de poids de PANI recouvert de NMO afin d’obtenir une meilleure performance de cycle que le N nu

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Superviseur du corps professoral :

Pu Chen

Étudiant :

Yan Wu

Partenaire :

Enerclean Technology Ltd

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Accélération

Amélioration de l’IA pour la tarification des obligations

Le marché à revenu fixe est composé d’obligations gouvernementales et d’entreprises ainsi que d’autres instruments de dette utilisés pour financer les opérations et les investissements en capital. Le marché obligataire dépend fortement des échanges d’informations entre contreparties et, par conséquent, l’information sur les prix est décentralisée et les participants au marché opèrent avec différents niveaux d’information. L’objectif de ce projet de recherche est de créer des modèles d’intelligence artificielle améliorés qui permettront aux participants du marché de mieux gérer les activités de négociation, de gérer les risques ou d’effectuer des allocations de financement de portefeuille. Améliorer l’intégration des données pertinentes afin de permettre une prévision plus précise des prix des obligations contribuera à l’efficacité, à la stabilité et à la compétitivité du système financier canadien.

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Superviseur du corps professoral :

Cody Hyndman; Frédéric Godin; Geneviève Gauthier

Étudiant :

Xiang Gao; Martha Zaverdinos

Partenaire :

Surbond

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Université :

Programme :

Accélération

Méthodes variationnelles pour la sécurité des pipelines et l’analyse des données

Ce projet explorera les moyens non invasifs de détecter les fuites potentielles dans les conduites de distribution de gaz enterrées en utilisant la propagation sonore. Lorsqu’il y a une source sonore à un point de la conduite, la nature du son provenant d’un autre point dépendra des propriétés du sol environnant, des propriétés de la conduite et de son intégrité. Nous étudierons la mécanique de la propagation du son dans une conduite enfouie entourée de sol, en utilisant des méthodes de la mécanique moderne. Nous utiliserons également des méthodes similaires pour formuler les meilleures pratiques d’analyse des données. Ces deux sujets sont importants pour la compétitivité de l’industrie canadienne. Préserver l’intégrité des gazoducs est également important pour limiter les émissions de GES dans l’atmosphère.

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Superviseur du corps professoral :

Arturo Pianzola

Étudiant :

Tagir Farkhutdinov

Partenaire :

ATCO Ltd

Discipline :

Statistiques / Sciences actuarielles

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Recherche, analyse et développement des processus d’affaires pour la prestation de services d’innovation sur le marché aérospatial

L’activité de recherche consiste à collecter, compiler et analyser des informations pertinentes provenant de sources ouvertes externes sur des sujets spécifiques ayant un impact sur le marché aérospatial. De plus, des recherches en théorie de la gestion et du marketing liées aux processus, cadres et meilleures pratiques pour l’analyse de marché et la prise de décision en investissement feront également partie du projet. Les résultats de la recherche de marché initiale seront utilisés pour poursuivre la recherche, l’analyse et le développement des nouveaux processus d’affaires afin de soutenir l’introduction de nouveaux services et projets d’innovation par PAL Aerospace sur le marché aérospatial mondial.

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Superviseur du corps professoral :

Tom Cooper

Étudiant :

Ismael Golmohammadi

Partenaire :

PAL Aerospace Ltd

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Aérospatiale et défense

Université :

Université Memorial de Terre-Neuve

Programme :

Accélération

Acceptabilité des animations multimédias comme guides préopératoires multilingues pour les patients chirurgicaux à Montréal

Une communication efficace avec les patients est un défi et des obstacles tels que la littératie en santé, la culture et la langue jouent un rôle essentiel dans la compréhension et peuvent influencer les résultats du traitement. Les outils pour aider les professionnels de la santé à éduquer les patients présentent des limites, particulièrement pour ceux qui font face à des obstacles aux méthodes d’enseignement traditionnelles. L’éducation préopératoire aide les patients à ressentir moins d’anxiété, à jouer un rôle actif dans le processus décisionnel et à accroître leur auto-efficacité. Les outils multimédias pour l’éducation des patients sont efficaces à tous les âges et l’utilisation de ressources audiovisuelles peut améliorer l’apprentissage et optimiser les résultats cliniques. Cette étude vise à évaluer l’acceptabilité de la création et de l’application de l’animation multimédia comme guides préopératoires multilingues pour les patients chirurgicaux à Montréal, ainsi qu’à analyser la satisfaction des patients face aux animations. De courtes animations seront créées en se concentrant sur l’éducation holistique des patients à l’information préopératoire, offrant un aperçu du traitement, de la procédure chirurgicale et de la phase postopératoire.

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Superviseur du corps professoral :

Dan Deckelbaum

Étudiant :

Gabriel Schnitman

Partenaire :

Precare

Discipline :

Médecine

Secteur :

Soins de santé et aide sociale

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Développement de composés/nanocomposites polymères intelligents à faible fumée zéro halogène pour les matériaux de recouvrement de fils et de câbles

Actuellement, le retardateur de flamme à base d’halogène est largement utilisé comme matériau de revêtement de câbles dans diverses industries, notamment le pétrole et le gaz. Des études ont conclu que ces matériaux produisent des gaz toxiques et des fumées acides, et persistent aussi contre la dégradation en décharge. Ces conséquences négatives ont mené à une interdiction mondiale des retardateurs de flamme à base d’halogènes. Ce projet est une réponse directe à l’interdiction mondiale en développant un nouveau retardateur de flamme à faible teneur en fumée zéro halogène (LSZH) sans les problèmes mentionnés ci-dessus. Les nouveaux additifs LSZH développés par Shawcor seront d’abord caractérisés pour déterminer leur retard de flamme et d’autres propriétés. Ensuite, des nano-additifs innovants seront étudiés et caractérisés. Les interactions possibles entre plusieurs additifs seront ensuite étudiées afin d’améliorer davantage la performance. Enfin, le processus de fabrication sera optimisé pour rendre le nouveau composite adapté à la production de masse. Le résultat de ce projet offrira à Shawcor une solution pour remplacer le retardateur de flamme à base d’halogène dans sa gamme de produits en réponse à l’interdiction mondiale.

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Superviseur du corps professoral :

Hani Naguib

Étudiant :

Terek Li

Partenaire :

Shawcor

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Optimisation du débit des convoyeurs dans un centre de distribution

FedEx Supply Chain, le fournisseur 3PL du centre de distribution Canadian Tire situé à Coteau-du-Lac, Québec, a l’intention d’améliorer sa performance de livraison aux magasins de détail de ses clients, surtout durant les périodes de forte activité de l’année. L’accent est mis sur l’amélioration du débit du système de convoyeur, car il est considéré comme une partie essentielle du processus sortant. Ce projet de recherche appliquée vise à développer un modèle de simulation pour identifier les goulets d’étranglement et prédire les effets de différents leviers de contrôle pouvant être utilisés pour optimiser le débit du convoyeur. Les conseils et recommandations de gestion basés sur les résultats seront fournis à l’entreprise.

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Superviseur du corps professoral :

Satyaveer Chauhan

Étudiant :

Alexandru Vana

Partenaire :

Chaîne d’approvisionnement FedEx

Discipline :

Entreprises

Secteur :

Transport et entreposage

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

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