Projets innovants réalisés

Haute énergie, RAnge extension de la batterie pour les véhicules électriques (HERA-EV)

Nous pouvons relever les défis redoutables de l’épuisement des combustibles fossiles ainsi que des gaz toxiques et à effet de serre émis par les véhicules à essence et diesel en remplaçant leur moteur à combustion interne par des batteries rechargeables. Ce projet met l’accent sur le développement d’un système de batteries rechargeables entièrement sans métal et biocompatible qui concurrencera les homologues existants (batteries lithium-ion, LIBs) dans les véhicules électriques (VE) actuellement en cours de développement. Nous proposons ici de concevoir et de développer des batteries à l’état solide à base d’anodes organiques sans dendrite, de cathode d’air poreuse et d’électrolytes à base d’électrolytes solides-biopolymères, ayant une densité d’énergie élevée, une durée de vie améliorée, légères, moins chères et beaucoup plus sûres que les LIB. Ce nouveau système de batterie rechargeable sans métal, à faible coût et à semi-conducteurs, lorsqu’il est équipé de véhicules Ford (Ford est le partenaire industriel de ce projet), améliorera non seulement leur autonomie entre les recharges consécutives, mais fournira également une solution durable et écologique pour faire face aux problèmes environnementaux et à la demande croissante d’énergie dans le secteur automobile.

Utilisation du sommeil à mouvement oculaire rapide (REM) pour permettre et améliorer la chirurgie clinique de l’épilepsie

Une crise est une urgence médicale. 1 personne sur 10 sera frappée par au moins une crise au cours de sa vie. 1 personnes sur 26 continue d’être frappée par des crises récurrentes : c’est de l’épilepsie. Lorsque les médicaments ne fonctionnent pas, la chirurgie est nécessaire pour couper la saisie du tissu cérébral. Malheureusement, beaucoup de gens ne peuvent pas actuellement bénéficier de la chirurgie de l’épilepsie. Notre recherche exploitera la puissance du sommeil de rêve (mouvement oculaire rapide ou sommeil paradoxal) pour aider à localiser d’où viennent les crises. Dotés de ces informations, nous pouvons aider à guider le chirurgien sur l’endroit où effectuer une chirurgie de l’épilepsie qui change la vie. Notre recherche s’associera à la Fondation HSC, affiliée à l’hôpital phare des neurosciences du Manitoba (Centre des sciences de la santé), afin de faire progresser son objectif de faire progresser la recherche et les soins de santé de pointe au profit de tous les Manitobains.

Cadre basé sur Edge-Twin pour les applications d’IA en temps réel pour les scénarios de véhicules

L’edge computing devrait jouer un rôle transformateur pour les futures applications d’IA dans les réseaux 5G en rapprochant l’approvisionnement des ressources de type cloud des appareils qui possèdent les données. Au lieu d’exécuter des applications d’IA gourmandes en ressources sur les périphériques finaux, nous pouvons consolider leur exécution à la périphérie, ce qui apporte de nombreux avantages, tels que l’élimination du traitement des tâches redondantes, l’exécution de tâches d’apprentissage automatique (ML) avec des ensembles de données importants et l’exécution de tâches ML dans un contexte spatial partagé par de nombreux appareils. L’inconvénient de l’utilisation de l’edge computing pour l’IA est la latence du transport des données du périphérique final (par exemple, un véhicule) vers les serveurs de périphérie et de les traiter là-bas et de ramener les résultats à l’appareil final. Ce projet se concentrera sur le développement d’un nouveau concept de jumeau de bord qui étend l’idée de jumeau numérique pour maintenir l’état de calcul aux systèmes d’informatique de bord. L’objectif du jumeau de bord est de modéliser et de contrôler un système complexe de l’IoT d’une manière très réactive. Pour atteindre cet objectif, nous étudierons de nombreuses idées, et l’une d’entre elles est le changement de temps.

Développement d’un algorithme d’apprentissage automatique très précis contraint par des données bien-journal et son application dans la classification lithologique

Le taux de réussite au forage est l’objectif le plus important pour toute société pétrolière et gazière. Pour une entreprise en démarrage, tout échec dans le forage sera un désastre. À cette fin, Petro-Lin Energy Corp. souhaite que grâce à la combinaison de techniques de prédiction d’hydrocarbures matures et de nouveaux résultats de recherche tels que l’apprentissage automatique, le taux de réussite de la prédiction des hydrocarbures, la base théorique pour le placement des puits puisse être fournie dans le champ pétrolifère Roncott, ce qui améliorera le taux de réussite dans le forage. L’Université de Calgary est l’un des meilleurs instituts de recherche au Canada, en particulier dans les domaines de la géophysique d’exploration, du traitement des données sismiques et du génie pétrolier. D’autre part, Petro-Lin Energy Corp. collaborera avec des chercheurs de l’Université de Calgary pour accéder aux résultats de recherche les plus à jour et à la technologie la plus avancée disponible dans le placement précis des puits, afin que le taux de réussite du forage puisse être amélioré pour réduire les coûts de forage et l’impact sur l’environnement, et qu’il puisse efficacement économiser les coûts de recherche du partenaire. De plus, dans le cadre du projet de deux ans, le stagiaire recevra des activités pratiques sur les problèmes de l’industrie et d’autres activités de formation.

Redéfinir les vagues récréatives des rivières

Le surf sur les vagues était traditionnellement limité aux océans. De nos jours, il devient de plus en plus populaire dans les rivières. Bien qu’il y ait quelques vagues naturelles surfables dans les rivières, les constructions humaines peuvent fournir des vagues même là où elles n’existent pas naturellement. Cependant, il n’y a pas assez de soutien académique pour la conception et la construction de ces vagues. Dans le cadre de ce projet, le stagiaire de recherche utilise des modèles physiques de rivières pour simuler les vagues de surf sur les rivières. Le partenaire industriel définit les problèmes existants et les idées de la construction de vagues qui est le résultat de 10 ans d’expérience dans la construction à travers le monde. Le superviseur académique apporte la théorie de l’hydraulique et l’approche scientifique pour aider à résoudre le problème. L’objectif principal de la recherche est d’optimiser et de développer une structure réglable pour la formation d’ondes. Comment sculpter des vagues sûres et plus attrayantes avec des formes dynamiques est la question à laquelle on répondra.

Formation axée sur les compétences pour les professionnels côté piste

Ce projet permettra d’analyser les compétences (connaissances, compétences et attitude) des professionnels côté piste qui effectuent le vol au sol d’un aéronef dans un environnement aéroportuaire opérationnel. Des méthodes d’analyse cognitive des tâches et de modélisation consensuelle seront utilisées pour identifier les compétences et rédiger un cadre de compétences de la tâche. En fonction du cadre de compétences, des mises en œuvre de formation (y compris celles utilisant la réalité virtuelle et/ou augmentée, la ludification et d’autres technologies immersives) seront élaborées et évaluées pour évaluer l’efficacité de ces approches.
Ce travail est important parce que l’erreur humaine des travailleurs côté piste peut causer des dommages à l’aéronef, des blessures aux personnes, des pertes de temps causant des retards de vol coûteux et d’autres coûts opérationnels importants (comme la perte de bagages). L’éducation axée sur les compétences est de plus en plus utilisée dans le domaine de l’aviation pour harmoniser la formation avec la compétence professionnelle réelle requise pour accomplir une tâche de façon sécuritaire et efficace. Ce projet évaluera plusieurs méthodologies dans l’identification des compétences, dont les résultats peuvent se traduire par d’autres postes professionnels.

Tests de pénétration auto-adaptatifs avec des agents intelligents renforcés en profondeur

Les tests de pénétration sont une tactique de sécurité clé, où les défenseurs pensent comme un attaquant pour prédire les actions de ce dernier et développer une défense efficace. Cependant, pour les infrastructures cyberphysiques à grande échelle comme le réseau intelligent, les tests de pénétration traditionnels sur des appareils ou des réseaux individuels sont insuffisants pour épuiser tous les exploits potentiels ou pour révéler des vulnérabilités au niveau de l’infrastructure invisibles pour le système local. Le projet vise à combler l’écart en développant des agents autonomes collaboratifs qui peuvent inspecter une infrastructure à grande échelle pour identifier les vulnérabilités critiques qui seraient autrement invisibles pour les opérateurs et les défenseurs. À cette fin, le projet développera des agents d’apprentissage par renforcement profond innovants qui effectueront automatiquement des tests de pénétration dans des environnements dynamiques complexes et mettez à jour leurs stratégies de manière adaptative pour identifier les exploits les plus percutants. Le projet fournira une méthodologie systématique qui permettra de rechercher de manière proactive les vulnérabilités critiques dans les infrastructures critiques intelligentes connectées à la 5G et de promouvoir des actions de défense précoces pour atténuer les risques potentiels.

Conception et raffinement d’un système de biocapteur métabolomique à base de couleur

Ce projet comprend la conception d’un appareil portatif pour mesurer les concentrations de certains métabolites dans le sang ou l’urine d’une personne. Il s’agit d’un appareil facile à utiliser qui se connecte à un smartphone pour afficher un résultat final basé sur des mesures de plusieurs composants pour générer un diagnostic de santé spécifique. Différents tests peuvent être exécutés sur le même appareil. L’appareil fonctionne en chargeant des copeaux fluidiques sur mesure dans l’appareil qui contient des réactions chimiques séchées. La puce déplace l’urine ou le sang vers les sites de réaction, où une réaction se produit provoquant un changement de couleur proportionnel à la quantité du métabolite spécifique dans ce sang ou cette urine. L’appareil peut mesurer ce changement de couleur et le relier automatiquement à une concentration, et interpréter les résultats.

Approches d’apprentissage automatique et d’exploration de données pour les bâtiments intelligents

L’objectif de ce projet est de développer des algorithmes d’apprentissage automatique et d’exploration de données en s’appuyant sur des données de capteurs communs non intrusives pour estimer et prédire l’occupation et les activités des bâtiments intelligents. Des rétroactions efficaces sont automatiquement fournies à l’utilisateur final pour impliquer les occupants et les sensibiliser davantage aux systèmes énergétiques. Il s’agit de générer des rapports aidant l’occupant à comprendre son système de gestion de l’énergie et ainsi à s’impliquer dans le processus décisionnel. Le projet s’aligne directement sur la mission IoT d’Ericsson et élargit les opportunités potentielles de ses opérateurs en explorant une dimensionnalité dans l’automatisation en temps réel, la surveillance et le suivi, et la surveillance intelligente. Il renforce également la position d’Ericsson sur le marché de l’IoT, qui a un potentiel de revenus supplémentaires prévu allant jusqu’à 36% (619 milliards de dollars) d’ici 2026. De plus, les techniques d’apprentissage automatique à développer peuvent être facilement adaptées à d’autres problèmes d’intérêt pour Ericsson.

Les mesures des isotopes stables du vanadium et du molybdène comme traceurs pour le procédé des sables bitumineux traités ont affecté l’eau

Le coke de pétrole (PC) est un sous-produit de l’extraction du pétrole brut des sables bitumineux dans le nord de l’Alberta et il a été démontré qu’il élimine efficacement les matières organiques extraites à l’acide de l’eau affectée par le processus des sables bitumineux. Ce traitement peut également entraîner une augmentation de certains métaux lourds dans l’eau traitée et il est important de faire la distinction entre les éléments dérivés du coke et ceux que l’on trouve naturellement. L’objectif du projet est de développer une compréhension des sources et des puits de vanadium et de molybdène dans l’eau traitée au coke de pétrole dans la région des sables bitumineux de l’Athabasca. Ces connaissances peuvent être utilisées pour cerner et cerner les préoccupations environnementales potentielles.

Traitement de l’azote à flux latéral à l’aide d’un système de bioréacteur de biofilm aéré par membrane (MABR) : une démonstration à l’échelle pilote

Les eaux usées municipales contiennent des nutriments excessifs qui, lorsqu’ils sont rejetés sans traitement suffisant, peuvent provoquer une eutrophisation dans les plans d’eau récepteurs. La liqueur de boues digérée, l’eau produite par le traitement des boues qui est produite à partir de l’usine municipale de traitement des eaux usées contient des concentrations élevées d’ammoniac qui est toxique pour le biote aquatique et nécessite un traitement supplémentaire. Des procédés plus récents et moins énergivores, comme les procédés de nitritation/anammox (oxydation anaérobie de l’ammonium) sont en train d’émerger, mais l’information sur la mise en œuvre de ces procédés à grande échelle est limitée, en particulier pour les opérations dans des conditions canadiennes froides.

Dans cette étude, nous proposons d’employer les procédés de nitritation/anammox à l’échelle pilote dans un réacteur de biofilm d’aération de membrane (MABR) pour estimer les stratégies d’exploitation pour le traitement riche en ammoniac de liqueur de boue. Cet objectif sera atteint grâce à des études multidisciplinaires combinant l’expertise dans le traitement des eaux usées, la microbiologie du biofilm et le développement de bioréacteurs de l’Université de l’Alberta, ainsi que la conception et l’exploitation de bioréacteurs à grande échelle d’EPCOR.

Amélioration des procédures de collecte de données pour la détermination non destructive de la fertilité des œufs de poule à l’aide de l’imagerie hyperspectrale NIR

Les industries des couvoirs sont confrontées à d’énormes pertes économiques en millions de dollars, résultant de l’incubation d’œufs non fécondés qui ne deviendront jamais des poulets. Il y a donc un besoin urgent de techniques non destructives pour prédire les œufs de poule de fertilité assez tôt (en particulier avant l’incubation). Le projet vise à résoudre le problème identifié en optimisant les paramètres de modélisation et les performances des modèles d’œufs nouveaux et existants en utilisant une technologie d’imagerie hyperspectrale de pointe en conjonction avec la reconnaissance des formes et les analyses multivariées. Cette étude sera éventuellement publiée avec des modèles de classification de la fertilité des œufs de poule déployables utilisant une quantité suffisante d’éclairage de source lumineuse, une position d’orientation optimisée des œufs et des fonctionnalités de modélisation ciblées appropriées. Les résultats de la modélisation seront éventuellement prêts à être déployés dans un système industriel de classification d’imagerie multispectrale en ligne pour les œufs de poule.