Projets novateurs réalisés

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

13270 Projets achevés

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Projets par catégorie

10%
Informatique
9%
Génie
1%
Génie - biomédical
4%
Génie - chimique / biologique

La conservation privée dans un paysage en évolution : une perspective sur les organismes de fiducie foncière au Canada

Les organismes de fiducie foncière acquièrent et protègent des terres privées à des fins de conservation. Ils sont devenus l’outil à la croissance la plus rapide pour la conservation de la biodiversité des terres privées au Canada. Malgré leur croissance et l’importance reconnue des aires protégées privées; Il y a peu d’informations à leur sujet. Cette recherche vise à comprendre qui sont les organisations de fiducie foncière (par exemple, taille, niveau de protection, financement, structure de gouvernance, surveillance écologique) ainsi que les opportunités et défis importants auxquels elles font face. Ces informations de base sur les fiducies foncières contribueront à prendre une décision éclairée d’un modèle de collaboration à l’échelle nationale des organisations. Cela soutiendra le changement de leurs systèmes politiques, afin d’aider les humains à vivre dans la capacité de charge de la Terre.

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Superviseur du corps professoral :

Jessica Dempsey

Étudiant :

Karen Kalynka

Partenaire :

Alliance des fiducies foncières de la Colombie-Britannique

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Autres services (sauf administration publique)

Université :

Université de Victoria

Programme :

Accélération

Apprentissage actif pour la reconnaissance des bancs de poissons dans les échogrammes dans la baie de Fundy

L’OERA utilise des relevés hydroacoustiques par échosondeur pour évaluer l’impact sur la vie marine des turbines de marée dans la baie de Fundy. Les OERA utilisent le logiciel Echoview pour lire les données brutes du capteur (par exemple, les tensions) et les convertir en une représentation visuelle. Echoview contient certains algorithmes pour détecter le fond de l’océan. Cependant, les données de Fundy sont très bruyantes à cause de plusieurs sources, notamment des bulles d’air, de « l’air entraîné » poussé sous la surface de l’eau, et des surfaces irrégulières au fond de l’océan. Pour analyser les données de l’enquête, un prétraitement manuel est actuellement nécessaire pour annoter les données. Ce processus manuel retarde le retournement, la cohérence potentielle et offre des risques d’incohérence.
Ce projet entraînera un modèle d’apprentissage automatique pour détecter et filtrer le bruit dans les données des capteurs hydroacoustiques, permettant à l’OERA d’améliorer la précision, la constance et l’effort manuel nécessaires pour prétraiter ses données. En identifiant les « mauvaises régions » dans les données hydroacoustiques recueillies près des turbines sous-marines dans la baie de Fundy avec un modèle permettant d’extraire automatiquement ces régions à partir des données d’enquête futures, l’OERA pourra appliquer une plus grande rapidité, cohérence et précision au traitement des données afin de se préparer à une analyse rigoureuse.

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Superviseur du corps professoral :

Sageev Oore; Evangelos Milios

Étudiant :

Scott Lowe

Partenaire :

Association de recherche en énergie offshore de la Nouvelle-Écosse

Discipline :

Informatique

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université Dalhousie

Programme :

Accélération

Classification par apprentissage automatique pour la détection de défauts et de défaillances de pompe

Ce projet vise à développer une capacité automatisée capable de détecter les pannes avec les pompes. C’est ce qu’on appelle la « détection et diagnostic automatisés des défauts » (AFDD). La performance de l’équipement commence à se détériorer avec le temps pour diverses raisons, où ces raisons sont appelées « défauts ». En général, on comprend les différentes défaillances et causes des défaillances d’équipement, mais le défi survient dans le développement d’un outil capable de détecter ces problèmes avec précision et automatique. Un outil AFDD recevrait les données des capteurs d’une pompe et utiliserait divers algorithmes pour 1) « détecter » un défaut et 2) « diagnostiquer » le défaut exact. Le résultat attendu de ce projet est un algorithme capable de lire les données provenant de l’équipement installé et de les utiliser pour déterminer si l’équipement fonctionne correctement, (b) fonctionne avec un problème (défaillance), ou (c) est en danger de défaillance, et fournir à la fois aux propriétaires du bâtiment et à l’équipe de service Armstrong les informations nécessaires pour le réparer.

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Superviseur du corps professoral :

Jennifer McArthur

Étudiant :

Rony Shohet

Partenaire :

Technologie fluide Armstrong

Discipline :

Architecture et conception

Secteur :

Fabrication

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Accélération

Développement des protéines de l’endolysine des bactériophages

En réponse à la crise de la résistance aux antimicrobiens, plusieurs pays (dont le Canada, les États-Unis et l’Europe) ont considérablement limité l’utilisation d’antibiotiques médicalement importants pour la production animale. Par conséquent, il faut explorer des méthodes alternatives pour la prévention et le traitement des maladies chez les animaux contre les infections bactériennes. Le stagiaire explorera les effets de l’utilisation de protéines toxiques qui détruisent les bactéries dérivées de virus qui ne font qu’infecter et tuer les bactéries comme alternative plausible. L’avantage de cette recherche pour Cytophage Technologies Inc. est le développement d’une procédure pouvant être utilisée pour tester l'« activité de destruction » des protéines futures contre la croissance bactérienne. De plus, si une protéine d’un grand intérêt (qui tue différents types de bactéries) est trouvée, elle peut potentiellement être utilisée pour aider à combattre les infections bactériennes chez l’anima du bétail

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Superviseur du corps professoral :

Cour Deborah

Étudiant :

Klara Wang

Partenaire :

Technologies des cytophages

Discipline :

Biologie

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Pièces structurelles moulées par injection légères pour l’industrie automobile

La légèreté dans l’industrie automobile devient toujours plus importante. L’objectif global de ce projet de recherche avec Axiom Group Inc. est de développer une technologie innovante, rentable et à l’échelle de l’industrie, capable de produire des produits automobiles légers avec de bonnes forces d’impact. Le projet vise à atteindre la morphologie cellulaire afin de maximiser la perte de poids (20-30%) sans sacrifier (ni même en améliorer) les propriétés d’impact du produit. Ce produit automobile à haute performance et plus respectueux de l’environnement sera développé avec des agents soufflants potentiels d’appauvrissement de l’ozone zéro afin d’améliorer davantage la durabilité de notre environnement. Divers paramètres tels que le choix des matériaux, la teneur en remplissage/fibres, les conceptions de moules, les conditions de traitement et d’autres seront étudiés en détail. Le résultat de ce projet offrira à Axiom une solution pour produire des pièces automobiles structurelles légères moulées par injection dans sa gamme de produits, en réponse à la tendance mondiale.

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Superviseur du corps professoral :

Patrick C Lee

Étudiant :

Nello Sansone

Partenaire :

Axiom Plastics Inc

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Un modèle intégré de géomécanique et un simulateur de réservoir multiporosité pour étudier l’amélioration des techniques de récupération dans les réservoirs de schiste - Partie 2

Les réservoirs de schiste sont devenus une source très importante d’hydrocarbures, surtout en Amérique du Nord. Les schistes sont des roches à très faible perméabilité et, par conséquent, il est difficile de produire les hydrocarbures stockés dedans. Pour y parvenir, les compagnies pétrolières doivent injecter des fluides à haute pression pour briser la roche. Mais, en utilisant cette stratégie unique, la plupart des hydrocarbures restent dans le sous-sol. Ce travail vise à utiliser des modèles mathématiques et numériques pour étudier différentes méthodes pouvant permettre de récupérer une plus grande partie des hydrocarbures stockés dans les réservoirs de schiste. Dans cette étude, l’application des modèles développés sera axée sur un réservoir de schiste particulier, mais la méthodologie peut s’appliquer à d’autres domaines au Canada

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Superviseur du corps professoral :

Roberto Aguilera

Étudiant :

Alfonso Fragoso

Partenaire :

CNOOC Petroleum Amérique du Nord ULC

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université de Calgary

Programme :

Accélération

Développement de chatbots intelligents pour l’industrie touristique

Cette recherche aide à automatiser le développement d’ontologies afin de soutenir autant que possible les chatbots semi-supervisés et à apprentissage actif, de sorte que la surcharge de la formation des chatbots nécessitant une supervision humaine soit minimisée, tandis que les activités de gestion des connaissances pertinentes deviennent plus efficaces. Les objectifs de la recherche sont à la fois d’affiner la qualité des interactions avec les chatbots et d’automatiser autant que possible leur développement et leur formation, afin de mettre en œuvre et tester ses capacités pratiques et d’économie dans l’industrie touristique.

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Superviseur du corps professoral :

Diana Inkpen; Liam Peyton

Étudiant :

Arya Rahgozar

Partenaire :

Spreedix

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

Faisabilité de combiner la photonique en silicium intégrée monolithiquement avec des emballages à faible coût et haute performance à la technologie de montage de surface non hermétique (SMT)

Ce projet vise à valider expérimentalement la viabilité commerciale d’une nouvelle conception de photonique en silicium qui offre une intégration monolithique de pointe de diverses électroniques de contrôle CMOS et d’électronique de pilotage RF à haute vitesse BiCMOS, pouvant être combinées avec des boîtiers SMT non hermétiques à grande bande passante capables de résister aux procédés standard de refusion de soudure à grand volume. La combinaison de ces technologies et de leur commercialisation aura un impact énorme sur la taille et le coût des équipements de communication optique et servira de tremplin dans le développement de technologies destinées à des communications optiques futures carte à carte et puce à puce dans un large éventail d’industries telles que les communications, l’armée et le super-calcul. Les activités de recherche mentionnées ci-dessus aideront à soutenir le plan de l’ADVA dans le développement de nouveaux produits en explorant leur faisabilité commerciale.

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Superviseur du corps professoral :

David Victor Plant

Étudiant :

Heba Tamazin

Partenaire :

Réseau optique ADVA

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université McGill

Programme :

Accélération

Nano-structuration laser ultrarapide en verre transparent : permettant l’emballage et l’assemblage de fibres photoniques 3D pour la détection à haute température

Ce projet Mitacs s’attaque à un obstacle important auquel la société partenaire (Fibos Inc.) fait face avec ses clients actuels dans la fabrication de capteurs à fibre optique robustes et rentables pour les environnements à haute température et pression. Le marché vise à détecter des ensembles de rotors dans les turbines où les moyens de mesure électriques et autres ne sont pas directement possibles. La solution proposée est un transducteur à fibre optique « tout verre » qui élimine les adhésifs à basse température afin d’améliorer la résistance mécanique, la réponse du capteur, la durée de vie du produit, tout en promettant une application à haute température. Cette approche vise une procédure de fabrication simple et tout-en-un en appliquant un laser femtoseconde pour fabriquer à la fois le capteur de fibre optique et souder la fibre optique sur un substrat de verre afin de former un transducteur de détection de fibre optique robuste. La réussite de ce projet permettra à Fibos d’établir pour la première fois au Canada une production ultrarapide de capteurs transducteurs à fibre, capables de fonctionner dans des conditions environnementales extrêmes.

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Superviseur du corps professoral :

Peter R Herman

Étudiant :

Le jeune Hwan Kim; Abdullah Rahnama

Partenaire :

FIBOS

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Finances de la nation : analyse des politiques axée sur les données pour le Canada

Le projet favorisera une analyse de haute qualité de la fiscalité et d’autres politiques publiques au Canada. Nous rassemblerons des données sur les finances publiques des gouvernements au Canada et, pour les rendre plus utiles à l’analyse des politiques, nous transformerons les données afin qu’elles soient cohérentes au fil du temps et à travers les unités géographiques du Canada. Nous rendrons les données facilement accessibles aux chercheurs, décideurs, journalistes et autres par l’entremise d’un portail de données ouvertes en ligne. Ensuite, à partir des données, nous préparerons des articles de recherche courts, ciblés et accessibles analysant les données afin de fournir des perspectives et des évaluations des politiques publiques au Canada. Ces rapports de recherche seront principalement de nature non technique et seront publiés dans divers médias et accessibles à tous les lecteurs.

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Superviseur du corps professoral :

Michael Smart

Étudiant :

Alexander Hempel

Partenaire :

Fondation canadienne de la fiscalité

Discipline :

Économie

Secteur :

Éducation

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Développement de nouveaux systèmes catalytiques pour la réduction des gaz à effet de serre

L’utilisation des combustibles fossiles pour l’énergie a entraîné une émission importante de gaz à effet de serre provenant des sources stationnaires et automobiles. Le méthane (CH4) est une source abondante de carburant que l’on trouve en grande quantité dans les réserves de gaz naturel ou produit synthétiquement, et constitue un carburant alternatif pour les véhicules motorisés, le transport sur grande voie et l’application maritime en raison de ses faibles émissions de carbone par énergie produite. Cependant, le méthane est un gaz à effet de serre puissant et doit être entièrement converti en CO2 pour empêcher sa libération dans l’atmosphère. Le projet actuel vise à développer des systèmes catalytiques novateurs, efficaces et rentables pour l’élimination du méthane des gaz d’échappement dans le catalyseur.

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Superviseur du corps professoral :

Elena Baranova

Étudiant :

Najmeh Ahledel

Partenaire :

Besantek

Discipline :

Génie - chimique / biologique

Secteur :

Pétrole et gaz

Université :

Université d’Ottawa

Programme :

Accélération

RALI-DX : Outils de diagnostic rapide pour les lésions pulmonaires aiguës

La septicémie, la pneumonie sévère et les virus respiratoires sont des causes majeures du syndrome de détresse respiratoire aiguë (SDRA) — une affection pulmonaire préjudiciable qui entraîne >3 millions d’admissions aux soins intensifs par année et peut entraîner une défaillance d’organes et la mort. Au Canada, ~18 000 patients atteints de SDRA sont admis à l’hôpital chaque année et ceux nécessitant des soins intensifs imposent un fardeau immense aux ressources hospitalières. La détection précoce du SDRA est essentielle pour l’efficacité du traitement. Cependant, il subsiste une lacune importante dans les diagnostics de précision capables de reconnaître les lésions pulmonaires aiguës précoces menant au SDRA, ce qui permettrait de fournir des interventions rapides et rentables. Le projet Mitacs proposé portera sur la validation d’un ensemble récemment découvert de biomarqueurs et d’algorithmes prédictifs des lésions pulmonaires aiguës précoces, et sera réalisé sur la plateforme novatrice de SQI Diagnostics que l’équipe envisage intégrée aux hôpitaux des urgences du monde entier.

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Superviseur du corps professoral :

Shaf Keshavjee

Étudiant :

Bonnie Tso Yu Chao

Partenaire :

SQI Diagnostics Systems Inc

Discipline :

Génie - biomédical

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération Bourse de maîtrise

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