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

Détermination d’une stratégie de gestion efficace pour les quenouilles exotiques envahissantes (Typha spp.) dans l’estuaire de la rivière Fraser

Les espèces envahissantes représentent une menace majeure pour la biodiversité mondiale et devraient accroître leur impact à mesure que la mondialisation favorise l’introduction continue d’espèces nouvelles. La recherche proactive qui examine la menace écologique, sociale et économique des espèces nouvelles avant ou tôt dans leur établissement est donc essentielle pour une planification efficace de la conservation. Pour nos recherches, nous étudierons la menace des quenouilles (Typha spp.) dans l’estuaire du fleuve Fraser (FRE). Ces espèces posent problème aux zones humides à travers l’Amérique du Nord et semblent être des arrivées relativement récentes dans la FRE, comme en témoignent leur répartition limitée et le manque de données historiques. Cette enquête inclura (1) l’identification de leurs distributions actuelles à l’aide de la télédétection, (2) la prédiction de leurs distributions à long terme par modélisation, et (3) la détermination de méthodes d’élimination rentables à l’aide d’une expérience d’éradication. Les résultats éclaireront les décisions de conservation et favoriseront une réponse appropriée et efficace à cette espèce dans la FRE fragile et d’importance mondiale.

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Superviseur du corps professoral :

Tara Martin

Étudiant :

Daniel Stewart

Partenaire :

Canards Illimités Canada

Discipline :

Foresterie

Secteur :

Pêche et faune

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

La mobilité électrique au Canada : discours public en Colombie-Britannique, en Ontario et au Québec

L’objectif global de ce projet est de soutenir la recherche d’un étudiant à la maîtrise qui contribuera à faire progresser la recherche liée au discours social sur le transport durable et la politique climatique au Canada. Dans ce domaine, START, à l’École de gestion des ressources et de l’environnement de la SFU, est l’une des principales équipes de recherche au pays et Navius Research Incorporated est la principale firme de consultation canadienne, offrant un soutien aux gouvernements et autres parties prenantes dans le développement et l’évaluation des politiques climatiques. Le projet vise à évaluer le discours politique des ZEV en Colombie-Britannique, en Ontario et au Québec en analysant la couverture des journaux et les données d’un sondage sur la politique climatique. Cette recherche vise à mieux comprendre le récit lié à l’introduction et à la mise en œuvre des véhicules zéro émission et à leur politique dans des régions canadiennes uniques. La comparaison des résultats de ces trois provinces majeures éclairera les différentes trajectoires politiques et les différences régionales dans l’acceptation sociopolitique des technologies à faible émission de carbone.

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Superviseur du corps professoral :

Jonn Axsen; Shane Gunster

Étudiant :

Audrey Aubertin

Partenaire :

Navius Research Inc

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Université :

Université Simon Fraser

Programme :

Accélération

Évaluation des risques écologiques des particules d’usure des pneus dans les plans d’eau de l’intérieur de la Colombie-Britannique

La pollution par les microplastiques devient un enjeu environnemental émergent dans les pays développés. Les particules d’usure des pneus (TWP) ont également été classées comme pollution par microplastiques. La taille des TWP varie de quelques nanomètres à plusieurs centaines de micromètres et est émise dans l’environnement. L’industrie du pneu est maintenant encline à accroître la connaissance de l’origine, du mécanisme, de la transmission et du destin du TWP dans l’environnement, ainsi que de leurs impacts sur les plans d’eau récepteurs. Cette étude vise à identifier les TWP courants et à étudier leurs caractéristiques, leur mécanisme d’exposition et leurs toxicités suivies par l’ERA, afin d’évaluer les impacts sur l’environnement aquatique. Le projet facilitera la génération d’une base de connaissances fiable sur les propriétés physico-chimiques, le destin et le transport, ainsi que les toxicités du TWP. Ce projet permettra également d’accroître la sensibilisation à l’identification des lacunes de connaissances afin de réaliser des études plus complètes sur les impacts des TWP.

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Superviseur du corps professoral :

Rehan Sadiq; Kasun Hewage

Étudiant :

Haroon Mian

Partenaire :

Kal Tire

Discipline :

Ingénierie - autres

Secteur :

Biens de consommation

Université :

Programme :

Accélération

Prédiction de la température à l’aide de l’apprentissage automatique

Synauta est une startup qui apporte les meilleures solutions Internet des objets au monde aux services d’eau. Notre connaissance approfondie de l’industrie prépare les services publics à une véritable connectivité pour réaliser des économies d’énergie. Nous fournissons la cybersécurité, les capteurs et les logiciels. Dans ce projet, nous créerons un algorithme de prédiction de température pour économiser de l’énergie pour les usines de traitement de l’eau. On peut économiser plus d’énergie si les opérateurs peuvent planifier la production d’eau traitée lorsque les températures sont élevées et moins d’eau traitée lorsque les températures sont plus basses. Sur une semaine, la quantité d’eau produite serait la même, mais moins d’énergie serait utilisée. Pour ce faire, Synauta nécessite un algorithme de prédiction de la température capable de prévoir la température de l’eau à l’avenir. Cette technologie offrira aux clients des économies nettes de dollars, car l’énergie peut représenter une part importante des coûts opex.

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Superviseur du corps professoral :

Qing Zhao

Étudiant :

Saman Dehghanbanadaki

Partenaire :

Synauta Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Secteur de l’énergie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Exploitation des données et analyse statistique de la performance des fractures hydrauliques dans la formation d’Eagle Ford

À mesure que l’approvisionnement mondial en pétrole et en gaz provenant des réservoirs conventionnels (c’est-à-dire des formations rocheuses poreuses) continue de diminuer, il devient de plus en plus important de produire ces fluides à partir de réservoirs non conventionnels (« étanches »). La fracturation hydraulique est généralement nécessaire afin d’atteindre des taux de production suffisants à partir de ces réservoirs étroits. Les questions clés à aborder dans la conception de fractures hydrauliques incluent les suivantes : Quelle quantité de fluide et de proppant (sable) faut-il injecter? Combien de fractures devraient être créées, et à quel espacement? Comment l’efficacité de la conception est-elle affectée par la profondeur, l’épaisseur, la pression du fluide et la température du réservoir? Ce projet prendra des données de plus de 1000 puits et utilisera des techniques de réseaux neuronaux (intelligence artificielle) pour identifier des motifs entre les paramètres de conception, les propriétés des réservoirs et les taux de production de pétrole. Les résultats de cette recherche permettront à l’organisation partenaire (Baytex Energy) de concevoir des traitements de fracture hydraulique plus efficaces, augmentant ainsi la production de pétrole et/ou réduisant les coûts de complétion des puits.

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Superviseur du corps professoral :

Christopher Hawkes

Étudiant :

Luisa Porras

Partenaire :

Baytex Energy Corp

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Exploitation minière et carrière

Université :

Université de la Saskatchewan

Programme :

Accélération

Soutien intelligent à la décision permettant la simulation pour la planification des opérations de production de béton préfabriqué

Les avancées en technologie d’ingénierie et les exigences pour le développement durable sont les principaux moteurs des changements et innovations dans l’industrie actuelle de la construction. Le changement de paradigme vers la construction préfabriquée déplace les efforts conventionnels de construction sur le terrain dans l’environnement contrôlé d’une usine de fabrication hors site. Ces produits en béton préfabriqué offrent un avantage significatif dans l’exécution de projets de construction rapides, rendant les calendriers de construction mieux organisés, plus courts et moins sensibles aux facteurs environnementaux, tout en réduisant substantiellement le nombre d’artisans qualifiés sur place et en améliorant la qualité et la sécurité. Malgré tous les avantages de la construction hors site, les opérations de planification et de planification dans les installations de production préfabriquée présentent encore des défis distincts en raison de la conception technique sur mesure, des variations des matériaux d’ingrédients, de l’exécution simultanée de plusieurs projets et des limites limitées de métiers qualifiés et d’espace disponible dans une usine de production. Ainsi, un plan de production bien formulé pour une usine de préfabrication est essentiel pour livrer les composants structurels fabriqués sur commande sur place dans les délais respectifs, tout en respectant les coûts de production dans les limites budgétaires. Ce projet de recherche vise à adapter de nouvelles méthodologies de planification et de planification résultant des recherches les plus récentes et à fournir des solutions réalisables en ce qui concerne la réalisation intégrée d’un projet dans une usine de béton préfabriqué typique.

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Superviseur du corps professoral :

Ming Lu

Étudiant :

Md Monjurul Hasan

Partenaire :

Institut canadien du béton préfabriqué précontraint

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Développement de nouveaux modulateurs sélectifs des récepteurs œstrogènes

Le cancer du sein est le cancer le plus fréquent chez les femmes dans le monde. L’œstrogène, une hormone sexuelle chez les femmes, joue un rôle clé dans la prolifération des cellules cancéreuses, surtout chez les femmes post-ménopausées. Les modulateurs sélectifs des récepteurs œstrogènes (SERM) comme le tamoxifène et le raloxifène sont les médicaments les plus efficaces pour le traitement du cancer du sein. Ces médicaments se lient aux récepteurs œstrogènes (sous-types ER? ou ER?) de la même manière que l’œstrogène. Cependant, ces médicaments s’accompagnent souvent d’effets secondaires graves. L’étude proposée vise à développer et évaluer de nouveaux antagonistes œstrogéniques. Les molécules conçues sont basées sur la structure même de l’œstrogène et devraient donc montrer une bioactivité prometteuse. Nous prévoyons de synthétiser et de bioévaluer une série de SERM conçus de manière rationnelle, en collaboration avec Paraza Pharma Inc. Sur une période de 8 mois, ~12 SERMs conçus de manière rationnelle seront synthétisés, purifiés et caractérisés à l’Université Acadia et bioévalués chez Paraza Pharma, Inc.

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Superviseur du corps professoral :

Amitabh Jha

Étudiant :

Smriti Srivastava

Partenaire :

Paraza Pharma Inc.

Discipline :

Chimie

Secteur :

Pharmaceutiques

Université :

Université Acadia

Programme :

Accélération

Interface SQL privée pour les données chiffrées

Interroger des bases de données sans une couche de protection de la vie privée pourrait entraîner de sérieux problèmes de confidentialité. Ces problèmes incluent les patrons d’accès et les schémas de volume de communication. En combinant la norme de confidentialité de pointe (confidentialité différentielle) et le chiffrement, cela offre une résilience face à une multitude d’attaques contre des bases de données distantes, y compris des attaques de reconstruction de données. Cependant, il reste encore des travaux de recherche nécessaires pour construire un système d’accès privé sur une base de données chiffrée. Dans ce travail, nous explorons l’utilisation d’une multitude de techniques de publication de données préservant la vie privée (PPDP) avec différentes définitions et garanties afin de construire un système d’accès privé. Nous visons à explorer deux questions principales : i) Comment et si les garanties de confidentialité se détériorent lorsqu’un utilisateur pose différentes requêtes et combine les sorties ou lorsque plusieurs utilisateurs collaborent, et ii) Comment la fonctionnalité est affectée par chaque technique PPDP, par exemple, le système peut-il encore supporter les jointures entre deux tables anonymisées.

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Superviseur du corps professoral :

Yan Liu

Étudiant :

Fatima Zahra Errounda

Partenaire :

TandemLaunch Technologies Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université Concordia

Programme :

Accélération

Développement d’un affichage transparent à proximité des yeux utilisant des réseaux de micromiroirs concaves intégrés pour des applications de réalité augmentée

Les écrans proches de l’œil (NED) sont de petits écrans positionnés près de l’œil, qui placent commodément l’information visuelle dans la ligne de vue de l’utilisateur. Les NED doivent être compacts et légers, car ils sont généralement portés sur la tête, sous forme de lunettes ou de lunettes de protection. Dans cette recherche, nous concevons et construisons un NED mince et transparent. La NED proposée utilise un réseau de micromiroirs concaves embarqués (ECMMA) à facteur de remplissage élevé, ainsi que des principes de champ lumineux pour la formation d’images virtuelles. Nous optimisons notre conception NED à l’aide du logiciel de simulation optique Zemax Opticstudio, et construisons un prototype à l’aide d’un microécran transparent et d’un ECMMA fabriqué sur mesure.

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Superviseur du corps professoral :

Boris Stoeber

Étudiant :

Parc Hongbae Sam

Partenaire :

Former Athletica Inc

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

Cadre d’analyse vidéo pour coloscopie

Chaque année, au Canada, plus de 1,7 million de patients reçoivent un diagnostic de colite ulcéreuse (CU) et doivent subir plusieurs coloscopies pour la détection de la maladie et le suivi des traitements. Les cliniciens formés utilisent des installations et technologies d’endoscopie pour les procédures de coloscopie et, malheureusement, le taux d’erreur actuel dans la détection des maladies atteint jusqu’à 20%. Ce projet construira un cadre qui analysera en temps réel les flux vidéo de coloscopie, et offrira les résultats pour aider les cliniciens à détecter avec précision la CU et à surveiller la réponse des patients aux traitements.

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Superviseur du corps professoral :

David Fleet

Étudiant :

Micha Livne

Partenaire :

A.I. VALI

Discipline :

Informatique

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Toronto

Programme :

Accélération

Modélisation en temps réel des convertisseurs VSC de type générateur synchrone virtuel pour l’alimentation électrique des plateformes offshore

Le convertisseur à source de tension VSC, imitant le comportement d’une machine synchrone, offre de nombreux avantages pour le fonctionnement du réseau. Ce « générateur synchrone virtuel (VSG) » sera implémenté comme un modèle de simulateur en temps réel sur le simulateur RTDS et utilisé pour étudier plusieurs scénarios opérationnels.
Le VS G se comporte comme une machine synchrone, qui est l’un des composants les plus utilisés du système électrique hérité, et il est donc bien compris. Le VSG peut fournir inertie et amortissement au réseau. Particulièrement lorsque le système alternatif est faible, les oscillations de fréquence peuvent être minimisées avec cette approche. De plus, le VSG est polyvalent : il peut fonctionner en mode connecté à la grille et aussi en mode isolant sans changement de structure de contrôleur. Le VSG peut aussi assurer un partage de puissance entre différents VSC sans lien de communication.
Plusieurs scénarios opérationnels seront simulés. Premièrement, un seul VSC est connecté au réseau. Ensuite, le système simulé s’étendra à deux VSC ou plus pour étudier leur fonctionnement parallèle. Le fonctionnement normal en régime stationnaire et les conditions de défaut anormales seront testés. De plus, le VSC avec contrôleur VSG sera étudié comme compensateur synchrone pour fournir un soutien de puissance réactive à la station LCC-HVDC...

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Superviseur du corps professoral :

Aniruddha (Ani) Gole

Étudiant :

Chen Jiang

Partenaire :

RTDS Technologies Inc.

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université du Manitoba

Programme :

Accélération

Détection et classification accélérées pour les applications de surveillance

La détection et la classification d’objets pour des applications de surveillance via des réseaux neuronaux profonds ont suscité beaucoup d’intérêt dans les communautés de vision par ordinateur (CV). Des algorithmes de CV précis et rapides peuvent alléger le travail manuel intensif et réduire les erreurs humaines dues à la fatigue et à la distraction. Dans le problème de détection, l’objectif est de déterminer les boîtes englobantes contenant des objets intéressés et de classifier la catégorie de l’objet détecté. Ainsi, le problème de détection peut être formulé comme un problème de régression pour localiser plusieurs objets dans une trame. En raison de budgets computationnels très limités sur les périphériques en périphérie, les solutions côté serveur comme YOLO et R-CNN ne conviennent pas aux appareils embarqués ou aux applications à haut débit pouvant atteindre des milliers de caméras. Il est difficile d’atteindre une performance de détection d’objets en temps réel tout en maintenant une grande précision. Dans cette proposition de recherche, nous nous concentrons sur la réduction de la latence de calcul en développant des modèles avec un plus petit nombre de paramètres entraînables afin d’accélérer la détection et la classification des objets. Premièrement, on profite de la couche de convolution séparable en profondeur, qui a moins de complexité du modèle. Deuxièmement, nous considérons des unités de traitement hiérarchiques permettant de localiser plusieurs objets en un seul passage avant du réseau de neurones.

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Superviseur du corps professoral :

Rong Zheng

Étudiant :

Keivan Nalaie

Partenaire :

Communications de calibre

Discipline :

Informatique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université McMaster

Programme :

Accélération

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