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

Efficacité de la végétation et des caractéristiques de l’habitat comme prédicteurs des populations parasitoïdes d’insectes – Deuxième année

Le changement climatique, l’aménagement des terres, les espèces envahissantes et d’autres perturbations peuvent modifier la composition, la structure et les fonctions de la végétation indigène à travers les paysages. Ces perturbations affectent aussi les parasitoïdes insectes, qui constituent un élément clé, souvent négligé, de la biodiversité. Grâce à leur capacité à contrôler d’autres populations d’insectes, ils sont essentiels pour favoriser des forêts résilientes et fonctionnelles. Comprendre et surveiller la structure et la composition de la végétation ainsi que leur lien avec les populations parasitoïdes aidera à détecter, mesurer et prévoir rapidement les changements négatifs des écosystèmes forestiers. Cette recherche explorera le lien entre les populations de plantes et de parasitoïdes à travers des forêts aux différents stades de succession et régimes de perturbations afin de fournir (1) une base solide pour créer et améliorer des programmes de restauration et de réhabilitation écologiques et (2) des données sur la relation entre la végétation et les parasitoïdes afin d’identifier et de détecter les effets des perturbations futures et des cascades sur les espèces animales dans le cadre régulier, gestion à long terme des forêts. C’est particulièrement pertinent en Ontario, alors que des espèces envahissantes, comme le foreur du frêne émeraude (EAB), Agrilus planipennis Fairmaire (Coléoptères : Buprestidae), continuent de se répandre rapidement à travers la province, ayant des impacts néfastes sur les forêts à travers le paysage.

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Superviseur du corps professoral :

Stephen Murphy

Étudiant :

Justin Gaudon

Partenaire :

Réserve rare de recherche caritative

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Pêche et faune

Université :

Université de Waterloo

Programme :

Élévation

Développement d’une nouvelle stratégie IPM pour les punaises puantes marmurées brunes (Halyomorpha halys) utilisant la technologie d’interférence ARN (ARNi) – Deuxième année

La punaise marmurée brune (BMSB) (Halyomorpha halys (Stål)) est un ravageur envahissant avec une large gamme d’hôtes comprenant de nombreux fruits, légumes et cultures en rangées économiquement importants. Originaire d’Asie, le BMSB a été détecté pour la première fois en Amérique du Nord en 1998 et s’est depuis établi en Colombie-Britannique, au Québec et en Ontario; et 44 États américains. Pour développer un programme efficace de gestion intégrée des ravageurs axé sur le BMSB, il est crucial d’étudier de nouvelles tactiques alternatives de contrôle, principalement parce qu’il n’existe pas d’insecticides efficaces. L’interférence de l’ARN (ARNi) est une forme de contrôle génétique qui s’est révélée prometteuse comme tactique de gestion pour la BMSB. Dans ce contexte, nous visons à étudier l’ARNi pour la gestion du BMSB. Nous utiliserons des outils génétiques et protéomiques pour concevoir de nouveaux ARND-d (n = 10) afin d’affecter tous les stades de vie des BMSB. Nous testerons les effets de l’ARNdd, d’abord indépendamment puis en plusieurs combinaisons, sur des populations de BMSB élevées en laboratoire. Les combinaisons les plus efficaces (n = 3) seront finalement testées sur le terrain pour évaluer leur efficacité dans des conditions naturelles. Notre projet sera la première étape dans le développement et la commercialisation potentielle d’un contrôle du BMSB, efficace à long terme.

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Superviseur du corps professoral :

Cynthia Scott-Dupree

Étudiant :

Alexandra SEBASTIEN

Partenaire :

Bayer CropScience Canada

Discipline :

Sciences de l’environnement

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Guelph

Programme :

Élévation

Vers l’utilisation clinique des tests basés sur le séquençage du génome entier en milieu clinique – Deuxième année

L’utilisation de la génomique en soins cliniques a le potentiel de traiter les patients plus efficacement. Plusieurs découvertes récentes de tests génomiques peuvent guider le traitement. Cependant, la plupart des données génomiques sont générées dans un cadre de recherche et les données de santé utiles uniquement en milieu clinique. Traduire la recherche génomique potentielle dans un cadre clinique ainsi que l’intégration des données cliniques dans un cadre de recherche fait face à des défis importants. Un défi est technique : les tests génomiques prennent souvent plusieurs jours à être exécutés et ne sont donc pas assez efficaces pour un usage clinique. Un autre défi est la perception publique : comme les données génomiques sont très privées, la vie privée du patient doit être assurée et l’opinion publique à ce sujet doit être respectée. Un dernier défi est la logistique : comment les données génomiques peuvent-elles être reliées aux dossiers cliniques lorsque les données sont générées à différents endroits et que différentes organisations doivent être impliquées.
Nous proposons de relever ces défis. Nous recueillerons les meilleures pratiques et les caractéristiques clés de projets génomiques déjà bien établis qui coopèrent avec des sites cliniques. Nous identifierons un ou deux sites cliniques en Ontario qui sont en position de mettre en œuvre des tests génomiques et commencerons à les intégrer. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Quaid Morris

Étudiant :

Linda Sundermann

Partenaire :

Institut Vector

Discipline :

Biochimie / Biologie moléculaire

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Concevoir des interactions haptiques Soft+Stiff avec des trousses d’outils d’auteur open source – Deuxième année

Notre sens du toucher est essentiel à la plupart des activités quotidiennes auxquelles nous participons, mais il est sous-utilisé par la plupart des appareils informatiques existants. Bien que l’haptique soit un domaine de recherche actif, les principaux résultats de trois décennies de recherche se limitent à un retour vibrotactile rentable (comme dans les téléphones mobiles) ou à des dispositifs de rétroaction de force coûteux (principalement pour la simulation d’opérations chirurgicales). Les cadres logiciels pour l’haptique offrent des capacités complètes de simulation haptique et physique, mais nécessitent des compétences expertes en ingénierie et développement logiciel. Haply Robotics offre une boîte à outils matérielle de rétroaction de force économique. L’environnement de développement Haply cible les concepteurs et les étudiants, cependant son expressivité dans les simulations haptiques et physiques est plus limitée. Il existe encore un énorme potentiel pour les applications haptiques afin de libérer la créativité et l’expressivité : améliorer la communication (comme dans la visualisation de l’information) et l’interprétation (comme dans la conception d’instruments de musique numériques). Les avancées récentes en robotique souple offrent des occasions de développer des applications haptiques souples avec des degrés de liberté accrus.
Nous allons créer une trousse d’outils Haply de deuxième génération pour l’haptique souple, en s’appuyant sur les avancées récentes en robotique souple. Nous créerons un outil d’écriture qui soutiendra les débutants et les experts (en conception, développement et ingénierie) compatibles avec les deux générations de boîtes d’outils. À CONTINUER

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Superviseur du corps professoral :

Marcelo Wanderley

Étudiant :

Christian Frisson

Partenaire :

Peut-être

Discipline :

Musique

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université McGill

Programme :

Élévation

Développement des fonctions de croissance sensibles au climat pour les espèces d’arbres boréaux de l’ouest de l’Amérique du Nord – Année deux

Le modèle de croissance du bois mixte (MGM) est utilisé par les gestionnaires forestiers pour estimer la croissance et les résultats de rendement des espèces d’arbres boréaux courantes en Amérique du Nord. Il a été démontré que la MGM modélise efficacement les emplacements gérés et non gérés en Alberta et dans les régions environnantes. Actuellement, les effets climatiques ne sont pas pris en compte dans les fonctions de croissance utilisées dans le MGM. Des travaux récents sur l’épinette noire ont montré qu’il est nécessaire de comprendre et de modéliser l’effet du climat pour d’autres espèces d’arbres boréaux, notamment l’épinette blanche, le peuplier tremble, le peuplier baumier, le pin tordu et le pin jack. Cette étude vise à examiner l’effet du climat, de la compétition, de la qualité du site et de leurs interactions avec le climat sur la croissance des espèces d’arbres mentionnées précédemment. Les données de mesure à long terme comprenant au moins 11 673 parcelles d’échantillonnage permanentes (PSP) établies et mesurées entre 1931 et 2015 à travers l’ouest du Canada et l’Alaska seront analysées pour ce projet. Cela inclura l’évaluation d’une grande variété de variables climatiques, d’indices de compétition ainsi que des variables d’arbres et de sites comme prédicteurs potentiels de croissance. L’ajout du climat aux fonctions de croissance dans la MGM améliorerait sa capacité à représenter les effets de la variation climatique dans le boréal occidental et à soutenir la modélisation des impacts des changements climatiques.

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Superviseur du corps professoral :

Phil Comeau

Étudiant :

Felix Oboite

Partenaire :

Weyerhaeuser (Canada)

Discipline :

Gestion des ressources et de l’environnement

Secteur :

Foresterie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Élévation

Développement de techniques de mesure pour la surveillance en ligne du système de soutien des organes ex-vivo (EVOSS)

Le système de soutien d’organes ex-vivo (EVOSS) en cours de développement par Tevosol, Inc.
La transplantation d’organes demeure la thérapie standard pour le traitement de l’insuffisance cardiaque et pulmonaire en phase terminale. Tevosol Inc., une entreprise canadienne de dispositifs de transport d’organes sur le marché, développe un système de soutien d’organes ex-vivo (EVOSS). L’EVOSS est un système utilisé pour préserver les organes du donneur en état de fonctionnement à température corporelle pendant la période entre le don et la transplantation chez un patient. Le développement, l’optimisation et la validation de cet appareil sont une collaboration entre des universitaires en médecine et en ingénierie, avec le soutien de la société Tevosol, visant à commercialiser l’appareil. Ce développement inclut des capteurs pour mesurer le débit dans un régime pulsatif, ainsi que la mesure du poids et du volume des organes en ligne. Tous les aspects du développement des capteurs, y compris la conception mécanique, l’instrumentation, les essais, la validation, la réponse et la rétroaction lors de la surveillance en ligne des conditions du système, seront étudiés dans ce projet de recherche.

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Superviseur du corps professoral :

David Nobes; Reza Sabbagh

Étudiant :

Bryce Palichuk; Jason Der

Partenaire :

Tevosol

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de l’Alberta (en anglais)

Programme :

Accélération

Analyse et conception d’un système de recharge rapide avec plateforme de stockage d’énergie au volant moteur

Ce projet vise la conception et l’analyse de systèmes de recharge rapide (FCS) haute performance afin de réduire le temps de recharge et de diminuer l’effet de forte demande dans le réseau électrique. De plus, le système de recharge rapide ciblé soutiendra les infrastructures d’électrification des transports, maximisera la satisfaction des clients, réduit les coûts d’exploitation et les émissions de CO2. L’analyse du système FCS offrira des fonctionnalités résilientes pour assurer un minimum d’interruptions d’exploitation. De plus, le système maximise le temps de charge en protégeant l’autonomie de la batterie. La conception du système peut utiliser un système de stockage d’énergie (volant d’inertie) pour réduire les effets négatifs de la forte demande dans le réseau électrique. De plus, l’analyse inclut la dimension du système selon différents types d’environnement et de conditions météorologiques. Le projet offrira des avantages technologiques avancés aux membres de l’organisation partenaire et contribuera à contribuer à la croissance de l’écosystème technologique à faible émission de carbone et « intelligent » dans le pays, favorisant la croissance de l’emploi et le développement économique à long terme.

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Superviseur du corps professoral :

Hossam Gaber

Étudiant :

Onur Elma; Sherif Dabour

Partenaire :

Consortium canadien de recherche et d’innovation en transport urbain

Discipline :

Physique / Astronomie

Secteur :

Automobile et transport

Université :

Université Ontario Tech

Programme :

Accélération

Approches de chimie computationnelle et de biologie structurale pour s’attaquer à la maladie de Huntington

La maladie de Huntington (MH) est une maladie neurodégénérative héréditaire fatale causée par l’expansion du tractus répété CAG au niveau 5' du gène huntingtine (htt), entraînant une expansion polyglutamine de la protéine TT (POLYQ-TT) de fonction aberrante. Les symptômes de la MH incluent une perte de coordination motrice, des troubles cognitifs et de la parole, ainsi que des troubles psychiatriques. La MH touche environ 1 personne sur 7 000 au Canada, et il n’existe à ce jour aucun remède ni thérapie modifiant la maladie. Ce projet vise à identifier les petites molécules hétérobifonctionnelles (PROTACs) destinées à inverser ou arrêter la progression de la HD en se liant aux ligases d’ubiquitine E3 et en les recrutant dans des espèces polyQ-HTT, favorisant ainsi leur dégradation médiée par l’ubiquitine. Les structures atomiques des ligases E3 polyQ-HTT proximales serviront de base à la conception assistée par ordinateur des ligands. Les structures cocristallines des coups positifs in vitro, complexes avec les ligases E3, guideront l’optimisation des ligands. Le projet élargira l’expertise du candidat en biologie structurale, chimie computationnelle, et élargira ses connaissances dans les domaines des maladies par agrégation des protéines et de la dégradation des protéines comme stratégie thérapeutique; elle élargira également le bilan du SGC en matière de ligases E3 et de ciblage polyQ-HTT. Les poignées chimiques pour les ligases E3 générées serviront la communauté mondiale qui travaille sur les PROTAC comme nouvelle modalité thérapeutique.

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Superviseur du corps professoral :

Matthieu Schapira

Étudiant :

Luca Signorile

Partenaire :

Structural Genomics Consortium

Discipline :

Pharmacie / Pharmacologie

Secteur :

Sciences de la vie

Université :

Université de Toronto

Programme :

Élévation

Gestion des zones de travail intelligentes

Les zones de construction sont l’un des principaux contributeurs à la congestion croissante de Toronto. L’objectif de cette étude est de développer un cadre intégré de gestion du trafic dans les zones de construction afin de minimiser les perturbations de la circulation et d’en réduire l’effet en termes de congestion. Cette étude s’appuie sur des données historiques et réelles recueillies à partir des camions de construction embarqués fournies par l’organisation partenaire pour comprendre jusqu’où la congestion se propage en amont et en aval de la zone de travail. En utilisant ces informations, il est ensuite possible de développer de nouveaux modèles de prédiction déterminant la zone d’impact pour les zones de construction futures et de sélectionner la taille optimale de la zone de travail et la disposition des véhicules et équipements. En plus du modèle de prédiction dans le cadre de cette collaboration, un algorithme innovant de routage anticipé des véhicules sera développé, qui aidera non seulement les automobilistes à éviter les zones de construction, mais les guidera aussi vers leur destination tout en minimisant le temps de trajet et en utilisant le réseau routier de manière plus efficace.

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Superviseur du corps professoral :

Bilal Farooq

Étudiant :

Melvin Wong

Partenaire :

Lazaret Capital

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université métropolitaine de Toronto

Programme :

Élévation

Simeio : Détection d’anomalies pour un système d’automatisation des bâtiments

Les bâtiments sont un important consommateur d’énergie et sont équipés de centaines de capteurs et de systèmes de contrôle. L’analyse de données aussi massives peut révéler des informations permettant aux propriétaires d’immeubles d’optimiser l’infrastructure du bâtiment. Actuellement, l’utilisation de ces données est limitée aux systèmes de contrôle traditionnels, à la mise en service de l’énergie et à la maintenance régulière. La surveillance et l’analyse en temps réel des données peuvent révéler des informations sur la performance de l’immeuble, aidant à réduire les coûts d’exploitation, à diminuer les factures de services publics, à augmenter la durée de vie de l’équipement, à améliorer le confort des locataires, la fidélisation et les taux de location; tout en réduisant les émissions de carbone. Simeio (une application logicielle infonuagique développée par l’équipe UCtriX) utilise de puissantes analyses d’intelligence artificielle (IA) pour détecter automatiquement les anomalies et pannes dans le système CVC et identifier toute anomalie ou défaillance dans un bâtiment. Simeio est une plateforme utilisée par les propriétaires d’immeubles, les gestionnaires d’immeubles ou les autorités supérieures pour assurer la durabilité et l’exploitation efficace des bâtiments.

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Superviseur du corps professoral :

Fariborz Haghighat

Étudiant :

Milad Ashouri

Partenaire :

EnerZam

Discipline :

Génie - civil

Secteur :

Construction et infrastructures

Université :

Université Concordia

Programme :

Élévation

Assistant de production intelligent alimenté par vision par ordinateur

Plus de 70% des tâches en fabrication sont encore manuelles; Par conséquent, plus de 75% de la variation dans la fabrication provient des êtres humains. Les erreurs humaines ont été le principal facteur derrière 22,1 milliards de dollars de rappels de véhicules en 2016. Actuellement, lorsque les exploitants d’usine veulent comprendre leurs processus manuels, ils envoient leurs ingénieurs industriels très bien rémunérés pour effectuer des études de temps. Ces études produisent des données fortement biaisées et inexactes qui apportent peu de valeur aux équipes de fabrication. Ce projet vise à créer un assistant de production intelligent qui aide les exploitants d’usines à obtenir une visibilité sans précédent sur leurs opérations de production manuelle, leur permettant d’optimiser l’efficacité de leurs travailleurs tout en maximisant leur productivité. Cela sera réalisé par la génération automatisée de données à l’aide de la vision par ordinateur, la conversion des données brutes en informations utilisables, la visualisation de l’information à l’aide de méthodologies courantes d’intelligence d’affaires et, enfin, la prédiction de la performance future de l’usine basée sur des informations historiques ainsi que des informations sur d’autres moteurs du marché.

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Superviseur du corps professoral :

Afshin Rahimi

Étudiant :

Hamidreza Setare Kokab

Partenaire :

I-50

Discipline :

Génie - mécanique

Secteur :

Fabrication

Université :

Université de Windsor

Programme :

Accélération

Banc d’essai de réseau sans fil pour le découpage réseau et l’optimisation des paramètres système pilotés par les données

L’objectif de ce projet est de concevoir et de développer un banc d’essai de réseau sans fil à l’Université de la Colombie-Britannique (UBC) pour Rogers Communications Canada Inc., afin de soutenir différents cas d’utilisation pour les réseaux sans fil de cinquième génération (5G). Nous étudierons le concept de réseau auto-organisé (SON) et concevrons un algorithme basé sur l’apprentissage profond pour notre banc d’essai afin de déterminer les paramètres optimaux du réseau à partir des données de trafic réseau et des statistiques clés de performance (KPI). Nous concevrons également un algorithme de prévision du trafic réseau en capturant les schémas de mobilité des utilisateurs. Nous utiliserons la méthode de prévision proposée pour équiper notre banc d’essai d’algorithmes de gestion de la mobilité pour des opérations de transfert fréquentes. Nous utiliserons SDN et la virtualisation des fonctions réseau (NFV) pour permettre à notre banc d’essai de supporter le découpage réseau. Nous concevrons des algorithmes pour l’allocation dynamique des ressources radio dans chaque tranche afin de satisfaire les exigences du service dans chaque cas d’usage.

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Superviseur du corps professoral :

Vincent Wong

Étudiant :

Manyou Ma; Shahab Bahrami

Partenaire :

Discipline :

Génie - informatique / électricité

Secteur :

Technologies de l’information et des communications

Université :

Université de la Colombie-Britannique

Programme :

Accélération

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