Projets novateurs réalisés

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Projets par catégorie

Development of A Digital-Twin-Based Software for Gas Turbine Reliability Analysis

In the era of the industrial revolution, the availability of vast amounts of data necessitates the development of software applications with online dynamic reliability prediction capabilities. Such software should enable a data-driven analysis of equipment life by incorporating various operational and environmental covariates that impact equipment failure, thereby mitigating production losses. Consequently, this project aims to develop a digital-twin-based software solution capable of predicting system reliability accurately in real-time, while considering crucial environmental and operational factors and time. The software will identify and analyze the key factors influencing equipment performance and deterioration, utilizing this information to generate more precise real-time reliability predictions.

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Superviseur du corps professoral :

Xihui Liang

Étudiant :

Partenaire :

North Forge

Discipline :

Engineering

Secteur :

Education; Management of companies and enterprises; Professional, scientific and technical services

Université :

University of Manitoba

Programme :

Accelerate

Machine Learning-Based Improved WCM Technique for Soil Moisture Retrieval with Synergy of Sentinel-1 and Landsat 8 Data

Soil moisture is a crucial land-based parameter that governs the energy and mass equilibrium in land-atmosphere interactions. Unfortunately, the conventional measurement methods do not facilitate the effortless monitoring of soil moisture’s spatial and temporal variability at a regional scale. Satellite remote sensing data presents a viable solution to address the limitations and propose an alternative approach to soil moisture mapping. However, some primary challenges are the coarse spatial resolution of available soil moisture products, vegetation, and surface roughness influences. This study will implement two soil moisture estimation methods to overcome these limitations. The Water Cloud Model (WCM) is a vegetation contribution model widely used in an inversion scheme for soil moisture and crop biophysical parameters estimation over large-scale vegetated areas. However, due to the lack of a standard technique for determining these parameters, WCM must be calibrated to produce accurate estimates of crop parameters and soil moisture. Furthermore, different machine-learning models will be employed in the subsequent methodology to estimate soil moisture using Sentinel-1 SAR and Landsat-8 remote sensing data. Notably, the efficacy of these methods will be evaluated in two different sites (Iran and Canada).

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Superviseur du corps professoral :

Saeid Homayouni

Étudiant :

Partenaire :

Shahid Chamran University of Ahvaz

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Education

Université :

Université du Québec : Institut national de la recherche scientifique

Programme :

Globalink Research Award

Solidarity-based infrastructure to streamline community housing development

Brique par brique seeks to build a set of accessible digital tools that enable diverse participation from community organizations and the local community members they work with, regardless of their digital competence. The project will involve designing, developing and optimising a set of tools that can streamline data management and communications for
individual organizations within the community and make it easier to share information and resources between them, their partners, and their supporters. Based on local knowledge, research, and an analysis of the organisation’s successful community bond campaign, the project seeks to improve local organizational capacity, while supporting effective
engagement of a broader network of allies and supporters, in order to significantly accelerate the acquisition of buildings and the development of residential projects that directly meet the needs of low-income residents.

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Superviseur du corps professoral :

Karyn Moffatt

Étudiant :

Partenaire :

Brique par brique

Discipline :

Sociology

Secteur :

Other services (except public administration)

Université :

McGill University

Programme :

Accelerate

Intégration de solutions numériques pour optimiser les processus de fermentation en microbrasserie

En collaboration avec la firme AEDDIX System GmbH qui offre des solutions logicielles (SaaS) spécialisées pour l’industrie brassicole, le projet vise a intégrer des solutions numériques afin d’optimiser les processus de fermentation à la microbrasserie Siboire. À l’aide d’un capteur connecté (IoT) qui mesure les paramètres clés de fermentation en temps réel, un jumeau numérique (digital twin) du processus de fermentation sera développer, ce qui permettra de prédire et de corriger les problèmes de fermentation en amont. La mise en place de protocoles IoT, la création de tableaux de bords et d’une base de données en temps réel seront effectués jusqu’au déploiement d’une solution intégrale, efficace et adaptée aux besoins du Siboire. Le projet comprend également une analyse approfondie des risques potentiels et des points de défaillance dans le processus de fermentation et de la solution de jumeau numérique. Cette initiative innovante permettra au Siboire d’améliorer la qualité de ses produits, de réduire les déchets et d’améliorer l’efficacité de ses opérations de fermentation par l’intégration de concepts lié à l’industrie 4.0.

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Superviseur du corps professoral :

Nadia Tahiri

Étudiant :

Partenaire :

Siboire Microbrasserie

Discipline :

Computer science

Secteur :

Manufacturing

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Business Strategy Internship

Les écosystèmes d’innovation dans les villes moyennes québécoises : une typologie

Né d’une collaboration entre le Département Sociétés, Territoires et Développement de l’UQAR et l’entreprise Grenier Stratégies, ce projet de recherche a pour objectif de dresser le portrait des conditions de fabrique de l’innovation dans les petites et moyennes villes du Québec afin de proposer une analyse de la nature des écosystèmes d’innovation présents dans ces localités. Cette étude se déploie sur deux volets, les facteurs externes de l’innovation, soit la position géographique des villes et ses relations avec des acteurs extérieurs, et les facteurs internes, référant aux dynamiques économiques présentes à l’intérieur de l’écosystème permettant la création d’innovations. Ce partenariat avec Grenier Stratégies permet l’émergence d’une opportunité de développement et de mise en oeuvre d’une méthodologie systématique de recherche. Ceci permet également la création d’une plateforme d’échange entre des acteurs du terrain et des spécialistes universitaires, et ce, afin de favoriser la mise en application des connaissances produites dans le cadre de ce projet.

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Superviseur du corps professoral :

Yann Fournis

Étudiant :

Partenaire :

Grenier Stratégies

Discipline :

Sociology

Secteur :

Administrative and support, waste management and remediation services; Management of companies and enterprises; Professional, scientific and technical services

Université :

Université du Québec à Rimouski

Programme :

Accelerate

Algorithmic redaction of refugee court files

The goal of this research The system will be designed to intelligently propose redactions for court officers to examine, thereby integrating human oversight with advanced technological capabilities.is to engineer an intuitive and user-friendly system capable of automatically scrutinizing and eradicating confidential information contained within refugee court files in Canada. By leveraging cutting-edge language processing and machine learning methodologies, the project seeks to revolutionize the way legal documents are handled. This innovative approach is centered on preserving the privacy and enhancing the safety of the involved individuals, a critical aspect often overlooked in the rush of legal proceedings. This synergy will facilitate better decision-making, ensuring that only the most pertinent and non-sensitive information remains accessible.Ultimately, this project has the potential to make a profound difference in the lives of vulnerable refugees, offering them an added layer of protection. Concurrently, it upholds the principle of transparency within the legal system, striking a balance between public access to court files and individual privacy rights. This delicate balance is essential in a democratic society and the successful implementation of this system could serve as a model for other jurisdictions.

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Superviseur du corps professoral :

Derek Rayside

Étudiant :

Partenaire :

Ivan Franko National University of Lviv

Discipline :

Engineering

Secteur :

Artificial Intelligence; Public Service, Policy, and Governance; Technology

Université :

University of Waterloo

Programme :

Globalink Research Award

Wireless Asset Tracking and Locating System

Proposed research project consists of finding a suitable solution to the problem of tracking assets in environments with different constraints. The solution is expected to include the development of geolocation algorithm and then based on the algorithm creating schematics of several modules with transceivers, embedding of required low level software to the selected microcontroller controlling the transceivers, developing high level software for server side data management and client side monitoring and control. The design of the modules hardware parts requires knowledge about electronic design. Multiple coding languages such as C to run on microcontroller, Java and Python to run on server and client side and Matlab for simulation, will be used to complete the project. If the prototyping and testing succeeds, the company will have the research and development work done before creating a finished product ready for production.

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Superviseur du corps professoral :

Abbas Yongaçoglu

Étudiant :

Partenaire :

Technical Solutions Inc

Discipline :

Engineering

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Ottawa

Programme :

Accelerate

Identifying DNA repair deficiencies across lung cancer progression

This project investigates how metastatic lung cancer develops and evolves over time. DNA sequencing can be utilised to identify patterns in cancer genomes associated with specific sources of mutation (eg: UV rays, tobacco smoke, intrinsic cellular processes). Additionally, cancers may acquire defects in DNA repair mechanisms, resulting in a positive feedback loop of increasing mutation rate.
Recent research from the TRACERx program has helped discover the subpopulations of cells which metastasize in lung cancer. In this project, we will use machine learning to identify patterns in mutations in these lung cancers, and further understand the differences in the patterns of mutations in two populations of cells identified in TRACERx: those which don’t result in metastasis, and those which do.
We aim to identify when in the developmental path of the tumours particular mutational patterns arise and change. Ultimately, the project strives to enhance our understanding of cancer evolution and spread, knowledge that may improve treatment strategies and patient outcomes.

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Superviseur du corps professoral :

Quaid Morris

Étudiant :

Partenaire :

University College London

Discipline :

Computer science

Secteur :

Education

Université :

University of Toronto

Programme :

Globalink Research Award

Identification des facteurs d’adoption des technologies d’assistance utilisées auprès des aînés en déclin cognitif : perspective des ergothérapeutes

Dans le cadre de ce projet proposé à Mitacs, nous désirons explorer la perspective des ergothérapeutes impliqués auprès des aînés vivant avec difficultés pour connaître ce qui les amènent à prescrire des aides technologiques. Effectivement, favoriser l’autonomie et la sécurité de cette clientèle est au coeur des enjeux adressés par les ergothérapeutes oeuvrant en vieillissement et demeure un défi colossal pour notre système de santé. Malgré leur caractère invisible, les atteintes cognitives engendrent des situations de handicap souvent plus importantes que les atteintes physiques et motrices. Effectivement, la présence certaines difficultés chez les aînés augmente les risques de faire des erreurs qui affecte l’autonomie aux activités de la vie quotidienne, comme la prise de médication et la préparation de repas. Les technologies d’assistance à la cognition peuvent être une solution à cette problématique. Toutefois, les raisons qui amènent les ergothérapeutes à les intégrer à leur pratique sont peu connues. Mieux comprendre ces raisons permettrait d’identifier les facteurs qui mènent à l’adoption et à l’intégration des aides technologiques dans la pratique ergothérapique auprès de la clientèle aînée. Pour répondre à ces questions, une recherche qualitative descriptive sera utilisée.

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Superviseur du corps professoral :

Nathalie Bier

Étudiant :

Partenaire :

Eugeria

Discipline :

Life Sciences

Secteur :

Health and Related Sciences & Technology; Retail trade

Université :

Université de Montréal

Programme :

Accelerate

PayTickr Scheduling Module

PayTickr is a mobile time tracking and payroll system for small businesses. This project’s focus is adding an AI-assisted scheduling module to the system, allowing small business owners to schedule their employees quickly and efficiently each week. Employees will be able to access and view their schedule through a mobile app as well as requesting days off and availabilities. Company admins will set the schedules based on employee availability and over time the system will begin recommending schedules using AI/machine-learning based on past history to ease the administrative burden. The intern will be working with graphic designers on the implementation of the user-interface for these tools, but will be primarily responsible for the implementation of the AI component and backend implementation of the scheduling module.

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Superviseur du corps professoral :

Mea Wang

Étudiant :

Partenaire :

PayTickr

Discipline :

Computer science

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

University of Calgary

Programme :

Business Strategy Internship

Laboratoire vivant d’innovation en éducation : transfert de connaissances sur le processus et les solutions cocréées (2)

L’organisme partenaire du stage, le CTREQ, a pour mission de contribuer à la réussite éducative et à l’apprentissage tout au long de la vie. À partir des connaissances issues de la recherche et de la pratique, il participe au renforcement de la capacité à innover des acteurs et des organisations. Le CTREQ considère que l’innovation
sociale est un incontournable afin que le Québec puisse relever les grands défis auxquels il fait face, dont ceux en éducation. Enfin, il est expert dans le processus d’innovation et de transfert, de l’analyse des besoins jusqu’au transfert de proximité. Considérant cette expertise, le Laboratoire en innovation ouverte (LLio) a mandaté le CTREQ pour créer des outils de transfert innovants, évolutifs et interactifs visant à documenter le processus de création d’un laboratoire d’innovation en éducation ainsi que les solutions cocrées au fil des rencontres. Celles-ci se dérouleront dans le cadre du projet de laboratoire vivant d’innovation en éducation (LaVIE) du LLio. Plus précisément, ce projet vise à soutenir la cocréation de solutions innovantes pour lutter contre les inégalités scolaires et numériques à travers deux cellules en misant sur la collaboration de la recherche et du terrain entre plusieurs personnes de différents champs d’expertise, dont des professeur·e·s-chercheur·euse·s, des enseignant·e·s des ordres primaire, secondaire et collégial, ainsi que des personnes représentantes de plusieurs centres de services scolaires du Québec.

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Superviseur du corps professoral :

Anne Lessard;Manon Beaudoin

Étudiant :

Partenaire :

Centre de transfert pour la réussite éducative du Québec

Discipline :

Sociology

Secteur :

Professional, scientific and technical services

Université :

Université de Sherbrooke

Programme :

Business Strategy Internship

Développement d’une base de connaissances pour l’exploration de la littérature jeunesse au Québec

En conformité avec le Plan d’action numérique en éducation et en enseignement supérieur, les bibliothèques scolaires tendent à devenir des carrefours d’apprentissage (mesure 17). Pour ce faire, il importe que le personnel scolaire et les élèves aient en main de l’information de qualité quant aux usages pédagogiques des livres à leur disposition en bibliothèque. À cet égard, les outils en ligne de recherche et de recommandation de documents facilitent la sélection de documents par les bibliothécaires scolaires. Il existe cependant actuellement de nombreuses sources d’informations et des bases de données qui sont combinées par le personnel pour réunir l’information nécessaire à l’acquisition de contenu en bibliothèque scolaire.
Le projet a donc pour objectif de développer un prototype de solution d’« agrégateur des outils de recherche de livres ». La solution permettra de :
– agréger la plupart des bases de données disponibles à partir des différentes ressources de recherche utilisées par les bibliothécaires scolaires ;
– agréger les informations détaillées quant à la qualité pédagogique des livres imprimés et numériques disponibles notamment ;
– filtrer les sources documentaires selon un nombre de catégories automatisables identifiées par l’analyse des besoins croisés aux bases de données, en collaboration avec le milieu preneur.

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Superviseur du corps professoral :

François Guibault

Étudiant :

Partenaire :

Synapse C

Discipline :

Computer science

Secteur :

Information and cultural industries; Professional, scientific and technical services

Université :

Polytechnique Montréal

Programme :

Business Strategy Internship

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