Projets novateurs réalisés

Petits véhicules aériens sans pilote (UAV) pour la télédétection environnementale à haute résolution : une étude de cas sur l’humidité du sol.

La recherche réussie en télédétection environnementale repose sur des approches à vues multiples pour la collecte de données. En télédétection à plusieurs étapes, les données sont recueillies à différentes échelles géographiques. Les observations aériennes à basse altitude et haute résolution comblent le fossé entre les observations in situ et celles basées sur satellite. Celles-ci peuvent être réalisées par des véhicules aériens sans pilote (UAV), avec un soutien logistique minimal et des coûts d’exploitation/maintenance inférieurs à ceux des avions pilotés.

Les UAV (aussi appelés drones) sont des aéronefs télécommandés ou autonomes sans pilote à bord. Les UAV sont classés selon leur amplitude d’action, leur altitude de vol, leur endurance, leur poids maximal au décollage et leur type d’application. Ils ont été initialement conçus à des fins militaires, pour effectuer des missions de reconnaissance et d’attaque tout en réduisant les pertes. Cependant, ils sont maintenant déployés dans un petit nombre croissant d’applications civiles, commerciales et scientifiques.

At Athabasca University, we have assembled several small UAVs, ranging from multicopters and EPP-foam airplanes with limited flight time (<1 hour) and payload weight (up to 2 kg) to larger fixed-wing aircrafts with extended endurance (6+ hours) and payload capability (up to 10 kg). We are using these UAVs mainly for tracking springtime snowmelt timing and spatial patterns and monitoring the impact of climate change on permafrost landscapes in Nordic communities. But, we are also looking into demonstrating the potential of UAV-based remote sensing for further applications, including soil and vegetation mapping, aerobiological sampling of pollens and pathogens, and the monitoring of populations of free-range mammals. The Summer 2015 research project will consist in equipping one of our small UAVs with a full-spectrum (UV, visible, and near-infrared) GoPro Hero 3 camera and a “coffee-can” L-band radar (QM-RDKIT Radar, Quonset Microwave) and deploy it for obtaining soil moisture maps in low vegetation areas and under forest over an experimental acreage located ?150 km west of Edmonton, Alberta. Ground-based observations of soil moisture, temperature and permittivity at 5 cm from the top soil surface will be collected with a portable, handheld device, concurrent with each flight. This information will be used to calibrate and validate a soil-moisture retrieval algorithm based on the UAV imagery. This project represent a unique opportunity for you to apply your knowledge of remote sensing while gaining new practical experience in the exciting rising field of unmanned aerial vehicles. We hope to welcome you to Athabasca University and beautiful Alberta in summer 2015!

Géoréférencement direct de la photographie de véhicules aériens sans pilote et de l’imagerie radar avec un GPS cinématique en temps réel à faible coût.

Le géoréférencement conventionnel (indirect) des images de télédétection nécessite l’utilisation de points de contrôle qui relient des positions connues dans l’imagerie à des positions connues dans les coordonnées cartographiques. Le nombre de points de contrôle dépend de la quantité de distorsion dans l’imagerie, de la méthode de transformation et du niveau de précision souhaité, mais il est souvent important. Dans l’ensemble, la collecte de points de contrôle au sol est une opération lourde et chronophage, presque irréaliste en ce qui concerne la géoréférencement et la mosaïque d’un ensemble d’images acquises à partir d’un petit véhicule aérien sans pilote (UAV). En effet, les petits UAV volent généralement sous 400 pieds au-dessus du sol et peuvent rapidement collecter une quantité énorme d’images haute résolution lors de la cartographie d’une zone (c’est-à-dire plus de 500 images pour chaque kilomètre carré).

Le nombre de points de contrôle au sol nécessaires peut être considérablement réduit grâce à une géoréférence directe, une approche évidemment mieux adaptée aux projets de cartographie UAV. La géoréférencement direct nécessite un système mondial de navigation par satellite (GNSS) et une unité de mesure inertielle (IMU) pour mesurer directement la position et l’orientation des capteurs d’imagerie sur un système de télédétection afin de géoréférencer leurs données. Ce sont des composantes essentielles d’un système de navigation UAV et les informations qu’ils collectent peuvent, incidemment, être utilisées pour la géoréférencement direct des images.

At Athabasca University, we have assembled several small UAVs, ranging from multicopters and EPP-foam airplanes with limited flight time (<1 hour) and payload weight (up to 2 kg) to larger fixed-wing aircrafts with extended endurance (6+ hours) and payload capability (up to 10 kg). We are using these UAVs for tracking springtime snowmelt timing and spatial patterns, monitoring the impact of climate change on permafrost landscapes in Nordic communities, and soil moisture mapping. The Summer 2015 research project will consist in equipping our UAVs with a low-cost (<$150), lightweight real-time kinematic (RTK) GPS system, the NavSpark-Raw, and assessing its performance in achieving highly accurate direct georeferencing of UAV photography and radar imagery. The Navspark-Raw is an-Arduino-compatible board with onboard GNSS that can send out carrier phase raw measurements to a host computer to be applied RTK corrections in order to generate positions with centimeter-level accuracy. On several occasions throughout the summer, our smallest UAVs will be deployed over an experimental acreage located approximately 150 km west of Edmonton (Alberta), to test the RTK GPS/INS system and verify the positioning accuracy with and without ground control points.

Apprentissage profond pour l’analyse de texte et d’images en langage naturel

Ce projet de recherche se concentre sur l’analyse de textes et d’images en langage naturel basée sur des techniques statistiques et d’apprentissage profond, pour reconnaître la sémantique ou les relations significatives à partir de mégadonnées non structurées, pour mieux comprendre les données et servir les utilisateurs.
Ce projet vise à développer un système mixte d’analyse de texte naturel et d’images pour un environnement de réseau social en ligne, où de nombreux articles et commentaires, incluant texte et images, sont de plus en plus produits par ses utilisateurs. Plusieurs événements prédéfinis et relations sémantiques utiles aux parties prenantes seront extraits, identifiés et reconnus par rapport aux données mixtes à l’aide d’algorithmes statistiques et d’apprentissage profond, puis visualisés dans une interface sous forme de rapport en temps réel. Les principaux problèmes de recherche incluent la manière de choisir des modèles appropriés de langage et de traitement d’images, la conception d’algorithmes et de programmes statistiques et d’apprentissage profond efficaces pour analyser les données non structurées, ainsi que l’utilisation de l’information sémantique de niveau supérieur dans l’analyse. De plus, certaines informations supplémentaires associées à plusieurs modals seront idéalement modélisées conjointement dans le processus d’apprentissage et exploitées davantage pour l’analyse. Le système prototype du projet devrait être capable d’effectuer une analyse efficace du texte et des images avec les résultats attendus aux fins de la preuve de concept.

Optimisation du flux de trafic

En 2000, la congestion routière aux États-Unis à elle seule a causé 3,6 milliards d’heures de retard de véhicules, 21,6 milliards de litres de carburant gaspillé et 67,5 milliards de dollars US de productivité perte. Les estimations annuelles du coût économique, sanitaire et environnemental de la congestion routière en Nouvelle-Zélande dépassent 1 milliard de dollars néo-zélandais [Hazelton, 2010]. Traditionnellement, la modélisation du trafic s’est concentrée sur la simulation du comportement de la circulation. La science de l’analyse, de la modélisation et de l’optimisation du trafic vise à estimer la charge de trafic, à détecter et prévenir la congestion routière, ainsi qu’à optimiser le flux du trafic. L’optimisation du flux de circulation réduit non seulement le niveau de stress des conducteurs, mais aussi la pollution de l’air [Angleno, 1999] et contrôle la consommation de carburant par rapport à l’environnement et à l’économie. Cette proposition s’adresse directement à cette dernière visant à optimiser la consommation d’essence des véhicules dans les centres urbains en régulant la circulation à l’aide de feux de circulation intelligents.
Les modèles classiques de circulation reposent principalement sur le traitement des véhicules sur la route, leur distribution statistique, ou leur densité et vitesse moyenne en fonction de l’espace et du temps. La plupart des modèles utilisent des techniques allant des automates cellulaires, au saut de particules, au suivi de voitures, à la cinétique des gaz, jusqu’à la dynamique des fluides, qui présentent une approche passive de l’optimisation du trafic. C’est-à-dire que les données de trafic sont compilées a priori et les modèles sont validés à posteriori. Dans un argument convaincant en faveur de la nécessité de modifier les ajustements manuels des feux de circulation, Thorpe [1997] a démontré, en utilisant des modèles de simulation limités, que la meilleure performance des feux de circulation pouvait être atteinte grâce à l’apprentissage par renforcement.
Thorpe [1997] rapporte le re-synchronisation d’une artère majeure à Denver, CO, États-Unis, de 90 secondes à 100 secondes, dans la direction à fort débit, pour obtenir une réduction de 87% du temps où les véhicules s’arrêtent au feu. De nombreux centres urbains utilisent maintenant des feux de circulation qui répondent aux données en temps réel obtenues à partir d’appareils tels que des boucles routières, des caméras vidéo et d’autres détecteurs de circulation [Olsson, 1996]. Dans les modèles contemporains, les situations de circulation sont représentées par des abstractions statistiques ou mathématiques et le contrôle du trafic est exercé par des méthodes utilisant l’information tirée de ces abstractions. Cette proposition se concentre principalement sur la modélisation approximative de la causalité du trafic. Le modèle de causalité entraîne ensuite les changements d’état dans le contrôle du trafic. Un tel modèle causal s’approche d’une solution pleinement informée; c’est-à-dire que plus on en sait en temps réel sur les véhicules sur la route, plus la circulation est fluide et meilleure est la consommation d’essence. La méthode proposée sera suffisamment précise pour saisir la nature exacte des conséquences indésirables du trafic (par exemple, embouteillages, délais d’attente plus longs, nombre plus élevé d’arrêts) ainsi que pour modéliser la causalité de ces résultats de trafic indésirables. Il est aussi possible de diriger la circulation pour obtenir un résultat recherché, comme un passage qui dégage un passage pour une ambulance ou un convoi de VIP. De plus, le modèle causal est mis à jour en temps réel et donc les changements d’état sont des réponses en temps réel à la dynamique du modèle causal.

Les systèmes éducatifs peuvent-ils aider à motiver les élèves?

Ce projet de premier cycle fait partie d’un projet plus vaste. L’objectif de ce projet plus vaste est de concevoir, développer et évaluer un mécanisme qui identifie les préférences motivationnelles des apprenants, puis qui les adapte en fournissant à chaque apprenant des techniques de motivation qui soutiennent le mieux son processus d’apprentissage.

La première étape pour offrir une personnalisation basée sur la motivation dans les systèmes d’apprentissage est de développer un cadre de techniques motivationnelles facilement intégrées dans les systèmes d’apprentissage. Un tel cadre a été développé et suggère un ensemble de techniques de motivation qui facilitent l’amélioration de la motivation dans les cours en ligne. Ces techniques sont indépendantes du domaine et du cours, ce qui rend le cadre facilement applicable à différents systèmes et cours.

Les prochaines étapes de ce projet plus vaste sont la mise en œuvre de ces techniques ainsi que la conception, la mise en œuvre et l’évaluation d’une approche visant à observer les données de journal et les données de performance des étudiants en lien avec les techniques respectives. De plus, un mécanisme sera développé pour aider intelligemment à l’analyse de l’utilisation de ces techniques par des apprenants présentant différentes caractéristiques, progrès d’apprentissage et performances. Sur la base des résultats de cette analyse, un algorithme sera développé pour identifier dynamiquement les préférences individuelles en matière de techniques motivationnelles et un mécanisme sera conçu pour présenter aux apprenants les techniques respectives.
L’étudiant de premier cycle travaillera dans le projet plus large sur une tâche particulière, aidant ainsi à atteindre les objectifs du projet plus large. Par exemple, les tâches peuvent inclure la conception et la mise en œuvre d’une technique de motivation ou la création d’un algorithme qui identifie les préférences individuelles pour les techniques de motivation. Une autre tâche pourrait être le développement d’une approche pour identifier les stratégies d’apprentissage et l’étude de la relation entre les stratégies d’apprentissage et l’utilisation de techniques de motivation.

Conception de quêtes pour un jeu multijoueur en ligne basé sur le Web

Par le passé, nous avons développé un jeu multijoueur en ligne (http://megaworld.is-very-good.org) semblable à un plateau d’échecs pour apprendre. Le jeu permet aux enseignants de créer leurs propres cartes du monde, PNJ, quêtes et objets. Les élèves peuvent récupérer des quêtes auprès de PNJ à divers endroits. Ce projet de recherche porte sur la conception de quêtes de jeux de rôle pour les disciplines choisies et les matières d’apprentissage incluent l’anglais, les mathématiques (du primaire au secondaire), les sciences au secondaire ou les sciences sociales. Étant donné que la récompense d’une quête inclut généralement des points d’expérience et que recevoir des points d’expérience peut faire monter de niveau le personnage de l’élève, ce projet de recherche doit aussi prendre en compte les points d’expérience requis pour monter de niveau ainsi que la plage de points d’expérience que les différents types de quêtes devraient avoir.

Une approche intégrée de fermentation à l’état solide pour la production d’enzymes à partir d’agro-déchets / Une approche solide de fermentation à l’état intégré pour la production d’enzymes à partir de déchets agricoles (Nouveau)

Un tiers de la production totale de pommes au Canada (447 035 tonnes/année) est transformé pour produire des jus, des saveurs et des concentrés, et le Québec en détient 32% (statistiques de 2007). Le résultat final est un résidu solide contenant une forte teneur en humidité (70%75%) et une charge organique biodégradable (valeurs élevées de DBO et de COD). Ces déchets ont une faible valeur nutritive et leur grande biodégradabilité cause des problèmes environnementaux. Une industrie typique de transformation des pommes produit 25%, 30% de marc de pomme et 5% 11% de boue (déchets liquides obtenus après clarification). Le marc de pomme est principalement composé de peau/chair de pomme (95%), de graines (2% 4%) et de tiges (1%). Le pomasse de pomme, y compris les graines, contient des polyphénoliques. Ces antioxydants naturels sont très recherchés en raison de leur rôle de récupérateur de radicaux libres, dans plusieurs maladies dégénératives, telles que le cancer et l’athérosclérose. Les antioxydants récupérés du marc de pomme pourraient être utilisés comme nutraceutique et comme supplément alimentaire.
Dans ce contexte, le projet proposé étudie l’utilisation du marc de pomme comme matière première pour la production de produits à forte valeur ajoutée tels que les polyphénols, ainsi que d’autres produits, notamment les enzymes lignolytiques (principalement les laccases) et les résidus fermentés restants comme aliments pour animaux dans les fermes aquacoles. Phanerochaete chrysosporium, un champignon de la pourriture blanche, sera utilisé pour la fermentation à l’état solide du pomacé de pomme. L’objectif principal est le suivant :
* Fermentation à l’état solide du marc de pomme pour produire des enzymes lignolytiques, notamment les laccases : cela implique l’optimisation de la teneur en humidité, du temps de fermentation, du pH et de la température pour la croissance des enzymes lignolytiques à l’aide de techniques statistiques. Les enzymes produites seront extraites à l’aide d’un tampon et concentrées par ultrafiltration, puis transformées en formulations liquides ou solides pour une utilisation dans l’industrie de la pâte et du papier ainsi que pour la dégradation de composés organiques toxiques, trouvant ainsi une utilisation dans le traitement des eaux usées de fruits de mer, le traitement des eaux usées municipales et la biorémédiation des sols ainsi que les contaminants des pulvérisations de pommes, etc.

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Au Canada, un tiers de la production mondiale de pomme (447 035 tonnes/an) est traitée pour produire des jus de fruits, des arômes et des concentrés. Le Québec possède 32% de part (statistiques 2007) en celle-ci. Le résultat final est un résidu solide contenant un fort taux d’humidité (70% -75%) et une charge organique biodégradable (DBO et DCO élevé). Ces déchets ont une faible valeur nutritive et leur biodégradabilité élevée cause des problèmes environnementaux. Une industrie classique de transformation de pommes génère 25% à 30% de déchets solides de jus de pomme et 5% à 11% des boues (déchets liquides obtenus après clarification). Les déchets solides de jus de pommes sont principalement constitués de peau/chair de pommes (95%), de pépins (2% -4%) et de tiges (1%). Les déchets solides de jus de pomme, y compris les pépins, contiennent des polyphénols. Ces antioxydants naturels sont très demandés en raison de leur rôle en tant que piégeur de radicaux libres, dans un certain nombre de maladies dégénératives, telles que le cancer et l’athérosclérose. Les antioxydants récupérés à partir de déchets solides de jus de pomme pourraient être utilisés comme nutraceutique et comme complément alimentaire.

Dans ce contexte, le projet proposé étudie l’utilisation de déchets solides de jus de pomme comme matière première dans la production de produits à forte valeur ajoutée tels que les polyphénols avec d’autres produits, à savoir les enzymes lignolytiques (principalement des laccases), et le restant de résidus fermentés comme alimentation animale dans les fermes d’aquaculture. Phanerochaete chrysosporium, un champignon de pourriture blanche, sera utilisé pour la fermentation à l’état solide des déchets solides de jus de pomme. L’objectif principal est le suivant :

* La fermentation à l’état solide de déchets solides de jus de pomme pour produire des enzymes lignolytiques, à savoir laccases : il s’agira d’optimiser la teneur en humidité, le temps de fermentation, le pH et la température pour la croissance des enzymes lignolytiques à l’aide de techniques statistiques. Les enzymes produites seront extraites à l’aide de tampon, concentrées par ultrafiltration et seront ensuite transformées en formulations liquides ou solides pour être utilisé en pulpe, ainsi que dans l’industrie du papier. Elles seront également utilisées pour la dégradation des composés organiques toxiques, afin d’y trouver une utilité dans le traitement des fruits de mers provenant des eaux usées, dans le traitement des eaux usées municipales et dans la bioremédiation des sols ainsi que des contaminants provenant des goutelettes fines de pomme, etc.

Modification chimique des biopolymères et des nanocristaux de cellulose pour le développement de films bioactifs

Le projet proposé s’inscrit dans la modification chimique des polymères et des nanocristaux de cellulose (CNC) afin d’améliorer les interactions nanoparticule-polymère et de maximiser i) l’effet de renforcement des nanoparticules (remplissage du polymère) ainsi que ii) les interactions nanoparticules-agent bioactif dans la fabrication de films d’emballage bioactifs.

Hypothèse : La modification chimique des polymères et du CNC optimise les interactions polymère bioactif-agent CNC et améliore significativement les propriétés fonctionnelles des films bioactifs.
Objectifs :
1) Optimiser quatre méthodes de fonctionnalisation des films bioactifs : réaction TEMPO (carboxylation CNC) avec application de films de chitosane, réticulation par irradiation gamma, nanocomposites d’amidon, réticulation CNC du chitosan par irradiation gamma en présence de CNC, greffe CNC de films polycaprolactone sur l’isocyanate pour compatibiliser CNC (hydrophobe) avec des polyesters insolubles.
2) caractériser la progression des réactions chimiques effectuées.
3) Déterminer la capacité antioxydante in vitro des films et leur capacité à libérer des agents bioactifs pendant le stockage.
Méthodologie
Les films seront synthétisés selon les procédures développées dans nos laboratoires. Les agents bioactifs seront sélectionnés sur la base d’études antérieures. La structure moléculaire des films sera analysée par spectroscopie ATR-FTIR. Une analyse de MEB peut également être réalisée.
Les propriétés mécaniques des films, les barrières et la résistance à l’eau des films seront analysées afin de vérifier l’effet de la fonctionnisation. Les propriétés antioxydantes des films seront déterminées selon la méthode de Salmieri et Lacroix (2006). La libération d’agents bioactifs du film vers l’alimentation (viande ou légumes) pendant le stockage sera évaluée selon la meilleure formulation du film bioactif sur une période de 2 semaines par le Folin-Ciocalteu.
Résultats attendus
Une fonctionnellisation ciblée du CNC et des polymères peut considérablement améliorer les propriétés rhéologiques des films en augmentant les interactions moléculaires CNC-polymère. Ces résultats permettent d’envisager un transfert de technologie avec l’aide de l’entreprise industrielle qui travaille dans ce projet avec notre laboratoire. “

Technologies linguistiques pour l’informatique de la santé (Nouveau)

Nous cherchons à développer une plateforme logicielle intégrée et distribuée pour l’exploration de texte, le Web sémantique et l’apprentissage automatique. Les étudiants sont invités à mener des recherches appliquées pour optimiser les plateformes existantes de traitement du langage naturel (PLN) telles que l’Unstructured Information Management Architecture (UIMA) et d’autres outils à intégrer pour le traitement de big data en temps réel. Nous appliquons cette technologie au traitement complexe d’événements (CEP) à haute fréquence et en temps réel, notamment en finance, santé et cybersécurité. Les applications ne sont pas de qualité industrielle, mais serviront de démonstration pour recruter des partenaires externes. Aucun financement n’est disponible, mais le travail peut se poursuivre avec une thèse de maîtrise ou de doctorat par la suite.

Nanodispositifs novateurs pour la spectroscopie et l’optique non linéaire

L’une des prochaines frontières de la photonique intégrée est sûrement représentée par le défi d’étendre l’utilisation des techniques optiques à des échelles de longueur nanométrique, dépassant la limite imposée par la diffraction, qui ne permet pas de focaliser la lumière sur des dimensions inférieures à environ la moitié de la longueur d’onde. Les nanostructures métalliques se sont avérées être un moyen efficace de « compresser » la lumière sur de telles dimensions, améliorant considérablement le champ local en même temps. Cela a mené à un
une multitude d’applications dans de nombreux domaines, notamment l’imagerie optique sub-longueur d’onde des nanomatériaux et de l’ADN, la génération efficace de lumière ultraviolette profonde et la perspective très récente d’améliorer significativement l’efficacité des cellules solaires à couches minces. Compte tenu de cet intérêt incontestable, nous souhaitons développer à l’INRS-EMT un programme de recherche vigoureux portant sur l’exploitation de ces concepts dans les régions infrarouge moyen (infrarouge moyen ~2 – 20?m) et térahertz (THz ~20 – 1000?m) du spectre électromagnétique. Ces plages spectrales suscitent un grand intérêt pour la spectroscopie, puisque de nombreuses molécules présentent des transitions vibrationnelles/rotationnelles spécifiques à ces fréquences. En particulier, la spectroscopie infrarouge moyenne donne un accès complet à une région riche de vibrations de molécules pertinentes tant pour la chimie inorganique que organique, et peut aussi fournir des informations sur la structure et le repliement des protéines. La spectroscopie THz, en revanche, est sensible aux transitions rotationnelles des molécules légères et aux vibrations des molécules composées de grands groupes fonctionnels, comme c’est le cas pour les molécules biologiques.
Dans le cadre du présent projet, nous avons l’intention d’éclairer l’utilisation des nanostructures métalliques pour assister la spectroscopie à longue longueur d’onde et l’optique non linéaire. Plus précisément, nous étudierons : (i) la possibilité d’employer des réseaux de « nanoantennes » pour améliorer la spectroscopie térahertz des biomolécules, en vue d’applications passionnantes en bio-détection; (ii) l’optique non linéaire térahertz localisée médiée par la nanoplasmonique, pour son intérêt fondamental et pour son utilisation possible dans des dispositifs nanoélectroniques térahertz de nouvelle génération; (iii) un nouveau type de nanoscope infrarouge moyen, capable d’acquérir des cartes chimiques de surfaces avec des résolutions nanométriques; et (iv) de nouveaux outils nanoplasmoniques pour renforcer les processus optiques non linéaires en infrarouge moyen pour des applications en photonique sur silicium.
Les résultats des recherches proposées pourraient avoir un impact important dans les études biologiques et la biodétection, apportant une contribution cruciale à la spectroscopie d’absorption à peu de molécules, un domaine d’une importance capitale, par exemple, dans le diagnostic précoce des maladies. En outre, les informations offertes par des expériences non linéaires localisées aux fréquences infrarouges moyennes et THz pourraient aider à comprendre les aspects inexplorés de l’interaction rayonnement-matière et pourraient contribuer au développement de nouveaux dispositifs nanophotoniques capables de traiter, modeler et convertir en fréquence des impulsions à longue longueur d’onde, et de les livrer à l’échelle nanométrique.

Chimie des matériaux bio-hybrides

Un certain nombre de défis clés existent pour la conception rationnelle des biohybrides, qui limitent leur potentiel d’innovation. Plus précisément : (1) les approches de bio-conjugaison pour greffer des molécules synthétiques sur des protéines sont limitées et peuvent être inefficaces; (2) il existe une mauvaise compréhension physico-chimique de la façon dont les molécules synthétiques peuvent modifier la bioactivité des protéines; et les méthodes de contrôle de la fonction (3) et de la structure (4) des biohybrides en sont à un stade de développement rudimentaire et limitent donc leur spécificité et leur bioactivité comparées, par exemple, aux protéines.

Notre programme de recherche vise à relever ces défis et à concevoir ainsi de nouveaux matériaux biohybrides fonctionnels pour des applications en biotechnologie. J’attends plus d’informations du professeur. Revenez bientôt. Ne contactez pas Globalink Research Internships.

Développement du graphène (dopé-)Graphène pour des applications d’énergie propre

Le prix Nobel de physique de 2010 a été décerné à deux chercheurs « pour des expériences novatrices concernant le graphène ». Depuis, le graphène, un allotrope de carbone de nouveau type et bidimensionnel (d’une épaisseur d’un atome) avec un réseau en nid d’abeille plan, est devenu l’un des sujets de recherche les plus passionnants en raison de ses propriétés remarquables, notamment une surface ultra-élevée (valeur calculée, 2 630 m2g-1), une conductivité élevée (résistivité : 10-6? cm, la substance à la résistance la plus basse connue à température ambiante) et une grande stabilité chimique. Ainsi, le graphène a de nombreuses applications potentielles en nanotechnologie, électronique, optique et autres domaines de la science des matériaux, ainsi que dans les domaines de l’architecture. On s’attend également à ce que la recherche sur le graphène offre un nouveau type de nanocomposite carbone-métal pour la prochaine génération de catalyseurs.

L’étudiant sera activement engagé dans le travail sur des sujets de pointe dans un environnement multidisciplinaire, et recevra une formation importante sur la synthèse du graphène et du graphène dopé (comme le N-dopage), ainsi que sur leur caractérisation.