ML enhanced magnetic noise modeling for quantum magnetometry

Magnetic field sensing is intrinsically sensitive to its environment. In this project, we are developing compensation tools to mitigate against different types of magnetic noise to enhance the accuracy of a quantum magnetometer and of a platform including multiple magnetometers. Data will be collected at various magnetic characterization facilities to inform a ML based correction algorithm to cancel for hard, soft and temperature effects. The results will be directly applied to magnetic survey equipment on ground, air and eventually space to build accurate magnetic maps.

Water quality of Lake St. Charles, Quebec; Numerical investigation of the governing factors of harmful algal blooms under current and future climate conditions

Release of nutrients from wastewater treatment and local houses into lake St Charles as the main source of drinking water to Quebec City has risen major concerns during the recent decade. As such, it is important to study the governing factors impacting the water quality of this strategic lake. For this purpose, in this project, we use an advanced numerical model to study the spatial and temporal pattern of algal bloom and quantify P and N and other nutrients in lake. We ultimately propose management scenarios to reduce the growth of harmful algae and nutrient release to the lake.

Évaluation des besoins en capture et analyse de mouvement humain dans le contexte des arts du cirque

Au Québec, le secteur des arts du cirque a été fortement touché par la pandémie. Les industries du divertissement souhaitent créer des spectacles virtuels ou hybrides pour se réinventer. Pour ce faire, il est nécessaire de capture le mouvement des acrobates pour le retranscrire dans un environnement numérique, mais la technologie actuelle avec marqueurs sur le corps, est limitante. Le projet de recherche proposé a pour objectif de vérifier si un système de capture de mouvement sans marqueurs constitué de trois caméras à profondeur ZED2 est adapté pour un contexte des arts du cirque.

La diversité bio-culturelle comme outil de lutte biologique en agriculture urbaine

L’étude porte sur les associations de plantes en agriculture urbaine au sein des plantes de la famille des Brassicacées, tels que le chou, le brocoli, la moutarde, la roquette, etc. Certaines plantes en compagnonnage aux cultures de la famille des Brassicacées ont des fonctions intéressantes pouvant l’imiter l’infestation d’insectes ravageurs. Les insectes ravageurs peuvent nuire à la productivité de ces cultures et parfois même, tuer les jeunes plants.

Artificial intelligence-powered approach for strategic pharmaceutical portfolio management based on a priori estimation of clinical trial success evolution

Drug development process is time consuming, expensive, complex and highly risky. The nature of risk in this industry is multidimensional. One important dimension involves clinical development since late-stage development failures are the costliest. If pharmacological efficacy and safety remain well-known failure factors, the literature abounds on a multitude of important failure risk factors of a strategic, operational and commercial nature. In addition to being difficult for humans to control, the decisions associated with these risk factors are major contributors to failure in late stages.

Mise en correspondance de graphes de minuties d’empreintes latentes par apprentissage profond

Les empreintes latentes sont des empreintes digitales trouvées sur des scènes de crime. Elles permettent d’aider les experts scientifiques et légaux à identifier ou exclure des candidats et ainsi apporter le poids de la preuve dans les enquêtes. Sur ces empreintes, on trouve des points caractéristiques, appelées minuties, qui correspondent aux bifurcations et fin de ligne des crêtes du motif de l’empreinte. On peut, grâce à un ensemble de minuties, identifier des ensembles de minuties similaires.

Acceptation de la technologie NFC en milieu animalier

En raison de la duplication de l'information et de la difficulté à la transférer, les vétérinaires et d'autres personnes peuvent ne pas avoir accès aux données nécessaires pour administrer les soins appropriés. C’est pourquoi, cette recherche sera menée en deux phases pour savoir si notre technologie est acceptée par les propriétaires d’animaux. La première phase consistera à demander l'avis d'experts dans le domaine. La deuxième phase, par le biais d'entretiens avec des experts déjà réalisés, nous permettra d'interroger un large échantillon de propriétaires d'animaux de compagnie.

Développement de technologies innovantes pour la modélisation de systèmes prédictifs en mobilité urbaine

Le projet de recherche vise à développer de nouvelles approches pour réduire la congestion routière en milieu urbain.

Analyse et amélioration de modèles NLU dans le domaine de l’assurance

Koïos Intelligence est à la source de l’agent conversationnel Olivo qui vise à offrir une expérience interactive, guidant l’utilisateur au travers des processus de prévente, de vente et d’après-vente pour tous les types d’assurances. Bien que l’outil soit dans un état avancé tant au niveau de la conversation écrite qu’orale, et ce aussi bien en français qu’en anglais, son amélioration se heurte aux exigences computationnelles lourdes pour l’entraînement des modèles d’apprentissage automatique sous-jacent.

Hoodi.ai : Analyse automatique d’images d’inspection immobilières

Hoodi.ai offre des solutions pour faciliter le maintien et l'entretien des copropriétés, cela en créant des études de fonds de prévoyance en ligne et abordables pour petites copropriétés et copropriétés en construction. L’étude du fonds de prévoyance consiste à évaluer l’état et la durée de vie prévisible des diverses composantes de l’immeuble par un professionnel en bâtiment pour ensuite en estimer les coûts de réparation et de remplacement. Les clients de Hoodi téléversent des photos de leurs copropriétés dans l’application.

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