Approximate Online Bilevel Optimization for Learning Data Augmentation

In this project we aim to automatically learn an augmenter network by using an approximate online bilevel optimization procedure. We plan to learn a augmenter network that generates a distribution of transformations that minimizes the loss on a validation set. By unfolding the gradients of the training loss, we will optimize the loss on validation with respect to the data augmentation parameters. In this way we can provide a general solution for an efficient and automatic data augmentation that is learned jointly with the training of the model.

Prédiction en temps réel du nombre d’occupants d’un bâtiment en vue d’améliorer l’opération des systèmes CVCA

L’objectif du projet et d’améliorer l’efficacité énergétique d’un bâtiment en proposant le contrôle prédictif des équipements CVCA (Chauffage Ventilation et Climatisation de l’air) de ce dernier. Cette amélioration devra être basée sur la prédiction du nombre d’occupants dans un bâtiment. Nous utiliserons les capteurs standards et spécialisés pour estimer et déterminer l’occupation en temps réel du bâtiment afin d’établir un profil. Les équipements de ventilations étant par ailleurs énergivores, on cherche à minimiser les pics de demandes énergétiques au cours de la vie du bâtiment.

Analyse dynamique de bâtiments industriels supportant des équipements vibratoires attachés avec des supports flexibles

Ce projet de recherche a pour objectif principal d’optimiser l’évaluation des limites de vibration dans les bâtiments industriels supportant un tamis vibrant attaché à la structure avec des supports flexibles.
Afin d’obtenir les résultats réalistes d’une analyse de structure supportant des tamis, les ingénieurs dans la pratique sont souvent confrontés à la modélisation complexe de celle-ci.

Design and Prototyping of a Power Logger for Power Quality Monitoring

Power characteristics of CAE equipment are regularly requested by the customers (some customers are penalized by their service providers for poor power factor, etc.), but there are presently no quick and safe means of logging power at the main power distribution and motion control cabinets. The goal of the power logger, to be designed and prototyped, is to capture hours/days of data for quick upload to laptop for analysis.

Procedural Character Animation for Heavy Equipment Training Simulation

The proposed research project will improve CM Labs’ operator training simulators with animated human characters that interact and respond to the underlying physical simulation. This will relay important dynamical cues to the trainee about the safety and correctness of the procedures. Furthermore, the developed animation controllers will allow objects to be manipulated in a realistic and plausible manner, thus improving the overall quality of the training simulation.

Développement d’un modèle mathématique thermo-hydrodynamique transitoire de la trempe thermique pour la production d’aciers de haute dureté

La fabrication de pièces en acier de haute dureté et de hautes propriétés mécaniques pour différentes applications industrielles (pétrochimiques, moule d’injection de plastique, etc.) se fait par différents traitements thermiques. Ces pièces sont fabriquées par différents procédés et subissent une trempe. Les pièces peuvent être de différentes tailles et de formes diverses. Plus la taille est importante, plus le trempage devient complexe.

Dimensionnement mécaniste empirique de chaussées

Le dimensionnement des chaussées au Canada est actuellement effectué avec des méthodes empiriques. Ces méthodes limitent la possibilité d’utiliser de nouveaux matériaux et de nouvelles technologies qui permettraient de prolonger la durée de vie des chaussées tout en limitant leur impact négatif sur l’environnement. Il existe des méthodes de dimensionnement mécaniste-empirique, comme PavementME et des méthodes rationnelles comme la méthode française qui utilisent le comportement thermomécanique et les performances des matériaux testés en laboratoire afin de faire un dimensionnement optimal.

Software architecture and electro-mechanical development of wireless connected products for pets

Beonebreed is a young and innovative company in Beloeil, QC, Canada, active in the field of pet-related products. Their team of over 20 passionate pet lovers which continuously keeps growing aims to create innovative products with high-quality for pets, focusing on modern design and technical innovation implementation. Their overall objective is to generate a community for passionate pet owners to support them taking good care of their pets.
To meet these objectives, BeOneBreed wants to bring a range of connectivity products for pets to the market.

Towards an Intelligent and Secure 5G Ecosystem for the Transformation and Digitalization of Societies Through Artificial Intelligence

Artificial intelligence (AI) has transformed our way of perceiving and interacting with technology, by providing state-of-the-art solutions for challenging problems across the tech-spectrum. The main objective of this cluster of projects is to investigate, develop, adapt, integrate and evaluate state-of-the-art machine learning (ML) techniques, which are suitable for modeling and prediction using datasets collected for complex real-world telecommunications applications. Given the applications of interest for Ericsson Inc., we will focus on ML techniques:
1.

Convergence of Agile and DevOps in ENCQOR 5G Software Development

This project develops a new project management method for software development targeting next-generation network providing unprecedented quality of cellular service to Canadians and small and medium businesses, stimulating innovations and improving the quality of life of our people. Relying on the ENCQOR infrastructure, which is the first 5G network in Canada supported by three governments (Quebec, Ontario, and Canada), the outcomes of this research project will contribute substantially to the progress of the Canadian information and communication technologies industry.

Pages