Apprentissage automatique pour la résolution de problèmes de repositionnement de véhicules

L’entreprise Fastercom se spécialise dans le développement d’algorithmes et de logiciels permettant de résoudre différentes formes de problèmes liés aux transports. L’objectif de ce projet est de développer des techniques d’apprentissage automatique adaptées au problème de repositionnement dynamique de véhicules. Il s’agit par exemple du repositionnement d’ambulances pour couvrir adéquatement une zone pour les urgences, ou repositionner des taxis pour pouvoir accueillir de nouveaux passagers.

Comportement hydro-géotechnique et stabilité physique de la co-disposition des roches stériles et des résidus miniers dans un remblayage de fosse à ciel ouvert

Le développement de l’industrie minière engendre des quantités de rejets miniers de plus en plus vastes. Ceci implique des surfaces affectées plus étendues, avec des impacts environnementaux plus significatifs. Les aires d’entreposage de centaines de millions de tonnes de rejets miniers en surface peuvent occuper plusieurs dizaines d’hectares et présentent de nombreux risques piur la communauté et pour l’environnement. Une alternative pour diminuer la surface impactée dans les mines à ciel ouvert est le remblayage des fosses.

Gestion de la performance chirurgicale – Intégration d’une méthode d’analyse des compétences techniques à un simulateur chirurgical dynamique

Encore aujourd’hui, les résidents en chirurgie performent régulièrement un geste pour la première fois sur un patient. De nombreux modèles de simulation chirurgicale existent, mais ne permettent pas la pratique de procédures complexes par manque de dynamisme, de réalisme, ou d’accessibilité. De plus, l’évaluation de la performance chirurgicale se fait encore de manière subjective et peu standardisée.

Robust Reinforcement Learning-based Policy Transfer Using Causal Mechanisms

Children and animals learn by trials and errors from their environments. They don’t need many similar examples to learn how to do a task since they develop self-awareness about a given experience in order to avoid repeated regrets caused by failed trails. A robot machine can be programmed to develop such awareness by using reinforcement learning (RL). However, the RL algorithms require collecting a large amount of data to reach high performance, which makes them only successful in simulation environments.

CRITiCAL : Cyber Résilience des Infrastructures, des systèmes de Transport et des ChAînes Logistiques

L’économie mondiale est devenue aujourd’hui complètement dépendante des chaînes d’approvisionnement de marchandise. Joe Biden a ainsi déclaré récemment que « construire des chaînes d'approvisionnement résilientes protégera les États-Unis contre les pénuries de produits critiques ». Il a pris la décision « de passer au crible les chaînes d'approvisionnement des biens jugés essentiels » (voir https://www.autoactu.com/actualites/etats-unis-joe-biden-va-passer-au-cr...).

Agent conversationnel virtuel spécialisé en marketing numérique

Les agents conversationnels (chatbot) sont de plus en plus populaires. On n’a qu’à penser à Google Assistant, Alexa ou Siri. Ces agents utilisent l’apprentissage profond afin de classifier les phrases des utilisateurs et d’en extraire les informations pertinentes. Les modèles derrière ses technologies sont d’habitude entraînés sur des corpus (des bases de données contenant du texte en langage naturel) générique (par exemple, les articles de Wikipédia).

Stabilité des systèmes complexes par apprentissage sans modèle et basé sur les données pour une surveillance embarquée

Depuis quelques années, le monde de la recherche en Automatique est en rupture technologique du fait de l’émergence de nouvelles technologies dérivées des méthodes de l’intelligence artificielle (IA). La commande intelligente peut être décrite comme la fusion de la commande classique et de l’IA. Dans le cadre de correcteurs intelligents, le principal défi repose sur la démonstration de la stabilité du système.

Living Lab Lanaudière étude de cas et analyse des retombées

Le Living Lab Lanaudière (LLL) a vu le jour après que la Corporation de développement de la MRC de Joliette (CDÉJ) ait lancé en 2017 une vaste réflexion afin de mettre sur pied un projet novateur pour mieux outiller les entreprises et les milieux lanaudois à faire face aux enjeux d'accès aux percées technologiques, d'automatisation, mais aussi d'adaptation des travailleurs et des consommateurs dans un environnement en constant changement. Après près de deux ans de réflexion, d’élaboration, de consultations, et de projets pilotes, le concept du LLL a été sélectionné et implanté dans la région.

Harmonic output power control in non-linear transmission line based RFID system

Current RFID tags process reveals that it is impossible to set the cost per tag to less than 5 cents. Similarly, area is a precious quantity. Much of the area in a tag is used by digital logic and capacitors. Merely adding more area is not a sustainable solution. This project will help the community to decrease the cost per tag to less than 5 cents as expected with much more compactness as compared to available tags.
The partner will benefit from the research by collaborating with one of the top research labs in the field.

Automatisation et validation du consentement dans un système de gestion des autorisations

Ce projet s’intéresse au développement d’une application de gestion d'une identité numérique pouvant faire des signatures numériques et applicable sur un formulaire de consentement électronique à des fins médicales. L’objectif principal consiste à définir et mettre en œuvre un cadre de gestion des identités numériques à multiples facettes. Ceci permettra d’éliminer le besoin de présence physique dans des cadres de recherche médicale sans toutefois compromettre l’intégrité et la non-répudiation des processus d’identification, d’authentification et d’autorisation.

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