Durabilité des infrastructures de production d’hydroélectricité

Le projet est une continuité des efforts de recherche en collaboration avec d’Hydro-Québec (H.-Q.) ayant pour finalité d’améliorer la durabilité des installations hydro-électriques via une connaissance plus juste et étendue du comportement en fatigue des métaux. Le contexte est plus particulièrement focalisé sur la tenue en fatigue des roues de turbine qui sont des assemblages […]

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Coarse Collaborative Simultaneous Localization and Mapping

This project in collaboration with Oxford University focuses on improving how robots work together through coarse Collaborative Simultaneous Localization and Mapping (SLAM). SLAM technology is crucial for autonomous navigation, allowing robots to map and understand their surroundings while providing real-time localization estimates. The coarse approach we aim to develop would simplify how robots map their […]

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Modélisation numérique de l’écoulement diphasique au sein d’une turbine hydroélectrique aérante

La simulation numérique d’écoulements diphasiques air-eau au sein de turbines hydroélectriques aérantes sera effectuée. Le premier objectif est de déterminer la distribution de taux de vide dans l’aspirateur afin de qualifier ultérieurement le taux d’oxygénation de l’eau turbinée. Le deuxième objectif est de déterminer le rendement de la turbine après ajout de dispositifs aérants. Les […]

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Détection des Anomalies des Mesures Météorologiques par Apprentissage Automatique

Le but du projet proposé consiste à développer des méthodes de détection des anomalies des mesures de températures et de précipitations enregistrées de façon automatique par les réseaux des membres de Solutions Mesonet. Les méthodes de détection qui seront proposées seront basées sur l’apprentissage automatique et plus particulièrement sur des modèlesstatistique spatio-temporels. Ces modèles permettront […]

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Collaboration entre les équipes de recherche NeuroPoly et Empenn pour la modélisation de trajectoires neurodéveloppementales typiques via la création d’outils basés sur l’intelligence artificielle dédiée à l’imagerie par résonance magnétique

Le projet de stage chez Empenn a pour objectif de modéliser les conséquences des traumatismes crâniens chez les enfants en se basant sur des données d’imagerie par résonance magnétique (IRM). Ce stage sera mené par la stagiaire Andjela Dimitrijevic, se concentrant principalement sur l’acquisition de données liées au traumatisme crânien léger (TCC) chez les enfants, […]

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Jumeaux numériques pour la formation et le soutien à la planification de chirurgie d’arthroplastie du genou

10% des patients d’arthroplastie du genou, sont sujets à des complications qui peuvent nécessiter une réopération. Pour les cas les plus complexes, les chirurgiens ont encore peu d’informations pour appuyer leurs décisions quant à l’approche opératoire. L’entreprise Philomec a développé dans les dernières années un modèle musculo-squelettique donc les capacités prédictives peuvent répondre à ce […]

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Estimation des précipitations maximales probables à partir de précipitations observées et simulées par un modèle de climat

Les ingénieurs utilisent les précipitations maximales probables (PMP) pour concevoir des infrastructures résistantes aux aléas hydrométéorologiques. La PMP est définie par l’Organisation Mondiale Météorologique (OMM) comme la quantité maximale d’eau pouvant s’accumuler en une période donnée dans une région, indépendamment des tendances climatiques à long terme. Une mauvaise estimation de la PMP peut entraîner des […]

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Apprentissage machine fiable pour la centrale électrique virtuelle québécoise

L’apprentissage machine est un outil extrêmement polyvalent qui ne cesse de gagner en popularité à l’ère des données. Il peine pourtant à obtenir l’acceptabilité industrielle en énergie. Traditionnellement, l’apprentissage machine est peu interpré-table, n’offre pas de garanties de performance et est parfois imprévisible; ces particularités nuisent à la confiance qu’on lui accorde et freine son […]

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Experimental testing of coarse granular materials

One of our research axes concerns the large-scale mechanical characterization of coarse granular materials (CGM). The prime objective of this collaboration is to enhance the database and develop scaling laws for testing CGM on representative small-scaled samples. This effort requires multiscale characterization on a wide range of coarse materials with different lithologies and particle shapes. […]

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Technical validation and optimization of a pediatric robotic exoskeleton

This research project entails a comprehensive series of tasks aimed at enhancing the functionality and effectiveness of a pediatric ankle exoskeleton, specifically designed to provide gait assistance to children with locomotor disabilities. The project encompasses crucial elements such as technical validation, design validation, and the refinement of the control strategy. Throughout these endeavors, our primary […]

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Modèle NLP pour l’analyse de la performance sportive

Le projet proposé consiste à développer un système d’intelligence artificielle (IA) capable de transcrire et comprendre les commandes vocales utilisées dans l’annotation des compétitions sportives. L’objectif est de réduire la dépendance à l’égard des opérateurs humains pour la reconnaissance des séquences de jeu, en utilisant uniquement la reconnaissance audio.

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