Fabrication of Microrobots Using Digital Microarray Devices

In this project, we aim to investigate the applicability of a digital micromirror device (DMD) combined with microfluidic devices for the fabrication of complex 3D constructs at a micron scale. The fabricated constructs will be used as microrobots for biomedical applications.

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Influence de l’historique des perturbations sur la structure et la composition et vieilles forêts boréales

Les vieilles forêts boréales sont des forêts à très fort enjeu écologique mais gravement menacées par les activités humaines. D’importantes activités de restauration sont nécessaires pour permettre aux forêts aménagées de retrouver des structures et habitats similaires à celles des vieilles forêts. Le succès de ces approches dépend néanmoins fortement d’une connaissance fine de la […]

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Towards Causal Deep Learning to Model Ecosystems’ Response to Environmental Change

In ecological applications, Machine Learning (ML) predictions are used to make predictions about alternative scenarios. Such alternative scenarios however can change the distribution of features that the ML model relies on for predictions. The implication is that such uses-cases implicitly expect the ML model to generalize outside of the observational distribution. Unfortunately, this is often […]

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Boreal Ecosystem Restoration and Assessment (BERA) Research Internship

The boreal zone of Alberta is fragmented by more than 1 million km of petroleum-exploration corridors. Known as seismic lines, these seemingly innocuous ~2-10m wide clearings influence a host of ecosystem processes and have been implicated in the decline of Threatened woodland caribou. With millions of dollars slated for future restoration programs designed to aid […]

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Développement de compétences critiques en éducation : intégration des TIC et approches pédagogiques innovantes face aux enjeux climatiques et à l’essor de l’IA générative

Le projet «Développement de compétences critiques en éducation : intégration des TIC et approches pédagogiques innovantes face aux enjeux climatiques et à l’essor de l’IA générative» a pour but de former les étudiant·es en sciences de l’éducation à une utilisation réfléchie des technologies de l’information et de la communication (TIC). Ce projet se concentre sur […]

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New Methods for Molecular Simulation of Polymeric Materials

This collaborative research, hosted by Carleton University and featuring an intern from Jagiellonian University, aims to deepen our understanding of polyurethane copolymers, specifically focusing on their shape memory properties. The project employs Neural Network Potentials (NNPs) for advanced computational simulations. The intern will be trained on molecular simulations using Neural Network Potentails using Digital Alliance […]

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Monolithic Metal-Organic Framework Aerogels

The proposed research involves the synthesis and in-depth characterization of conductive metal-organic frameworks (MOFs) as a benchmark of super-porous and functional materials. The as-developed conductive MOFs will be thence employed to yield free-standing multi-scale porous aerogels as ultra-light functional constructs. These aerogels are potent candidates for absorption-dominant electromagnetic (EM) shields and energy storage systems. The […]

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Informer et former les étudiant·es à l’esprit critique face aux grands défis contemporains : changements climatiques et popularisation de l’IA générative

Le projet «Former à l’esprit critique face aux défis contemporains» se situe à un carrefour essentiel, où la crise climatique et l’avancée de l’intelligence artificielle (IA) redéfinissent notre société. Le projet se propose de contrer l’influence des médias alternatifs et la baisse de confiance envers les médias traditionnels en s’appuyant sur des recherches récentes. L’ascension […]

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Apprentissage automatique quantique (QML) pour la détection du cancer

Le cancer demeure un défi mondial majeur, avec 19,3 millions de nouveaux cas et 10 millions de décès en 2020. Les progrès de l’intelligence artificielle (IA) ont amélioré la détection des tumeurs. Cependant, obtenir des informations cliniquement utiles reste un défi. L’informatique quantique offre des accélérations exponentielles, notamment avec l’apprentissage automatique quantique (QML), suscitant un […]

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