Innovative Projects Realized

Évaluation de modèles neuronaux pour la correction de textes en anglais et français

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Fusion d’une méthode classique et d’une méthode par apprentissage automatique pour la détection de mouvements humains par radar

Le radar développé par Morphée+ détecte avec une grande précision la présence de 1 à 3 sujets/objets mobiles dans une pièce vide ou avec des objets immobiles. Cette identification des mouvements est affectée lorsque d’autres objets ou sujets sont en mouvement dans la pièce. La méthode utilisée actuellement par Morphée+ se base sur l’utilisation de modèles mathématiques et statistiques qui s’appliquent au fonctionnement des radars mais aucune solution satisfaisante n’a été développée à ce jour.
Un premier projet de recherche en amont a pour but d’identifier des modèles d’apprentissage automatique pour traiter le signal radar et séparer le mouvement d’une personne des sources de bruits.
Ce projet-ci vise, quant à lui, à combiner la méthode mathématique utilisée actuellement par Morphée+ et les méthodes basées sur l’apprentissage automatique qui auront été identifiées lors des travaux de recherche précédents.

Enhanced machine learning for hematology analytics with near-field microscopy

Alentic Microscience Inc has developed a highly portable device that can analyse blood in a few minutes, opening the possibility for much improved healthcare for a lower coast. The system uses AI a proprietary sensor system that provides data for an AI based analysis technique. In this project we will evaluate the impact of recent developments in attention-based AI systems, which is a principle ingredient in systems like ChatGPT. These systems can potentially enhance considerably the capabilities of the blood monitor.

Automated Demand Response Considering Consumer Satisfaction and Congestion Relief Potential

This study develops a smart building HVAC management system considering consumer’s and distributor’s perspectives. A mathematical model will be formulated such that the total cost and dissatisfaction are minimized and the building’s potential to provide congestion relief in the area will be measured. In order to overcome the complexity of the problem, a group of deep reinforcement learning methods will be developed to manage the electricity flow in the building. The results will be validated by the real data provided by BrainBox AI and will be applied on some different clusters of the consumers. Moreover, some cost and benefit investment analysis will be carried out to provide policy making recommendations.

Real Time Unknown Object Detection on the edge

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Aide à la croissance d’une start up à travers une stratégie de marketing à l’export

Afin d’optimiser la croissance de la compagnie, Solutions Otonomi doit assoir sa position de leader dans un marché en pleine expansion, en maintenant son avantage concurrentiel. Étant « first to market », Solutions Otonomi a réussi à convaincre l’industrie du photovoltaïque au Québec et doit maintenant développer et mettre en places des stratégies d’export, de marketing et de commercialisation pour s’étendre dans le reste du Canada et aux US. Nous comptons sur William afin de nous accompagner dans l’élaboration d’une stratégie de marketing et commercialisation autour de notre export au reste de l’Amérique du Nord ainsi que sa mise en place.

Open Sky – Community Health Coordination

Open Sky Co-operative is a charitable non-profit led by a mission to foster inclusive communities where people can thrive, and contribute, all while experiencing a sense of hope, value and belonging. They deliver skills programs, vocational assistance and community connections for adults who require support to improve their quality of life with a focus on adults who face barriers due to social disabilities such as Autism Spectrum Disorder, and/or mental health challenges.

In the rural community of Tantramar, we recognize that many individuals outside the criteria of our core programming for young adults and remain isolated in the community for various reasons, primarily social and mental health disabilities. We intend to create a pilot project to explore opportunities to expand our services in response to this unmet need for support in our community.

We hope to use this project to pilot a position in the community for individual support to observe the client and the client’s environment to gather the facts about each of these. This will help us understand how context and person interact to the detriment of the person or contribute to the client’s well-being.

Développement de partenariats entre l’entreprise Forages Rouillier et les communautés anicinapek de l’Abitibi-Témiscamingue

Forages Rouillier, une entreprise de services du secteur minier qui se spécialise dans le forage au diamant, a déjà conclu des partenariats avec les communautés autochtones là où le cadre légal l’exige (Eeyou Istchee et Nunavik). L’entreprise souhaite maintenant créer de tels partenariats avec les communautés anicinapek de l’Abitibi-Témiscamingue. Toutefois, il y a peu de précédents dans ce territoire et les moyens pour y arriver sont peu connus. Le stage proposé a pour objectifs (1) d’identifier les ressources disponibles, les organisations existantes et les moyens utilisés en Abitibi-Témiscamingue pour la création de partenariats d’affaires entre entreprises allochtones et communautés autochtones; et (2) de développer une proposition de projet de recherche qui permettrait de répondre aux questions de Forages Rouillier quant aux meilleures pratiques de développement de partenariats d’affaires avec des communautés anicinapek. Ce projet aura de nombreuses retombées pour l’entreprise, dont l’obtention de contrats, la conformité aux exigences de la certification UL ECOLOGO® à laquelle elle adhère, l’accès à un bassin de main-d’œuvre autochtone, ainsi que des effets positifs sur son image et sa réputation. Elle deviendrait par ailleurs un exemple pour d’autres fournisseurs de services au Québec et au Canada souhaitant emboîter le pas.

Capacités d’IA en vision pour l’inspection autonome et la compréhension de scène

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Self-Supervised Learning to learn meaningful representations of hyperspectral retinal images

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Adapting Not-for-Profit Arts Publishing to the Post-Digital Paradigm

PUBLIC (est. 1988) is a not-for-profit print periodical exploring the intersection of art, design, technology, and culture. This research project advances that history by looking at the future of print culture as today’s artists are increasingly making and exhibiting work in online spaces. How can PUBLIC promote engaging and accessible conversations around artists working exclusively in digital, online formats without distorting these works—forcing them to fit within a traditional print format? This project will identify innovative publication strategies that can adequately address these changes in contemporary art. Deliverables include several design prototypes exploring new, relevant technologies, an international symposium on new publishing methods, and an experimental issue of PUBLIC centring on art made for online viewing, utilizing a hybrid, analog-digital format. PUBLIC will directly benefit by expanding its mandate to better suit shifting trends in the art world; by further developing and activating its newly redesigned web portal; and by positioning itself as a leader in the future of not-for-profit publishing models.

Apprentissage profond informé par la physique des ultrasons

Dans le domaine du contrôle non destructif, l’intelligence artificielle peut être utilisée pour inspecter de grandes
quantités de données ultrasonores (ce sont des échographies de matériaux métalliques, composites ou autres),
pour y détecter des défauts de fabrication ou d’usure (par exemple des trous, de la corrosion, etc.). L’application
de techniques éprouvées d’IA donne des résultats acceptables, mais les modèles d’IA utilisés sont génériques
dans le sens où ils n’ont pas été conçus spécifiquement pour traiter des images ultrasonores (il s’agit
principalement de modèles développés pour traiter des images dans le spectre visible). Ces modèles n’exploitent
donc pas les équations physiques qui ont présidé à la formation des images traitées par l’IA. Le projet de
recherche consistera à injecter de la physique des ultrasons dans l’intelligence artificielle pour le contrôle non
destructif dans le but d’améliorer les performances.