Innovative Projects Realized

Optical transistors and nano-features for security applications

We study a novel type of optical transistors using metallic nanohole arrays. The transistors operate based on strong coupling between surface plasmon polaritons and excitons via the metallic nanofeatures. One such transistor can act as a control unit, a photo-detector or a modulator and can open innovative practical applications in many fields. The physical structures of the transistors are flexible, light weight and ultrathin, so that they can be integrated in large scale with other types of thin-film optoelectronic components. In this project, we will build these transistors into our industry partner’s patented technologies for authenticating secure documents using built-in optoelectronic circuits and nano-structures. The proposed research can potentially enable reliable security applications that can help prevent loss from counterfeiting

Aurachins – from total synthesis to mutasynthesis

Evaluate the biodistribution of HyperMabs protein biologics therapeutics

HyperMabs is a biopharmaceutical company that designs and develops innovative therapeutics targeting lung diseases. HyperMabs is currently evaluating a drug candidate developed using in-silico methods to target lung disease. For this project, we aim to study the biodistribution of HyperMabs therapeutic, currently in its pre-clinical stage designed to treat several lung diseases. To achieve this, we wish to label the HyperMabs therapeutic with a labeling molecule to facilitate visualization of distribution of the therapeutic in lungs. The results obtained from this study will help the company to understand the efficacy of the drug which is crucial in optimising the dosing parameters to achieve maximum therapeutic benefits.

Flyscan : Détection de terre fraîchement remuée

Flyscan a pour mission de révolutionner la télédétection des hydrocarbures liquides au sein des réseaux de pipeline afin d’assurer la protection des infrastructures énergétiques, et ce, grâce à une technologie de pointe et aérienne qui permet d’automatiser le processus de détection, d’augmenter la rapidité de la détection des fuites, d’améliorer la prise de décision pour les interventions et de réduire substantiellement les coûts relatifs à la surveillance des pipelines. Dans le présent stage, un algorithme permettant de détecter la terre fraîchement remuée sera développé. Cela permettrait la détection de l’empreinte laissée par les véhicules circulant dans les servitudes des infrastructures afin d’anticiper la présence de fuites près des oléoducs pouvant avoir été causée par le creusement du sol sera développé. De plus, une étude sera effectuée pour analyser la synergie entre les capteurs utilisés par les drones de Flyscan. Le projet sera réalisé en utilisant un jeu de données issu de différents capteurs embarqués (hyperspectral, visible, LiDAR). La tâche du stagiaire consistera à utiliser ces données labélisées afin de concevoir un réseau de neurones permettant de détecter la terre fraîchement remuée.

Traitement, analyse et visualisation de la performance des athlètes

Le club de hockey le Canadiens de Montréal cherche à développer des outils de visualisation pour faciliter l’interprétation et la communication des données à sa disponibilité avec les décideurs (administrateurs, entraineurs, recruteurs) de l’organisation. Une grande quantité de données est produite à chaque match et entrainement de l’équipe, provenant des déplacements des joueurs (géolocalisation), évènements et actions sur le jeu, localisation des coéquipiers et adversaires, etc. Le département de science du sport et performance doit communiquer cette information le plus clairement possible avec les différents départements de l’entreprise.

Thales : Traitement des signaux sonar combinant l’analyse des signaux, la séparation des sources et l’apprentissage automatique.

Le traitement des signaux sous-marins est une tâche complexe et difficile dans le cadre des activités de renseignement et de guerre anti-sous-marine. Il demeure toujours difficile pour un opérateur de sonar de maitriser la complexité de l’analyse des signaux, essentiellement en raison du déluge d’informations diverses que ces systèmes fournissent.
Le but de ce projet est de développer un algorithme permettant d’automatiser la détection et la classification des signaux. Le projet sera réalisé en utilisant un jeu de données synthétiques, provenant de simulations de signaux provenant de sources en mouvement, combiné avec des enregistrements de signaux sonores réels de milieu marin. Ce jeu de données composites servira à générer les ensembles d’entrainement et de test pour les systèmes d’apprentissage automatique. La tâche du stagiaire consistera à concevoir un classificateur permettant d’identifier rapidement et précisément les cibles d’intérêt stratégique. Cela permettra à un opérateur sonar de filtrer chaque événement sonore (cible ou environnement) d’importance.

Développement d’un nouveau procédé écoresponsable pour traiter la Legionelle dans un système de refroidissement à l’échelle pilote

Le procédé de production de l’aluminium dans les usines de Rio Tinto (RT) nécessite l’utilisation de circuits de refroidissement à l’eau pour, entre autres, la coulée des lingots et le refroidissement des stations électriques. Certaines bactéries potentiellement dangereuses comme les légionelles Sont susceptibles de se développer dans les réseaux de refroidissement et puisque la bactérie représente un risque lorsqu’elle est projetée sous forme d’aérosols, ces procédés sont suivis rigoureusement. Les méthodes de contrôle actuellement utilisées nécessitent l’ajout de produits chimiques oxydants corrosifs (chlore, brome) qui peuvent être nocifs pour la santé humaine et l’environnement. Au cours des deux dernières années nos travaux ont permis d’identifier de nouveaux composés d’origine naturelle non toxique pour l’environnement qui ont démontré une forte activité contre Legionella pneumophila. Dans le cadre de ce projet de recherche, nous proposons de développer un nouveau procédé combinant plusieurs de ces composés pour traiter les légionelles dans un système de refroidissement à l’échelle pilote. Les produits anti-légionellose innovants développés dans le cadre de ce projet contribueront à créer une nouvelle expertise et pourront sans doute s’appliquer à différents réservoirs d’eau dans divers domaines. Le remplacement des produits oxydants toxiques par ces nouveaux produits naturels TOBECONT.

Determining the physiological mechanisms behind the ObeEnd device on (1) hormones associated with weight loss and (2) recovery from exercise

In Canada, approximately 1 in 4 adults are living with obesity. Obesity is cause by a complex interplay of genetic, behavioural, and environmental factors that can increase the risk of developing non-communicable diseases such as Type 2 diabetes mellitus, coronary heart disease, asthma, several cancers, and disability in adulthood. Restricting caloric consumption and increasing physical activity levels are used in efforts to induce weight loss. However, using these methods alone may not be sufficient in sustaining long-term weight loss. The ObeEnd device manufactured by WAT Medical Enterprise, promises new and innovative wellness technology that uses electrical pulses to stimulate acupressure points to help control appetite and recovery from exercise. More research is needed to identify the physiological mechanisms of this device which will provide evidence for the company to make recommendations to optimize weight loss and help mitigate public health initiatives to reduce obesity among Canadians and associated co-morbidities.

Passive methane oxidation biosystems design and instrumentation

Landfill emissions can continue for decades after biogas extraction systems have been turned off. The possibility of land reclamation projects, such as turning an old landfill into a park, depends of passive, low-maintenance, technologies that can cope with these emissions.
The main goal of this research is to design, construct and monitor a pilot-scale passive methane oxidation biosystem (PMOB) at the old Montreal landfill, which is being turned into a park (Frédérik-Bach parc).
Our main hypothesis is that our design methodology will lead to an effective PMOB, i.e. one capable of abating the majority of the CH4 being collected from a lateral trench, where the biogas is poor in CH4. This design methodology is based mainly on the hydraulic properties of the PMOB and how they can affect gas migration.
The candidate will help documenting the effectiveness of this pilot-scale PMOB. She will bring back to Brazil the main elements of design to complete her doctoral program, which focuses on methane oxidation in landfill covers.

AI/ML classification of underwater contacts for defense applications

The objective of this project is to develop an automated sonar classifier leveraging modern machine learning approaches in order to decrease the human expertise and cognitive workload required in ships or submarines and enable new applications such as unmanned underwater vehicles.

Adaptation des outils de la redirection écologique au contexte québécois

Le projet vise à adapter au contexte québécois, à l’intention d’une firme de consultation en gestion, le cadre théorique et les outils d’intervention de la « redirection écologique », un nouveau modèle de gestion développé en France qui vise à aider les entreprises à redéfinir leurs objectifs d’affaires pour faire face aux nouveaux défis écologiques qui se dessinent, notamment les changements climatiques et la consommation de ressources rares. Cette approche émergente va plus loin que la simple « économie verte » et invite les entreprises à renoncer aux activités et aux technologies dont l’empreinte écologique est peu soutenable. Son adoption permettra au Canada de réduire son empreinte et d’identifier les approches de gestion adaptées à un contexte où l’avenir est incertain, les investissements coûteux et les bénéfices des entreprises en déclin.

Data analytics in asset management of erosion control structures

The project aims to study the use of advanced machine learning algorithms to enhance the ability of TRCA to detect shoreline erosion. Accurate detection of shoreline erosion will have significant contribution to optimizing TRCA asset management plans. This will enable TRCA to work with local communities to reduce the impacts of climate change on shoreline erosion, which in turn will help safe shoreline properties and community spaces from increased erosion. The accurate perdition of erosion will also enable TRCA to develop effective plans to protect natural habitat. It will also support building a long-term investment plan to protect shorelines.