Innovative Projects Realized

A Framework to Assess the Seismic Resilience of Hospital Infrastructure in Metro Vancouver

Healthcare infrastructure plays a key role in the recovery of communities in a post-disaster scenario. In seismically active regions, such as western Canada, an understanding of the seismic performance of hospitals is essential to inform emergency management and effectively mitigate earthquake risk. This research project aims to develop new methodological approaches to integrate seismic risk assessments into the decision-making process of healthcare facilities management.

Energy Harvesting

The intern will research and develop an Energy Harvesting Device (EHD) prototype. This

device will be used to power a Cargo Security Device (CSD) as well as charge the battery for

the CSD. The reason for the battery is that the proposed EHD will not produce energy at all

times but the CSD needs to continually be powered. The CSD is a unique tracking device

used on large marine containers. The power requirements for the CSD are low but the device

must function for several years with little to no human interaction. The objective of the EHD is

to convert energy created by vibrations and shocks during the travel of the containers as well

as the energy created by varying temperatures during the day into electrical energy to power

the CSD. The device will be concealed and will allow the CSD developed by TekTrap to run

continuously for many years, possibly allowing it to function indefinitely.

Design et synthèse d’acides aminés biosourcés pour la préparation de nouveaux triterpènes fonctionnalisés et de peptides conjugués

Les végétaux demeurent de nos jours une source incontournable de molécules bioactives pour le développement d’agents thérapeutiques novateurs. Par contre, l’étude et l’utilisation des molécules d’origine végétale sont souvent limitées par leur manque de solubilité dans l’eau et leur faible biodisponibilité. Pour surmonter ces limitations, l’ajout de groupements polaires sur les molécules appelé dérivatisation est une approche attrayante pour améliorer les propriétés physico-chimiques et pharmacologiques des produits naturels. Dans ce projet, nous nous intéressons particulièrement à une famille de molécules présente dans l’écorce du bouleau à papier et appelée lupanes. Malgré leur énorme potentiel, la forte hydrophobicité et faible solubilité dans l’eau des lupanes limitent leur étude et utilisation. L’objectif du projet est donc de dérivatiser une famille de lupanes bioactifs avec des acides aminés pour améliorer leurs propriétés physico-chimiques ainsi que permettre leur utilisation dans différents tests d’activité biologique et intégration dans de petites protéines.

Localization, Monitoring, and Motion Coordination of Autonomous Indoor Service Robots

The proposed project will tackle the following inter-related research topics regarding localization, monitoring, and motion coordination of autonomous indoor service robots: (1) adaptive coverage-planning of arbitrary and uncertain non-convex indoor regions, (2) accurate and robust indoor localization of service robots using vision-based technologies, (3) deep learning based depth estimation and high-precision path-tracking control of service robots, (4) intelligent detection of certain robot system and environmental states. The tools to be used in devising solutions for these problems include geometric and graph theoretical optimal path planning algorithms, various sensor data fusion techniques, model-predictive optimal control, artificial intelligence and machine learning approaches including reinforcement learning. The goal is to produce solutions to the four general problem topics above and to apply these solutions to provide reliable autonomous motion of Avidbots robots cleaning semi-structured non-convex indoor areas, with precise on-line monitoring, maximal area and quality of the cleaning, guaranteed collision avoidance, without requiring frequent calibration and fine-tuning.

Mechanical characterization of Protein Interactions

During thhis project I will investigate the interactions responsible for maintaining functional protein networks in the basement membrane, a specialized tissue surrounding epithelial cells. By utilizing the recently developed centrifuge force microscope of the hosting research group I will investigate the strength and lifetime of the forces between head domains of the important protein in the basement membrane, collagen type IV. Such forces have not been measured so far and doing so could give insight into how these cellular support and filtration barriers achieve their biological function under pressure. The centrifuge force microscope is a single molecule manipulation tool that offers the advantage of investigating multiple individual interactions parallel, meaning instead of measuring only a handful of interactions per day compared to traditional manipulation tools thousands of interactions can be measured per day.

Intelligence artificielle appliquée pour l’analyse, l’optimisation et l’innovation (cohorte 2)

Ce projet vise à développer et approfondir les connaissances et techniques nécessaires à la mise en oeuvre des algorithmes d’intelligence artificielle sur des données issues du monde réel. En partenariat avec de multiples acteurs industriels de la grande région de Québec, la Faculté de Science et Génie de l’université Laval, au travers de ses étudiants à la maîtrise professionnelle en informatique – Intelligence artificielle, offre son expertise en recherche et développement pour encadrer la recherche et le développement nécessaire au déploiement d’algorithmes issus de l’intelligence artificielle aux nombreuses problématiques rencontrés par lesdits partenaires de ce projet. Par l’analyse automatique de flux vidéos, de texte, de données 3D, ou géoréférencées, et jusqu’à la la production de prédictions et de décisions pertinentes au domaine des partenaires, les étudiants participants à ce projet favoriseront l’innovation et la compétitivité de nos partenaires industriels.

La conception constitutionnelle de la représentation à l’épreuve de l’anthropologie jurdique

La thèse entend revenir sur une notion classique du Droit public, la représentation en proposant une grille d’analyse novatrice.
La conception constitutionnelle de la représentation est associée à sa principale modalité de désignation : l’élection. Dans ce cadre, des auteurs parlent de crise de la représentation. Le projet est parti de cette question : est-ce que la représentation se fonde nécessairement sur l’élection ? Si la réponse attendue est positive, d’autres cultures juridiques ont une compréhension de la représentation différente. L’objectif est alors d’enrichir cette conception constitutionnelle de la représentation, grâce à un outil, l’Anthropologie qui est l’étude des différents peuples, et des différentes cultures juridiques.
La thèse entend alors confronter notre conception à d’autres, issues de cultures juridiques différentes.
Par exemple, au Mali, avant, les citoyens étaient représentés par classes d’âge. Aussi, l’actuelle constitution Ghanéenne reconnait le droit de véto des reines-mères dans les élections régionales.
L’Anthropologie du droit peut nous aider à mieux comprendre la représentation politique, avec l’objectif de valider ou d’invalider l’hypothèse de recherche qui est de démontrer que la représentation peut être envisagée au-delà de l’élection, au-delà de son mode de désignation.

Évaluation précoce de la bioproductivité d’un système agroforestier sur les rejets miniers aurifères en région nordique canadienne

L’industrie minie?re est une importante source d’emplois et ge?ne?re de conside?rables retombe?es e?conomiques, contribuant de manie?re significative a? l’e?conomie du Que?bec a? l’e?chelle mondiale. Son de?veloppement peut modifier radicalement les e?cosyste?mes et les paysages. La durabilite? du secteur minier que?be?cois doit entre autres viser la restauration des biens et services e?cosyste?miques apre?s l’exploitation minie?re. En effet la tendance socie?tale d’une bonne gestion environnementale se refle?te dans les modifications re?cemment adopte?es dans les lois et re?glements re?gissant l’environnement dans le domaine minier, tant au niveau provincial qu’au niveau fe?de?ral. Notre projet vise à évaluer les effets de phytoremédiation d’un système agroforestier avec des amendements organiques et des microorganismes symbiotiques des plantes comme stratégie de restauration écologique des sites miniers aurifères non acidogènes. Le projet vise à évaluer la bioproductivité des plants sur le terrain selon différentes méthodes d’implantation (avec ou sans amendements organiques et biologiques) et aussi à caractériser la qualité microbiologique du sol de ces différentes méthodes. Les dispositifs expérimentaux ont été mis en place sur deux sites soit sur les rejets miniers fins à Val d’Or et à Desmaraisville.

Social Game Analytics: Using Metrics to Improve Player Engagement II

In this internship we aim to develop an analytics system that targets quick conversion of

game data to knowledge that allows game designers to quickly grasp the sources of

engagement and disengagement of users while interacting with video games. This

proposed system can benefit Blackbird Interactive Inc. by providing a method to tune

their designs based on a deeper understanding of their players.

GeneVa – Computing Metaoblic Valves on a Genetic Level

Bioprocesses are indispensable for the sustainable production of high value chemical compounds from renewable feedstock. In many processes, genetically engineered strains with a modified metabolism are used. Boosting the performance of such a production host can be essential to make a bioprocess profitable. Computational strain design provides methods to identify interventions in the microbial metabolism to increase its product yield or productivity.

The metabolic valve enumerator (MoVE), a tool that was developed in a former collaboration, computes strain designs for two-stage bioprocesses with increased yield and productivity, compared to classical processes. The project aims to enhance the existing algorithm to improve the quality and the applicability of the computed strain designs. This is done by taking genetic constraints into account. The student already implemented a technique for the integration of genetic constraints in another context. In the course of the project, the student will transfer this technique to the MoVE algorithm. The local researchers will help the student to get a deeper insight in the existing method “MoVE” and the underlying algorithm to plan and perform the integration.

Machine/Deep Learning applied in P&C insurance representations

The purpose of this project is to allow the company to have access to useful insurance representations, encoding the diversity of contexts found in larger markets. This is expected to boost the performance of predictions for tasks learned in small data and highly variable target setting.

Improving Operational Resource Efficiencies through the Application of Model-Based Reinforcement Learning (MBRL)

Reinforcement learning (RL) is the problem of designing an agent that interacts with its environment and adaptively improves its long-term performance. Many complex real-world industrial decision-making problems can be formulated as an RL problem. RL is at the core of artificial intelligence and has the potential of having a huge impact on our economy and society, perhaps more so than any other area of machine learning. Model-based Reinforcement Learning (MBRL) is a promising approach to design sample-efficient agents for problems where the number of interactions with the real-world cannot be very large. The goal of this project is to study the feasibility of the MBRL algorithms to solve industrial problems with the help of the project industrial partner. Specifically, the project aims to help industrial participant’s with to meet targets for carbon footprint reduction by applying MBRL approach to the operational processes of concern. A primary industrial application that the project will work on is optimization of the logistics network by routing trucks efficiently to reduce fuel consumption and CO2 emissions.