Innovative Projects Realized

Hospital pharmaceutical stock and demand management using machine learning

This Master’s thesis project, conducted under a Mitacs Globalink research internship, aims to address persistent challenges in hospital pharmaceutical supply management—such as fluctuating medication demand, supply-chain delays, and inefficient manual forecasting—by developing an end-to-end AI-enabled solution. Using a large dataset of 6 million prescription records and 2 million stock movement entries, the student will apply machine learning techniques to forecast medication demand, optimize inventory levels, and minimize shortages and waste. The project also includes building a scalable smart dashboard for real-time visualization and decision support, as well as implementing rigorous model evaluation and optimization to ensure strong predictive performance. Through this work, the student will advance practical innovation in healthcare operations while strengthening their technical skills in machine learning, predictive analytics, and AI system design.

De la forêt au champ : Étude du potentiel de valorisation de la litière forestière comme amendement agricole

La litière forestière fermentée est un amendement potentiellement intéressant pour les agriculteurs en grandes cultures biologiques. Toutefois, à l’heure actuelle, aucune donnée sur l’utilisation et les caractéristiques de cet amendement n’est connue pour l’Abitibi-Témiscamingue. L’objectif principal est de l’étude est d’évaluer le potentiel de la litière forestière comment amendement de sol en Abitibi-Témiscamingue. Plus spécifiquement, l’étude permettra de caractériser les propriétés chimiques et microbiologiques de trois types de litière forestière, soit la litière de forêt mixte, la litière de forêt boréale et un mélange des deux types de litière. L’étude permettra également d’évaluer l’effet de la fermentation sur les trois types de litière. Finalement, cette étude permettra de comparer l’effet de ces litières sur les propriétés biologiques et chimiques du sol suivant une courte incubation en laboratoire.

Intelligent Automation of PAUT for Quantitative Defect Characterization and Evaluation

This project focuses on developing an automated decision making system for Phased Array Ultrasonic Testing (PAUT). Our goal is to reduce the industry’s reliance on manual defect evaluation. PAUT is standard in aerospace, nuclear, and manufacturing sectors for checking safety critical components. However, current practices depend heavily on a technician’s experience to interpret complex scan images, which often leads to variable results and slow inspections.

Our system automates this process by converting raw signals into high resolution B scan, C scan, and S scan views, integrating them into defect maps. We use advanced signal processing to filter noise and enhance clarity, ensuring the images are accurate and reliable. Furthermore, we characterize defects quantitatively using metrics like probability of detection and signal to noise ratio. This provides transparent evidence of flaw size, type, and location, reducing human error and ensuring consistency.

By automating these decisions, we eliminate the need for manual adjustments and make inspections more reliable. This approach not only shortens inspection times and cuts costs but also supports safer operations. Ultimately, combining PAUT with automation creates a scalable, dependable method for defect evaluation across the industry.

Research internship in Australia – Understanding biological responses to radionuclide crossfire in complex tumour systems

The proposed project fits within a larger research program at the University of Queensland focused on both engineering novel TAT for a range of oncology targets, as well as developing a nuanced understanding of biological responses to these novel molecular radiotherapies as a function of targeting agent, radionuclide emission type (alpha/beta), exposure time and biological environment (heterogenous tissue populations vs cultured cells). The project specifically will focus on developing biological assays to assess the “crossfire” effect in heterogenous cell populations within tumour microenvironments. This will involve developing and refining methods to probe DNA damage responses, cell signalling pathways and immunological responses within complex biological systems.

Data-driven recovery of at-risk bumblebee species: pinpointing optimal release and recovery sites across Ontario

This project will help protect at-risk bumble bee species in Ontario by identifying the best places to release captive-reared queens back into the wild. Bumble bees are essential pollinators, but many species are declining due to habitat loss and environmental change. While Wildlife Preservation Canada (WPC) has successfully reared several native species, choosing safe and suitable release sites remains a major challenge.

To address this, we will analyze eight years of queen bumble bee survey data collected across Ontario by WPC, combined with environmental information such as land cover, soil conditions, elevation, and vegetation. Using modern geospatial tools and habitat-suitability modelling, we will create detailed maps that show where conditions are most favourable for bumble bee survival and nest establishment. These maps will be tailored to individual species, highlighting the distinct environmental features that support each species’ needs early in the season when nests are founded.

The results will directly support conservation planning by helping practitioners focus resources on high-quality habitats, improving the success of reintroduction efforts, and contributing to the long-term recovery of native pollinators in Canada.

Riemannian Douglas–Rachford Algorithms for Federated Learning and Privacy-Preserving Healthcare Analytics

The aim of this project is to study a data-preserving federated learning approach by designing a Riemannian composite optimization model and developing a Riemannian Doulgas-Rachford algorithm for solving the model. In addition to novel contributions to the filed of optimization and machine learning, our proposed model and algorithm are applied in data-preserving healthcare operations where sharing raw data across various sites is not practical or allowed. This project develops new ways for researchers decision-makers to learn from health data together without sharing any patient records. The work is a joint effort between UBC Okanagan and Eindhoven University of Technology. It will produce theory, modeling, and simulations that both teams can use to support future research, grant applications, and partnerships with healthcare providers. In the long term, this collaboration will help both institutions build stronger expertise in trustworthy artificial intelligence for healthcare and train highly skilled students in this growing area.

Interactions interspécifiques et relation biodiversité-productivité chez des espèces de conifères boréales

L’infrastructure de recherche Carbone boréal plante des arbres sur des terrains qui en sont dépourvus pour créer de nouveaux puits de carbone. L’UQAC dispose de cette infrastructure comptant plus de 2 millions d’arbres destinés à la recherche. Il existe une relation positive entre la diversité spécifique et la productivité des forêts qui résulte d’interactions positives (complémentarité) entre les espèces. Ce type d’interactions pourrait être exploité en reforestation afin d’augmenter la productivité et la résilience des forêts en contexte de changements climatiques. Ce projet vise 1) à déterminer l’effet d’associations intra- et interspécifiques sur la productivité de trois espèces de conifères boréales et 2) à déterminer l’effet d’un apport d’azote sur des traits fonctionnels et le taux de mycorhization des trois espèces. Ce projet génèrera des connaissances utiles pour les gestionnaires forestiers, les responsables de la lutte aux changements climatiques et la communauté scientifique. Les résultats seront transposables pour les gestionnaires de forêts privées pour améliorer leur productivité et pour la compensation de gaz à effet de serre sur les marchés volontaires du carbone.

EnCapOS objectif 3

Les infections causées par des biofilms bactériens sont présentement l’un des plus grands défis en santé. Un biofilm est une structure protectrice produite par les bactéries, qui les rend beaucoup plus difficiles à éliminer : elles deviennent résistantes aux traitements et provoquent des infections persistantes, notamment sur les prothèses articulaires. Ces infections sont longues à traiter, nécessitent parfois une nouvelle chirurgie et contribuent à l’aggravation de l’antibiorésistance, un problème de santé publique mondial.
Le projet EnCapOs propose une approche innovante : encapsuler des antibiotiques dans de très petites particules biocompatibles, appelées nanoparticules. Celles-ci pourraient transporter le médicament directement au cœur du biofilm, améliorer son efficacité et permettre d’utiliser des doses plus faibles, bénéfiques pour les patient·e·s comme pour l’environnement.
Le stage MITACS consistera à évaluer la performance de ces nanoparticules, développer des méthodes analytiques pour mesurer précisément la quantité d’antibiotique encapsulée, et étudier la libération et la stabilité des formulations dans des milieux imitant le sang ou les tissus infectés. La compatibilité avec des cellules humaines et murines sera aussi étudiée. Ce travail permettra d’identifier les formulations les plus prometteuses pour les tests biologiques ultérieurs.
Ce projet multidisciplinaire ouvre la voie à de nouvelles solutions thérapeutiques contre les infections résistantes.

Work Zone Safety for Personnel in a Connected & Automated Vehicle Era

This project will investigate the use of automated and connected vehicle technologies as well as smart mobility technologies to improve Workzone Safety for Personnel undertaking road work in an urban or highway setting. In order to determine the most favourable technologies and how to apply them, the project will rely upon the use of resources available at Area X.O’s connected and autonomous vehicle test and demonstration facility.

Biodiversité et fonctionnement des herbiers de zostère du système du Saint-Laurent: nouvelle approche pour la restauration

Les relations entre biodiversité et fonctionnement des écosystèmes (BEF) constituent un cadre central pour comprendre comment la diversité biologique soutient la stabilité et la résilience des milieux marins. Cette approche permet de mieux anticiper les effets des pertes ou modifications de biodiversité sur les processus écologiques et d’orienter la conservation vers le maintien des fonctions clés plutôt que la seule composition spécifique. En restauration, appliquer un cadre BEF permet d’aller au-delà du rétablissement des espèces structurantes pour viser la reconstruction des fonctions écologiques essentielles à la santé des écosystèmes. La zostère marine forme des herbiers étendus dans le Saint-Laurent, soutenant la production primaire, le stockage de carbone et une riche biodiversité en zone côtière. Les herbiers sont présents dans des environnements contrastés, depuis les zones intertidales soumises au raclage des glaces jusqu’aux milieux subtidaux plus stables comme les barachois de Gaspésie.
Le stage vise à caractériser et comparer la biodiversité et la fonctionnalité des herbiers selon leur contexte environnemental. À partir d’échantillons collectés en 2024, il s’agira : d’analyser la composition spécifique des communautés, d’appliquer une approche par traits fonctionnels pour évaluer leur fonctionnement, puis de comparer diversité et fonctions entre herbiers afin d’explorer les liens BEF dans ces milieux.

Stage de recherche Archives d’exposition

Les expositions d’art sont essentielles pour comprendre notre culture, mais elles disparaissent dès leur démontage. Il reste souvent très peu de traces, ce qui rend difficile de préserver leur mémoire et de comprendre comment elles ont réellement été conçues et vécues.
Mon projet vise à mieux documenter ces expositions, en tenant compte non seulement des œuvres, mais aussi des choix curatoriaux, des relations entre les éléments, et de l’expérience du public. Grâce aux humanités numériques et à la modélisation sémantique, je propose de représenter une exposition comme un réseau complexe plutôt qu’un simple ensemble de documents.
En collaboration avec l’Université de Montréal et l’Université de Zurich, j’étudie l’exposition Le mammelle della verità de Harald Szeemann. Les archives suisses permettront d’alimenter Display, un outil innovant pour visualiser et modéliser les expositions.
Ce projet contribuera à préserver la mémoire des expositions et à rendre ce patrimoine plus accessible aux musées, aux chercheurs et au public.

Le projet PEPPS : analyse d’un levier d’innovation et son influence sur le parcours de vie des élèves Di – TSA évoluant dans une école-hôtel

Le projet PEPPS est une initiative novatrice visant à soutenir 9 adultes et 3 jeunes (15-17 ans) présentant une déficience intellectuelle (DI) ou un trouble du spectre de l’autisme (TSA). Il s’articule autour de deux volets : employabilité pour les adultes et transition école-vie active pour les jeunes. Ce programme se déroule dans le cadre unique d’une école-hôtel, le Manoir d’Youville en Montérégie, offrant un environnement inclusif et expérientiel où les apprentissages se construisent à partir de situations réelles de travail et de vie quotidienne. Face aux défis persistants liés à la réussite durable des personnes avec DI ou TSA, notamment le manque de ressources et les préjugés sociaux, le Manoir d’Youville a décidé d’agir comme milieu formateur, incubateur social et living lab. Les activités d’hébergement, de restauration et services à la clientèle permettent une participation active, encadrée par une équipe collaborative (enseignants, intervenants, gestionnaires). Ce modèle d’école-entreprise favorise le développement de compétences transversales et renforce les liens entre école et emploi. Inscrit dans une recherche-action collaborative, PEPPS explore l’impact de ce dispositif sur les parcours de vie et l’adaptation socioprofessionnelle, avec des retombées telles que la valorisation des talents et la création d’un modèle transférable d’employabilité inclusive