Innovative Projects Realized

Lixiviation sélective d’un résidu d’amiante pour produire de sulfate de nickel suivie par un procédé de régénération des lixiviats

Exterra Solutions Carbone développe un procédé permettant d’extraire les MCS à partir résidus miniers et à la fois y stocker le CO2. Cette technologie innovante permettra au Québec de produire du sulfate de nickel et du sulfate de cobalt de qualité batterie pour les VE de façon carboneutre. Ce projet de recherche collaboratif entre Exterra Carbon Solutions et l’Université Laval explorera des réactifs chimiques alternatifs et plus respectueux de l’environnement pour la récupération du MCS par rapport aux réactifs acide/base conventionnels utilisés aujourd’hui pour la récupération des MCS. De plus, le projet visera à développer un procédé véritablement circulaire qui récupère et recycle l’eau utilisé et régénère tous les lixiviats afin d’être pas seulement carboneutre mais aussi zéro rejet liquide, c.à.d., de ne pas générer de nouveaux rejets liquides.

Russian usage of the AI technologies in the Invasion of Ukraine 2022-2024

The project is expected to deepen understanding of Artificial Intelligence in a modern Global Security context by analysing the practical implications of its usage by the Russian Federation in the full-scale invasion of Ukraine. The goal of the project is to create a comparative analysis and to reveal the difference or consistency within the declared Artificial Intelligence development policy of Russia and the practical its implementation on the battlefield and inside Russia to conduct a military campaign against Ukraine. The project and its results will enable a deeper understanding of modern technology development and, especially Artificial Intelligence, which is estmated to be one of the most important threats to Global Stability and Peace.

Développement d’algorithmes d’IA pour soutenir le développement de médicaments oncologiques

En biologie, tout comme dans le monde des machines mécaniques, la fonction découle de la structure. Dans le domaine biologique, les “machines” sont constituées de protéines. En altérant leur structure, il est possible de
leur conférer de nouvelles fonctionnalités. L’entreprise 9Bio combine une expertise de pointe en modélisation IA avec l’ingénierie structurelle biologique pour créer des protéines avec des capacités sans précédent. Ce stage s’appuie sur cette expertise pour développer des algorithmes d’IA à l’appui du développement de médicaments de nouvelle génération basés sur la biologie structurale.

Promotion, évaluation et accompagnement de démarches de corridors scolaires au Saguenay-Lac-Saint-Jean pour la mobilité active et sécuritaire des élèves

Le projet vise à évaluer l’impact des corridors scolaires sur la sécurité des élèves dans la région. Face à la croissance du trafic automobile et à la diminution du nombre d’élèves se rendant à l’école à pied ou à vélo, En Mouvement Saguenay–Lac-Saint-Jean et ses partenaires souhaitent revoir leur démarche d’accompagnement de corridors scolaires à la lumière des constats qui découleront de ce projet de recherche. Le projet prévoit des observations sur le terrain et des consultations avec les acteurs concernés pour évaluer la sécurité réelle et perçue des élèves. En offrant un soutien pour la mise à jour ou l’implantation de corridors scolaires, l’objectif est d’améliorer la sécurité aux abords des écoles, favorisant ainsi les modes de transport actifs et contribuant à la santé physique des enfants, tout en réduisant le trafic automobile et améliorant la qualité de l’air.

Brewing yeast development and production optimization

Yeast producers grow and distribute a wide variety of brewing yeasts to brewers to be used to make a wide selection of beers. These yeasts are commonly provided shipped as a wet slurry of yeast of a known number that brewers use to start the brewing process. Brewers demand high quality yeast to ensure efficient brewing and are always in search of novel yeasts with more desirable attributes and less undesirable ones. With this research we propose to optimize the growth process of a wide selection of yeasts to improve the yield and develop existing and novel yeasts with improved desirable traits and less undesirable traits. Overall, this project will increase production efficiency and increase the selection of yeast available from Escarpment Labs.

Towards Causal Deep Learning for Explainability, Robustness, and Extrapolation

In many applications, Machine Learning (ML) predictions are used to make downstream decisions. Acting on ML predictions however can change the distribution of features that the ML model relies on for predictions. The implication is that such downstream decisions procedures implicitly expect the ML model to generalize outside of the observational distribution. Unfortunately, this is often not the case, and ML models tend to be brittle outside of their training distribution. ML models will thus produce unreliable extrapolations, leading to poor downstream decisions based on wrong predictions.

Causal models, which aim to learn the structural causal models underlying the data generation process, are a natural fit for such use-cases. This is because causal mechanisms are more robust to superficial changes in the data distribution, and can be expected to extrapolate better to new environments. This project aims to combine deep learning and causal inference to develop causal forecasting models adapted to three important applications. Students will start by implementing existing approaches on three applications (demand forecasting, health prediction, and ML model understanding), before working on new techniques for causal ML in three directions.

Séjour de recherche à l’Institut de Chimie Séparative de Marcoule (ICSM)

Mon projet de recherche vise à synthétiser des composites à base de nanoparticules métalliques et à réaliser des caractérisations électrochimiques (LSV, CV, CP, etc.), chimiques et physiques (TEM, XRD, XPS, etc.). L’étude du comportement électrochimique de ces composites me permettra d’approfondir ma compréhension de leur activité catalytique et de leur stabilité. De plus, les techniques de caractérisation physique et chimique fourniront des informations cruciales sur la structure, la composition et les propriétés de surface de ces matériaux. Ces détails sont essentiels pour évaluer leurs performances dans des applications énergétiques et environnementales durables, telles que la photocatalyse, la photo-électrocatalyse, et les piles à combustible, utilisées pour la production d’hydrogène et la réduction du CO2.

Création et Optimisation de Lignées Génétiques de Mouches Soldats Noires pour Valoriser la Matière Organique en Produits Essentiel

La valorisation des matières organiques résiduelles issues de l’industrie agroalimentaire représente un défi
important qui s’inscrit dans l’optique de réduction du gaspillage alimentaire. Une des solutions innovantes
permettant de relever ce défi est le surcyclage de ces matières organiques par les insectes et leur transformation
en protéine entomologique utilisable en alimentation animale. Le présent projet vise à améliorer l’efficacité des
mouches soldat noires, une des espèces d’insectes les plus utilisées à cette fin, à convertir les déchets organiques
en protéine entomologique par une approche de sélection génétique. Ce projet dotera Entosystem, un leader du
secteur de production d’insectes, de populations génétiques de mouches soldat noires plus performantes en
matière de bioconversion ce qui se traduira par un meilleur positionnement de l’entreprise sur le marché. Enfin,
ce projet permettra au stagiaire qui le réalisera de développer des connaissances et des compétences de pointe
en génétique des insectes et en production d’insectes plus globalement.

Algorithmic auditing through synthetic data

Algorithm auditing refers to the study and evaluation of algorithmic systems to ensure their transparency, fairness, legality and compliance with ethical standards. Our project focuses on the acceptability of practical audits where platforms provide synthetic data about algorithms, instead of the traditional approach with external audits without considering the collaboration of the platform. Technical implications for auditors, users, and privacy need exploration, considering reliability, accuracy, and manipulation concerns. Current audits lack collaboration with platforms, assuming a deceitful intent, contrary to the spirit of IA law. Addressing gaps, such as platform privacy, is crucial for platforms to provide certificates without compromising customer privacy.

Policy Research for Skills-Commensurate Employment for Newcomers to Canada

This proposed research aims to focus on the perspective of newcomers and the organizations that provide direct support to newcomers, and how policies and plans enable or inhibit how readily newcomers can find and secure skills- commensurate employment. It is our intent to make this research as practical as possible for newcomer-serving organizations to design better employment programs and supports by seeing where policies and plans align with the lived experience of skilled newcomers.

Aide à la conception d’un appareil de mesure de pression artérielle sans brassard (côté électronique)

La mesure de pression artérielle en continue et sans brassard est largement convoitée par le milieu clinique. Ce stage permettra de contribuer à une preuve de concept qui pourrait permettre cette mesure. Plus précisement, ce stage consiste à développer l’electronique permettant l’acquisition des données provenant de différents capteurs utilisé dans une telle mesure.

Détection et cartographie du nerprun bourdaine (Frangula alnus Mill.) par imagerie et données lidar acquises par drone

L’introduction d’espèces exotiques envahissantes (EEE) représente une problématique importante, potentiellement amplifiée par les changements climatiques qui favorisent l’implantation de ces espèces. L’envahissement des milieux forestiers par le nerprun bourdaine cause notamment des impacts négatifs sur la biodiversité et l’industrie forestière en limitant la croissance des arbres et en affectant la succession forestière. Les capacités de détection et d’intervention actuelles sont limitées principalement par la disponibilité de main-d’oeuvre et la superficie du territoire à couvrir. L’objectif de la recherche est de développer des approches cartographiques basées sur l’imagerie drone afin de fournir un outil de planification face au nerprun bourdaine qui puisse être généralisable sur le territoire québécois.