Innovative Projects Realized

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Projects by Category

Selective area growth of nonpolar GaN for micrometer scale light emitting diodes

PROJECT OVERVIEW MISSING – NEEDS TO BE UPDATED INTO MOL

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Faculty Supervisor:

Simon Watkins

Student:

Partner:

Hyperlume

Discipline:

Physics

Sector:

Information and cultural industries; Manufacturing

University:

Simon Fraser University

Program:

Accelerate

Heat stress evaluation amongst underground mine workers

Heat illness is a spectrum of disorders due to environmental exposure to heat. There is a growing need to combat worker heat exposure in mines, as a function of increasing mine depth. Vale’s Thermal Management Program is designed to protect workers from the hazards of hot conditions, but in dynamic work environments, and among workers with varying personal factors, it’s difficult to implement heat stress programs accurately. This project will describe the physiological states of underground mine workers, to understand the level of heat strain sustained at Creighton Mine, owned by Vale, Canada. The intern will describe mine worker’s workloads and work tasks, and quantify worker’s personal perceptions of heat stress and recovery, during a typical shift. Information from this study will be used to make recommendations for Vale’s Thermal Management Program.

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Faculty Supervisor:

Sandra Dorman;Alison Godwin

Student:

Partner:

Vale Canada

Discipline:

Life Sciences

Sector:

Mining

University:

Laurentian University

Program:

Accelerate

Évaluation et comparaison économique entre une passerelle en aluminium traditionnelle et une passerelle optimisée par conception assistée par ordinateur

Ce projet vise à comparer les gains économiques potentiels obtenus par la réduction des coûts entre une passerelle en aluminium conçue selon l’approche traditionnelle et une passerelle optimisée en utilisant une approche préliminaire d’optimisation topologique et dimensionnelle. L’objectif principal de cette comparaison est de démontrer les bénéfices économiques potentiels offerts par l’optimisation dans la conception de passerelles en aluminium. Les résultats obtenus contribueront à l’amélioration des pratiques de conception et pourront être appliqués dans des projets futurs pour optimiser les coûts et améliorer l’efficacité des structures en aluminium.

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Faculty Supervisor:

Kadiata Ba

Student:

Partner:

AluQuébec

Discipline:

Engineering

Sector:

Other services (except public administration); Professional, scientific and technical services

University:

Université du Québec à Chicoutimi

Program:

Accelerate

Development of spectroscopic imaging technology for grain quality inspection

Fusarium fungi infestation causes Canadian grain producers a loss of almost $1 billion dollars per year. Fusarium fungi produce toxins, e.g., deoxynivalenol (DON) which cause toxic effects in animals and possibly humans. We will develop a portable hand-held hyperspectral imaging device to detect, in the field, Fusarium infestation in grains. We will also evaluate the applicability of spectroscopic Optical Coherence Tomography to accurately and quickly determine DON level in grains with high sensitivity (1 ppm to 10 ppm). Such accurate, fast, practical and sensitive spectroscopic imaging technology could be widely deployed on farms to help farmers store pathogen-free grains. The industrial partner, Channel Systems, is a vendor of hyperspectral imaging systems. The availability of a portable handheld hyperspectral imaging hardware, as well as novel grain quality inspection application, would increase the market share of the industrial partner. It will result in considerable economic benefits for the industrial partner and Canada

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Faculty Supervisor:

Sherif Sherif

Student:

Partner:

Channel Systems Inc

Discipline:

Engineering

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

University of Manitoba

Program:

Accelerate

Distributed and Partitioned Join Index

The overall goal of this internship is to improve the query capacity of the Informatica Data Vault data management system. In particular, better support for join operations, that combine the information of various tables of data warehousing appliactions, will be provided. For that, a specialized join index will be designed, developed and evaluated on standard data warehousing queries. The goal is to partition and distribute the index in order to be efficient in terms of storage requirement, query performance and manageability. The improved join performance within the Data Vault architecture will allow for better query performance scalability and predictability. These are crucial for Informatica to address new use cases and improve its capability to play an important role in the areas of Big Data and Internet data.

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Faculty Supervisor:

Bettina Kemme

Student:

Partner:

Informatica

Discipline:

Computer science

Sector:

Information and Communications Technology

University:

McGill University

Program:

Accelerate

Targeted synthetic and biosimilar disease modifying antirheumatic drugs in pregnancy: Patterns of use among females with rheumatic diseases and outcomes

Our proposed research project aims to answer the overall question: how do new arthritis medications taken during pregnancy affect mothers and their children? Many types of arthritis strike in females during their childbearing years. Even though we now know more about the effects of arthritis drugs when taken during pregnancy, the picture is not yet complete. Most of what we know is on impacts on babies with lesser information about impacts into childhood and on mothers. We also do not know how very much about how newer drugs, such as biosimilars and targeted therapies, are being used during pregnancy and their impacts. To solve this problem, we will use “big healthcare data” in British Columbia (BC) which contains key information on prescription drugs and a pregnancy registry. We will apply state-of-the art statistical methods to these data to study use of these medications during pregnancy and the health of mothers and their children.

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Faculty Supervisor:

Mary De Vera

Student:

Partner:

Arthritis Research Canada

Discipline:

Life Sciences

Sector:

Health and Related Sciences & Technology; Pharmaceuticals

University:

The University of British Columbia

Program:

Accelerate

Apprentissage machine fiable pour la centrale électrique virtuelle québécoise

L’apprentissage machine est un outil extrêmement polyvalent qui ne cesse de gagner en popularité à l’ère des données. Il peine pourtant à obtenir l’acceptabilité industrielle en énergie. Traditionnellement, l’apprentissage machine est peu interpré-table, n’offre pas de garanties de performance et est parfois imprévisible; ces particularités nuisent à la confiance qu’on lui accorde et freine son intégration dans un secteur aussi sensible que l’énergie. Dans ce projet, on cherche à développer de nouveaux modèles d’apprentissage machine fiable pour répondre directement aux besoins d’Hilo, la filiale d’Hydro-Québec en charge de monter la centrale virtuelle québécoise. Ces modèles serviront principalement à améliorer l’algorithme de pré-diction de la consommation normale (baseline) des immeubles commerciaux intégrés à la solution Hilo.

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Faculty Supervisor:

Antoine Lesage-Landry

Student:

Partner:

Hilo

Discipline:

Engineering

Sector:

Utilities

University:

Polytechnique Montréal

Program:

Accelerate

Récupération et valorisation des rejets d’imprimantes 3D en Estrie

Nous cherchons à donner une seconde vie à des rebuts d’impression qui n’en ont pas actuellement. Il est également prévu d’avoir développé des modèles d’affaires basés sur les pistes de valorisation qui pourraient générer des profits générés par la vente de produits. En théorie, la plupart des types de thermoplastiques peuvent être fondus et recyclés. Dans les faits, PLA et ABS ne sont pas recyclés par la plupart des programmes de recyclage municipaux. On ne peut donc pas jeter une impression 3D ratée dans la poubelle de recyclage, et le compostage du PLA demande des conditions très spécifiques. L’objectif de ce projet est de poser les bases d’un circuit estrien de récupération et de valorisation des plastiques liés à l’impression 3D afin de démontrer à échelle pilote le potentiel de récupération et de remise en valeur.

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Faculty Supervisor:

Valérie Grandbois;Olivier Robin

Student:

Partner:

Sherbrooke Innopole

Discipline:

Engineering

Sector:

Public administration

University:

Université de Sherbrooke

Program:

Accelerate

Inventory control of items with intermittent demand using reinforcement learning

At the Bombardier Aftermarket business unit, they’re innovating their approach to managing spare parts inventory for business aircrafts. Currently, keeping the right balance of stock is a challenge due to unpredictable demand patterns, often leading to shortages or overstocking. To tackle this, they are introducing a smart solution: using deep reinforcement learning (DRL), a type of artificial intelligence (AI), to refine their inventory strategies. This AI method will assist in better optimizing the timing and quantity for reorders. Initially, this project will focus on a selection of products that are particularly hard to manage due to their sporadic demand. By harnessing the power of DRL, they aim to enhance both service quality and customer satisfaction globally by ensuring timely availability of the necessary parts.

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Faculty Supervisor:

Martin Cousineau;Raf Jans;Yossiri Adulyasak

Student:

Partner:

Bombardier Aerospace Inc (Dorval, QC)

Discipline:

Business

Sector:

Manufacturing; Transportation and warehousing

University:

HEC Montréal

Program:

Accelerate

Estimation des précipitations maximales probables à partir de précipitations observées et simulées par un modèle de climat

Les ingénieurs utilisent les précipitations maximales probables (PMP) pour concevoir des infrastructures résistantes aux aléas hydrométéorologiques. La PMP est définie par l’Organisation Mondiale Météorologique (OMM) comme la quantité maximale d’eau pouvant s’accumuler en une période donnée dans une région, indépendamment des tendances climatiques à long terme. Une mauvaise estimation de la PMP peut entraîner des coûts excessifs ou des risques pour les populations et la production d’énergie locale.
Au Québec, la PMP est calculée en maximisant le taux de précipitation de la colonne d’air par la quantité maximale d’humidité qu’elle peut contenir. Cependant, cette méthode présente des limites, notamment l’absence de mesure directe de l’eau précipitable et une hypothèse de linéarité entre humidité et précipitations qui ne correspond pas toujours à la réalité.
Dans ce projet, une nouvelle définition de la PMP sera proposée, prenant en compte les réalités observées au Québec et les avancées récentes. Des données de simulations climatiques seront utilisées pour affiner ces définitions et améliorer les estimations de la PMP. L’objectif est de mieux anticiper et gérer les risques liés aux précipitations extrêmes, en tenant compte des évolutions climatiques et des caractéristiques spécifiques de la région.

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Faculty Supervisor:

Jonathan Jalbert

Student:

Partner:

Hydro-Quebec

Discipline:

Mathematics

Sector:

Environmental Science and Technology; Water; Sustainability & the Environment; Artificial Intelligence

University:

Polytechnique Montréal

Program:

Accelerate

Recherche de l’influence des paramètres de fabrication sur la performance lors du cyclage thermique des barres d’alternateurs hydrauliques

La durée de vie des équipements haute tension, comme les alternateurs de puissance, est généralement limitée par celle de son système d’isolation. Le revêtement isolant utilisé pour les barres en cuivre représente l’élément de ces machines dont la résistance thermique et mécanique est la plus faible. En plus, les matériaux impliqués dans la conception de ces systèmes d’isolation, doivent supporter des champs électriques élevées aussi que d’autres contraintes électriques (décharges partielles, etc.) et thermomécaniques (vibrations des barres, cycles arrêt/démarrage). D’autre part une défaillance de ce système d’isolation entraîne un arrêt complet de fonctionnement de l’appareillage concerné qui peut aller jusqu’à sa destruction. Il est donc essentiel pour les gestionnaires de parcs d’alternateurs hydrauliques de s’assurer de la fiabilité et du bon fonctionnement du système d’isolation statorique des grandes machines tournantes. Ce souci des gestionnaires des parcs d’alternateurs quant aux performances électriques et thermomécaniques des systèmes d’isolation se transmet aux fabricants d’équipement qui doivent rencontrer des spécifications bien précises et souvent assez sévères comme par exemple de soumettre leurs produits à des essais de cyclage thermique afin de valider la qualité de leur produits

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Faculty Supervisor:

Eric David

Student:

Partner:

GE Renewable Energy

Discipline:

Engineering

Sector:

Manufacturing; Other services (except public administration); Utilities

University:

École de technologie supérieure

Program:

Accelerate

SSE_SAVOIE MICHELLE- SORINTELLIS-Célia Thouin

The high attrition rates in clinical drug development and more especially in the late-stages drug clinical development is among the major challenges facing the pharmaceutical industry since failures in late-stage of clinical development are the costliest. The multitude of risks inherent in clinical drug development makes Go/No- Go decisions even more complex for pharmaceutical portfolio managers. Bode Greuel defines portfolio management as the process of maximizing the value of R&D portfolios through the appropriate allocation of resources, requiring alignment of portfolio management with the company’s strategic objectives. In the pharmaceutical industry, this value maximization concerns both therapeutic and commercial value, to sustain the innovative pharmaceutical company’s business model. However, many authors have pointed to a productivity crisis in the R&D pharmaceutical pipeline which the most visible symptoms are the fall in the number of new molecular entities (NMEs) versus an ever-increasing rise in R&D expenditures. Moreover, in a dynamic where few approved and marketed drugs generate revenues greater than or equal to the R&D expenditures that led to their development, it has therefore become essential for pharmaceutical portfolio managers to find new, effective approaches to better decision-making. Artificial intelligence, through its computing power, the availability of massive data and major advances in the development of algorithms, offers opportunities theses complex decision- making processes. The aim of this project is to review traditional approaches to pharmaceutical portfolio management, challenges and present the prospects in the age of artificial intelligence.

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Faculty Supervisor:

Michelle Savoie

Student:

Partner:

Sorintellis

Discipline:

Life Sciences

Sector:

Professional, scientific and technical services

University:

Université de Montréal

Program:

Business Strategy Internship

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