Subventions et contributions gouvernementales

Fonds du Canada pour la présentation des arts - Soutien à la programmation

Programme des célébrations et commémorations - Commémoration Canada

Ce projet vise à développer un prototype de logiciel Web pour systèmes d’information géographique qui permettra la télédétection des proliférations d’algues, la concentration d’algues, et l’évaluation et la surveillance de la qualité de l’eau. Cette technologie profitera aux Canadiens en aidant à favoriser des écosystèmes sains qui fournissent de l’air pur, où l’eau est propre et qui favorisent la régulation du climat local.

À mesure que la demande mondiale en données augmente, les réseaux terrestres traditionnels sont confrontés à des défis liés à la bande passante, à la latence et à la sécurité des données. Pour résoudre ces problèmes, Kepler propose de développer un ensemble de logiciels d’infrastructure infonuagique orbitale pour sa constellation de satellites connectés optiquement. Cette initiative met en place un logiciel de base permettant aux clients de demander des ressources informatiques à bord des satellites, qui sont ensuite planifiées et déployées sur les nœuds disponibles. Se concentrant initialement sur une allocation simplifiée des ressources axée sur le client et une isolation de base de la charge de travail, cette approche optimise les ressources satellitaires et prend en charge le traitement évolutif des données en orbite. L’objectif est de démontrer, par une validation sur le terrain, un environnement pratique d’informatique en nuage orbital au NMT 4, tout en définissant clairement la voie à suivre pour accéder à des capacités plus avancées telles que l’orchestration dynamique de la charge de travail, la multi-location complète et la sécurité renforcée pour les phases futures. Cette technologie réduit considérablement les obstacles à l’entrée pour le traitement des données en orbite, permettant ainsi d’obtenir des renseignements en temps réel et une utilisation efficace de la bande passante dans de multiples applications industrielles.

Ce projet vise à développer une plateforme d’OT par satellite pour examiner avec précision les Prairies chaque année afin de détecter les effets des changements climatiques susceptibles d’entrainer de nouvelles pertes dans la biodiversité des habitats.

Ce projet vise à développer un logiciel d’IA fiable basé sur une technologie 3D prédictive. À partir d’une seule image satellitaire 2D, il produira en 3D à haute résolution des cartes et des relevés des changements pour aider à évaluer les terres, surveiller les cultures agricoles et assurer la résilience aux changements topographiques.

L’IA générative a le potentiel d’automatiser diverses tâches opérationnelles liées aux missions spatiales, qu’il s’agisse de missions satellitaires, robotiques ou de vols habités dans l’espace, réduisant ainsi la dépendance à l’égard de grandes équipes d’opérateurs et d’analystes, allégeant la charge cognitive des opérateurs et, à terme, bouleversant le paradigme actuel des opérations liées aux missions spatiales. Dans le cadre de ce projet, le contrôle de mission s’appuiera sur son leadership en matière d’IA pour l’espace en mettant au point l’assistant d’IA avec intervention humaine pour les opérations en direct : un assistant d’IA générative conçu pour répondre aux demandes d’analyse, de recherche et de synthèse courantes dans le cadre des missions spatiales satellitaires et robotiques, afin d’améliorer la productivité et l’efficacité des opérations, tout en garantissant des résultats précis et explicables. Ce projet renforcera la position du Canada en tant que chef de file mondial dans les domaines de l’IA et de l’espace, et entraînera de nouveaux investissements, une croissance accrue et de meilleurs rendements globaux pour la société, les investisseurs et la population canadienne en ce qui concerne la création d’emplois, le développement de l’écosystème spatial canadien et le développement des talents.

Ce projet vise à développer un système perfectionné de sécurité routière faisant appel à l’IA, des images satellitaires, des drones et des capteurs intelligents pour détecter les mouvements des orignaux et avertir les conducteurs en temps réel. Le système permettra de prédire les zones à risque élevé et d’envoyer des alertes aux applications de navigation, réduira les limites de vitesse et améliorera ainsi la sécurité routière.

Ce projet vise à intégrer des produits actuels et nouveaux de données d’OT par satellite sur la biodiversité dans un modèle d’apprentissage automatique multimodal afin d’évaluer la restauration des écosystèmes, validé par deux études de cas sur la forêt boréale axées sur le caribou des bois et les oiseaux.

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