Subventions et contributions gouvernementales

Développer un pont roulant robotisé en aluminium léger, entièrement automatisé.

Pour maintenir les personnes âgées chez elles plus longtemps, il est nécessaire d’assurer une télésurveillance fréquente de leur état de santé et de fournir les données aux personnes qui s’occupent d’elles. Ce projet vise à développer des capteurs pour l’échantillonnage non invasif et continu de biomarqueurs pertinents pour l’évaluation de l’état de santé d’une personne âgée. Pour ce faire, un réseau de capteurs, semblable à un nez électronique, sera conçu et construit pour détecter et recenser les biomarqueurs tels que l’acétone (diabète, cancer du poumon), l’ammoniac (maladies du foie), l’oxyde nitrique (asthme, BPCO), le disulfure d’hydrogène (asthme, inflammation des voies respiratoires) et l’isoprène (cancer du poumon) dans l’air expiré par les sujets eux-mêmes. Des éléments de détection à transistor à effet de champ en nanotubes de carbone seront fabriqués de manière à produire différents signaux pour les biomarqueurs et assemblés dans un système de détection unique. Le réseau d’éléments de détection fournira une signature unique pour chaque biomarqueur afin de déterminer la présence du marqueur de biomarqueur et de quantifier sa concentration afin d’émettre une alerte précoce en cas de changement de l’état de santé. En outre, une peau électronique sera développée où un dispositif électrochimique basé sur des nanotubes de carbone sera utilisé pour détecter spécifiquement le glucose ou le cortisol dans la sueur eccrine. Le capteur électrochimique sera couplé à un composant microfluidique pour échantillonner, concentrer, guider et évacuer la sueur, qui sera portée comme un timbre directement sur la peau. Les capteurs serviront de technologies portables fonctionnelles à intégrer dans l’IdO. De meilleures données sur l’état de santé des personnes âgées permettront une réponse plus rapide et plus ciblée aux problèmes de santé et favoriseront une prise de décision éclairée de la part de la personne concernée, des soignants et des praticiens de la santé.

Ce projet a pour objectif d’examiner des méthodes entièrement automatisées de détection des chutes multifactorielles survenant à domicile. Les données provenant de différents capteurs domestiques, tels que des caméras ou des détecteurs de mouvement, seront utilisées pour analyser les profils de déplacements et d’activités de chaque habitant du foyer afin de détecter les anomalies liées à un risque accru de chute ou d’accident. Les résultats de ces méthodes peuvent permettre des interventions ciblées précoces, et une diminution possible du nombre de chutes chez les personnes âgées vivant dans des logements communautaires. Le projet pourrait ainsi réduire les admissions prématurées en maison de retraite liées aux chutes, ce qui est conforme à l’objectif global du programme Défi « Vieillir chez soi ».

La démence est un grand problème de santé publique, mais les traitements de la maladie d’Alzheimer (MA) ont échoué jusqu’à présent, en partie parce que la maladie est diagnostiquée trop tard pour que les dommages au cerveau puissent être renversés. Ce projet vise à valider une nouvelle évaluation de la santé du cerveau qui permettra d’identifier les personnes à risque de développer la maladie d’Alzheimer à un stade très précoce en utilisant une méthode simple et peu coûteuse. L’évaluation mesurera la réponse du cerveau après un clignement des yeux à l’aide d’un casque d’électroencéphalographie (EEG) facile à utiliser. On examinera si les réponses liées aux clignements des yeux mesurées avec ce système portable sont en corrélation avec l’état cognitif d’une personne. En testant à nouveau les participants après 6, 12 et 24 mois, nous déterminerons si les réponses liées aux clignements des yeux sont à même de prédire le déclin cognitif futur. Ce projet pourrait déboucher sur une nouvelle évaluation de la santé du cerveau qui pourrait être déployée dans les établissements de soins primaires pour aider à prédire le déclin cognitif et la démence, ce qui permettrait à un plus grand nombre d’adultes de bien vieillir chez eux.

Innovation commerciale pour réorganiser les activités de marketing et de vente afin d’optimiser l’acquisition de clients de l’entreprise, la conversion aux plans de primes et l’expansion sur de nouveaux marchés.

Développement d’une technologie avancée de formage superplastique qui utilise l’oscillation gazeuse pour augmenter considérablement (jusqu’à 20 fois) la vitesse de formage, faisant passer la technologie SPF d’une technologie de formage de niche à un courant dominant.

L’observation de la Terre avec une large couverture spatiale et des révisions temporelles élevées constitue une option attrayante pour la surveillance continue de la Terre. L’objectif est de développer un cadre logiciel qui tire parti de l’IA et des outils de traitement pour rechercher et découvrir automatiquement des évènements ou des objets d’intérêt. Il s’agit de surmonter le problème de la limitation des données, grâce à une approche innovante qui combine le paradigme de l’apprentissage en quelques clics avec la génération de données synthétiques et un cas d’utilisation pour les évènements, objets ou anomalies rares. Un modèle génératif sera également développé pour apprendre la transformation entre différents types de capteurs afin de générer des images satellites synthétiques. Pour faire face à la haute dimensionnalité des données d’images satellites, nous proposons une approche de génération basée sur les correctifs/régions.

La société a pour objectif de développer les deux prochaines versions des prototypes améliorés de l’appareil oral anti-ronflement afin de se rapprocher du produit commercial et d’en faire la démonstration à un plus grand nombre de prescripteurs ou de recommandataires potentiels (dentistes, médecins du sommeil, etc.), afin d’obtenir un retour d’information sur les ventes et le commerce. Le retour d’information et les améliorations de la conception et du développement seront itératifs et s’appuieront sur la version actuelle du prototype déjà fabriqué et présenté à un nombre limité de parties prenantes.

Un ou plusieurs outils de création automatisée de contenu permettront aux instructeurs de créer rapidement et facilement de nouveaux cours vidéo sur la plateforme LearnFormula. L’utilisation de technologies modernes et de l’IA permettra de réduire le temps moyen de création des cours de 2 à 3 mois à 2 à 3 heures. Et permettra aux personnes sans expérience pédagogique ou technique préalable de créer leurs propres cours vidéo en quelques heures.

Ce projet sera axé sur la mise en place de capacités d’arbitrage du marché de l’énergie en temps réel dans notre centre d’exploitation du réseau (NOC) afin de contrôler à la fois les batteries devant le compteur et les machines et processus derrière le compteur.