Subventions et contributions gouvernementales

SUPER PAOWER (Photonic Adaptive Optics Wavefront Error Reconstruction) inclut la conception, la fabrication, la caractérisation, le conditionnement et le fonctionnement d’une puce photonique intégrée capable de détecter et de corriger à elle seule les fronts d’onde optiques déformés par la turbulence atmosphérique. Le projet améliorera la conception des puces correctrices de phase conçues pour le projet PAOWER en incluant un circuit de mesure de la phase, offrant ainsi une solution entièrement intégrée. En combinaison avec des dispositifs optiques de préparation de faisceau, une mosaïque de microlentilles et un contrôleur électronique, un système d’optique adaptative photonique entièrement intégré pour un télescope de classe ~0,5 m est mis au point. Dans une liaison satellite-sol, il permettrait d’améliorer l’efficacité du couplage des faisceaux laser dans les fibres monomodes.

Les nanosystèmes fonctionnalisés avec des matériaux, tels que des molécules ou des points quantiques, adsorbés à leur surface, sont susceptibles d’ouvrir de nouvelles possibilités pour diverses applications. Dans le cadre de ce projet, l’équipe développera la détection à l’échelle nanométrique des processus moléculaires dans une lumière structurée. L’objectif du projet est de mieux comprendre les mécanismes fondamentaux de la chimie moléculaire à la surface des nanoparticules libres.

Le CNRC et le Centre international de référence sur l’analyse du cycle de vie et la transition durable (CIRAIG) collaborent à l’élaboration d’un outil d’écoconception avancé pour l’évaluation du cycle de vie des matériaux qui orientera les étapes principales de la conception de matières plastiques plus écologiques pour l’emballage des aliments. On procédera par itération, de l’étape de la recherche en laboratoire à celle de la commercialisation de masse. Les premières décisions prises à l’échelle du laboratoire seront guidées par l’évaluation simplifiée du cycle vital, mais déboucheront rapidement sur des analyses prospectives plus détaillées des impacts environnementaux possibles qui intégreront les modèles techniques pour définir les économies d’échelle attendues et les apprentissages. S’ajoutera une analyse de la façon dont ces matériaux risquent de modifier le flux des matières plastiques dans l’économie canadienne, et de leurs répercussions positives ou négatives possibles sur la performance environnementale des secteurs nationaux et régionaux de la gestion des déchets, de l’agroalimentaire et de l’énergie. Ces différentes perspectives analytiques seront intégrées dans une infrastructure singulière de logiciel à source ouverte et de base de données afin d’assurer une utilisation optimale des données disponibles et une orientation cohérente des travaux.

Ce projet utilise des algorithmes d’apprentissage machine pour mettre au point des circuits photoniques à performance supérieure de la prochaine génération. Pour pousser l’approche encore plus loin, nous tirons parti de l’apprentissage machine en recourant au jumelage numérique de composants photoniques au silicium afin de pouvoir détecter précisément et corriger à l’avance les variations induites par la fabrication. Les circuits photoniques intégrés renforcent l’utilité des systèmes optiques en rehaussant leur performance tout en réduisant la taille et le coût. La photonique fondée sur le silicium, en particulier, exploite l’infrastructure de miniaturisation microélectronique omniprésente pour créer des modules optiques complexes capables d’être intégrés dans un iPhone et servir dans diverses applications allant des communications optiques et quantiques à l’établissement de diagnostics médicaux. Les applications de l’avenir exigeront une réduction supplémentaire de la taille des dispositifs et une multiplication de leurs fonctions. La création de fonctionnalités optiques supérieures aux optiques traditionnelles compte parmi les principaux défis à relever pour réaliser ces objectifs. La variabilité de la performance induite par la miniaturisation en est un autre.

Dans le cadre de ce projet, un système de réacteur sera mis au point pour la cogénération durable d’hydrogène, de chaleur et d’alumine à partir de la réaction de l’aluminium recyclé avec l’eau. Ce nouveau réacteur devrait permettre la production rapide et sur demande d’hydrogène à un coût compétitif grâce à un procédé circulaire sans émission de carbone. Le procédé à haute température et à haute pression produira de l’hydrogène gazeux de grande pureté, de la poudre d’alumine de bonne qualité et de la chaleur de réaction récupérable, et ce, sans rejeter des polluants dans l’environnement. Le système de réacteur devrait être intégré dans une centrale électrique traditionnelle qui pourra être exploitée pour produire de l’électricité de base, du chauffage urbain et de l’eau propre – des atouts polyvalents pour les communautés locales ou les industries situées à proximité de la centrale. Cette technologie modulaire peut être déployée dans le dernier « maillon » des marchés d’utilisation finale et des consommateurs et demeurée hors réseau en récoltant l’énergie thermique de la réaction pour produire de l’électricité. Ainsi, la technologie offre une solution unique pour diversifier le portefeuille énergétique, en particulier pour les communautés éloignées.

Procédé de fabrication à débit élevé, le moulage sous pression sert à fabriquer des articles très variés, des électroménagers aux pièces d’automobile. Ce procédé permet de produire des éléments complexes, minces et intégrés par injection à haute vitesse d’un alliage liquide dans un moule en acier, dans lequel il se solidifiera rapidement. Malheureusement, du gaz peut se retrouver encapsulé dans le métal et le rendre poreux, donc plus fragile. Remplir une grande, fine et complexe cavité en un laps de temps extrêmement court (entre 20 et 80 ms) engendre un écoulement turbulent et le liquide en fusion heurte violemment les parois du moule le temps qu’il y ait solidification. Un point important à prendre en considération concerne les limites très rigoureuses des propriétés, dont la ductilité. Bien qu’on utilise le moulage sous pression depuis des décennies et que ceux qui y recourent, dans l’industrie, aient appris de façon empirique à modifier les parois du moule en vue d’en rehausser la qualité, on ignore toujours certaines choses fondamentales qui nous aideraient à comprendre et à modéliser le remplissage turbulent et rapide du moule ainsi que la solidification tout aussi rapide de l’alliage, surtout en surface. Ce projet collaboratif nous en dira davantage sur la physique des propriétés métallurgiques transitoires, fluides et thermiques de l’aluminium dans le procédé de moulage sous vide à haute pression.

Les recherches ont montré que les disparités en matière de santé dans le domaine des soins virtuels découlent du fait qu’un grand nombre de systèmes d’interaction personne-machine sont conçus pour le « personne moyenne », au détriment des personnes qui présentent des caractéristiques physiques, sensorielles ou cognitives différentes. Les mesures d’adéquation des caractéristiques du produit à celles des utilisateurs s’appuient à l’heure actuelle sur les capacités d’adaptation de l’utilisateur. Ainsi, les utilisateurs qui ne sont pas en mesure de s’adapter sont tout simplement exclus et doivent se priver de ces produits ou services. Ce projet a pour but de mettre au point un concept d’interaction personne-machine inclusif pour la prestation de soins virtuels aux patients en situation de handicap en réadaptation cardiaque. Il se divise en 3 phases principales. Dans la première, l’équipe de recherche explorera l’état actuel de l’inclusivité des technologies qui sont actuellement utilisées par les patients adultes âgés en réadaptation cardiaque. Dans la seconde, l’équipe de recherche placera les patients en situation de handicap au cœur de son étude et déterminera leurs besoins uniques en matière de réadaptation cardiaque virtuelle. Après avoir mené une série d’études et déterminé où la technologie devrait se situer et quelles caractéristiques elle devrait offrir aux patients, l’équipe de recherche réalisera une évaluation de la faisabilité et des obstacles afin d’éclairer la voie à suivre et de formuler des recommandations pour les fournisseurs de technologie, les prestataires de soins de santé, les administrateurs de la santé et les autorités publiques sur la manière de rendre les soins virtuels plus inclusifs et mieux adaptés aux personnes en situation de handicap.

Les problèmes de respect à la prise des médicaments chez les patients sont à l’origine de 50 % des admissions à l’hôpital, de 125 000 décès par année et de plus de 100 milliards de dollars de coûts annuels pour le secteur des soins de santé1. Ce projet étudiera les nouvelles technologies permettant de surveiller et de faciliter l’adhésion aux plans de médication prescrits, afin de permettre aux personnes âgées de vivre plus longtemps, en meilleure santé et de manière plus indépendante. Il sera divisé en deux volets de travail concurrents. Le premier de ces volets sera axé sur la conception de la prochaine génération de blistérisation. Ce projet s’appuie sur près d’une décennie d’expertise en matière d’emballage intelligent chez Jones Healthcare Group (JHG), dont une grande partie a été acquise dans le cadre du programme-phare Électronique imprimable, en collaboration avec le CNRC. En particulier, JHG justifie désormais d’une vaste expérience de la fabrication, de la distribution et de la mise à l’essai d’emballage-coque (blister) « intelligents », acquise au fil de multiples essais réalisés ces dernières années. Ce projet vise à améliorer les possibilités de fabrication et à ajouter des fonctionnalités supplémentaires aux emballages sous emballage-coque afin de promouvoir l’adhésion aux plans de médication et d’améliorer l’accessibilité aux médicaments. Le deuxième volet de ce projet pilote portera sur d’autres technologies destinées à favoriser le respect de la prise des médicaments. Il s’agira notamment de technologies permettant de surveiller la prise de médicaments liquides, ainsi que de méthodes permettant de contrôler d’autres technologies de distribution de médicaments. Ces technologies permettront aux personnes âgées de vivre plus longtemps de manière indépendante en améliorant l’efficacité des médicaments, en réduisant les admissions à l’hôpital et en rassurant parents et amis.

Le projet étudiera la tenue à haute température sur le plan de l’oxydation, de la corrosion et de l’usure des revêtements en alliage à haute entropie (HEA) pulvérisés à froid et à chaud et les comparera aux alliages MCrAlY résistants à haute température utilisés actuellement comme matériaux traditionnels de couche de liaison ou comme revêtements résistants à l’usure. Ces revêtements traditionnels comprennent des cermets à base de carbure de tungstène ou de chrome. Les nouveaux revêtements en HEA proposés dans ce projet peuvent devenir des solutions de rechange aux alliages métalliques traditionnels résistants à haute température et aux revêtements de recouvrement en cermet et ainsi être utilisés sur la surface d’un composant qui fonctionne dans des environnements à température élevée en fournissant une protection accrue contre l’oxydation, la corrosion et l’usure tout en augmentant la durée de vie du composant sur une large gamme de conditions de fonctionnement et en éliminant les coûts associés à la réparation et à la révision.

La conception de molécules dotées des propriétés souhaitées dans le cadre de la découverte de médicaments, de vaccins et de matériaux est un véritable défi. Identifier avec précision les molécules candidates principales dès le début peut réduire de manière appréciable le temps et les coûts impliqués. L’intelligence artificielle (IA) a le potentiel de révolutionner la découverte de médicaments et de matériaux en analysant les preuves à partir d’une grande quantité de données précédemment accumulées, accélérant ainsi considérablement le processus. Ce projet examinera la recherche de molécules aux propriétés optimisées en présence de différents types d’oracles, correspondant à des estimateurs des propriétés souhaitées à des degrés variables de coût de calcul et de fidélité. Le projet vise à construire un cadre d’apprentissage automatique efficace et rapide pour la recherche de molécules aux propriétés conçues, et à présenter ses applications pour la découverte d’antibiotiques et de matériaux, permettant ainsi la découverte de candidats assistée par l’IA. Il s’agit d’une solution pour réduire le goulot d’étranglement de la conception, qui nécessite beaucoup de ressources et de temps, et qui constitue un défi majeur pour la conception dans de nombreux domaines industriels.