Subventions et contributions gouvernementales

PEI BioAlliance dirige le développement d’installations de recherche collaborative pour répondre aux besoins communs des entreprises bioscientifiques canadiennes dans les secteurs de la fabrication, de la R-D fondamentale et de la commercialisation. Ce projet permettra d’étendre les capacités de l’équipement de fermentation atypique et d’explorer l’utilisation de matières premières et de micro-organismes variés pour le développement de produits à valeur ajoutée. Les activités pour soutenir la Supergrappe des industries des protéines, menées dans le cadre du programme Production durable de protéines, seront axées sur l’exploration de nouveaux marchés et de nouvelles applications pour la production intégrale de légumineuses. On évaluera en outre la possibilité d’utiliser de l’amidon de légumineuses comme matière première de remplacement pour la production de produits à forte valeur ajoutée. Par ailleurs, d’autres activités destinées à soutenir la Supergrappe de l’économie océanique seront menées dans le cadre du programme d’appui à la Supergrappe de l’économie océanique. On cherchera notamment des procédés de fermentation efficaces à l’aide de bactéries marines anaérobies destinées à entrer dans la fabrication de produits destinés au lucratif marché des cosmétiques et des soins personnels.
Le but ultime du projet consiste à combler les lacunes de l’infrastructure R-D canadienne de manière à bâtir une masse critique dans le domaine des fermentations atypiques.

PEI BioAlliance dirige le développement d’installations de recherche collaborative pour répondre aux besoins communs des entreprises bioscientifiques canadiennes dans les secteurs de la fabrication, de la R-D fondamentale et de la commercialisation. Ce projet permettra d’étendre les capacités de l’équipement de fermentation atypique et d’explorer l’utilisation de matières premières et de micro-organismes variés pour le développement de produits à valeur ajoutée. Les activités pour soutenir la Supergrappe des industries des protéines, menées dans le cadre du programme Production durable de protéines, seront axées sur l’exploration de nouveaux marchés et de nouvelles applications pour la production intégrale de légumineuses. On évaluera en outre la possibilité d’utiliser de l’amidon de légumineuses comme matière première de remplacement pour la production de produits à forte valeur ajoutée. Par ailleurs, d’autres activités destinées à soutenir la Supergrappe de l’économie océanique seront menées dans le cadre du programme d’appui à la Supergrappe de l’économie océanique. On cherchera notamment des procédés de fermentation efficaces à l’aide de bactéries marines anaérobies destinées à entrer dans la fabrication de produits destinés au lucratif marché des cosmétiques et des soins personnels.
Le but ultime du projet consiste à combler les lacunes de l’infrastructure R-D canadienne de manière à bâtir une masse critique dans le domaine des fermentations atypiques.

Le projet de plateformes d’accélération des matériaux électrochimiques permettra de construire une infrastructure pour soutenir la découverte accélérée et la caractérisation rapide de nouveaux matériaux dans le domaine de l’électrocatalyse. Plus précisément, ces plateformes allient trois technologies de pointe (l’intelligence artificielle, la robotique intelligente et le calcul haute performance). Deux plateformes seront mises au point. L’une sera utilisée pour la synthèse sol-gel et l’autre sera utilisée pour l’électrochimie organique. Chacune permettra une caractérisation rapide à l’aide de méthodes physiques et électrochimiques. Chacune des plateformes facilitera l’expérimentation à haut débit pour accélérer la découverte de matériaux et de catalyseurs utilisables dans les technologies développées pour produire des carburants propres et réduire les émissions de gaz à effet de serre (GES). L’infrastructure des plateformes s’intégrera à un réseau constitué de diverses plateformes, chacune étant conçue à des fins différentes, mais complémentaires, et utilisées pour la recherche collaborative et la découverte de matériaux.

L’Université de Guelph a mis au point un vaccin pour lutter contre la nouvelle maladie à coronavirus apparue en 2019 (COVID-19) en utilisant un vecteur sûr connu sous le nom de l’orthoavulavirus 1 aviaire (AOaV-1) avec un transgène qui code pour la protéine spiculaire pleine longueur (FLS) associée au syndrome respiratoire aigu sévère 2 causé par le nouveau coronavirus (SRAS-CoV-2). Lors de tests effectués sur le hamster dans le cadre du Programme Défi en réponse à la pandémie, la vaccination intranasale avec AOaV-1-FLS a complètement protégé l’animal contre la COVID-19, et le SRAS-CoV-2 a été non détectable. Ce résultat est en corrélation avec l’induction d’une réponse immunitaire spécifique au SRAS-CoV-2 dans les poumons. L’étape suivante consiste à optimiser l’administration de ce vaccin dans le système respiratoire humain. Plus précisément, le vecteur du vaccin doit être adapté pour fonctionner dans une large gamme de températures, y compris la température relativement basse des voies nasales et les températures plus élevées dans les poumons. Parallèlement à cela, l’administration intranasale par rapport à l’administration par aérosol dans le système respiratoire sera testée pour déterminer si l’administration nasale ou respiratoire induit des réponses immunitaires protectrices. De plus, une version de la prochaine génération du vaccin qui exprime une protéine spiculaire stabilisée par préfusion du SRAS-CoV-2 sera mise au point et testée sur des modèles de souris et de hamster dans le cadre du Programme Défi en réponse à la pandémie. Cette recherche ouvrira la voie à un essai clinique chez l’humain.

Nouvelle catégorie d’alliages composés de cinq métaux ou plus de rapports molaires identiques ou presque, les alliages à haute entropie (AHE) sont plus robustes et ductiles. Ils résistent mieux aux fractures et leur activité catalytique dépasse celle des alliages classiques durcis par trempage, précipitation ou affinage. Sachant qu’il y a 75 éléments stables non toxiques ni radioactifs hors des gaz nobles, on peut envisager des millions de nouveaux alliages de ce type.
Le projet consiste essentiellement à mettre au point des techniques d’apprentissage automatique et à les appliquer à la recherche, à la conception et au perfectionnement d’AHE présentant les propriétés qui conviennent aux applications structurales à haute température et aux applications catalytiques. Le projet accélérera l’exploitation des liens subtils entre la composition et les propriétés du matériau, et l’apprentissage automatique (AA) facilitera la sélection des AHE prometteurs, c’est-à-dire ceux qui possèdent les propriétés mécaniques et fonctionnelles recherchées. Dans le cadre du projet, on synthétisera et optimisera des matériaux intéressants avec l’équipe de recherche qui désire créer et développer des AHE pour les applications structurales à température élevée (turbines à gaz) et les applications fonctionnelles (catalyseurs convertissant le CO2 en méthane et en méthanol).

Le projet soutient la création d’une nouvelle plateforme technologique, la grappe marine en calcul de haute performance (HPMCC), qui comprendra 33 nouveaux nœuds (1320 cœurs de calcul) et sera ajouté à la grappe de 700 cœurs de l’Université Memorial de Terre-Neuve (MUN) au sein de la grappe de calcul du Département de génie architectural océanique et naval de l’Université Memorial (ONAE). Cette capacité de calcul accrue sera accessible aux chercheurs du CNRC et de l’Université, ainsi qu’à un réseau de collaboration plus large qui soutiendra les activités de la supergrappe océanique (OSC) dans les domaines suivants : technologies des navires écologiques pour atténuer les bruits sous-marins des navires et améliorer leur efficacité; simulations d’environnements océaniques difficiles, y compris les grandes vagues, les mouvements des glaces et des icebergs; exploitation sûre des navires et des structures offshore dans des environnements océaniques difficiles; jumelages numériques pour l’exploitation et la maintenance des ressources océaniques; et navires de surface autonomes.

Le projet explorera la façon d’optimiser les surfaces, les interfaces et les dispositifs fabriqués à partir de semi-conducteurs bidimensionnels (2D), comme le disulfure de molybdène (MoS2), le diséléniure de molybdène (MoSe2), le disulfure de tungstène (WS2), le diséléniure de tungstène (WSe2) ainsi que le graphène et le nitrure de bore. Ces matériaux sont extrêmement prometteurs pour le développement d’applications telles que les dispositifs optoélectroniques, les capteurs chimiques et environnementaux ou les technologies quantiques. Cependant, pour que ces matériaux puissent être utilisés dans des applications réelles, il faut d’abord optimiser la propreté de leur surface, la résistance au contact ou le nombre de défauts. Le projet alliera la microscopie à effet tunnel et la fabrication de dispositifs à l’Université d’Ottawa à la caractérisation électrique et optique au CNRC dans le but d’optimiser ces matériaux en vue de leur utilisation dans des dispositifs de prochaine génération. The Project will also evaluate protocols for device fabrication that will optimize 2D materials. Le projet évaluera également des protocoles de fabrication de dispositifs qui optimiseront les matériaux 2D.

Pour que les secteurs industriels qui alimentent l’économie canadienne dans les Prairies et le Nord continuent de croître, on a absolument besoin d’un réseau de transport routier résilient, fluide et sûr. En effet, on s’attend à ce que les routes canadiennes répondent à la demande qu’exerce le camionnage dans des conditions géographiques et climatiques extrêmement variées. Or, ces routes sont sujettes à des risques qui peuvent perturber la fluidité de la chaîne d’approvisionnement. Le projet de recherche poursuit deux buts : (1) créer des ensembles de données logistiques propres au Canada par le déploiement d’une installation à la fine pointe de la technologie qui surveillera la mobilité des camions et les conditions météorologiques au niveau du réseau routier, et (2) concevoir puis appliquer une nouvelle méthode générale pour évaluer l’impact des perturbations attribuables aux différents risques sur la performance du transport routier des marchandises ainsi que l’infrastructure à sa base.

Le projet développera et appliquera des méthodes d’apprentissage automatique qui sont axées sur les données à la découverte expérimentale de nouveaux matériaux stables en milieu acide pour la réaction de dégagement d’oxygène. Le projet comprend la partie de l’Université de Toronto d’une collaboration tripartite entre le Conseil national de recherches du Canada, l’Université de Toronto et l’Université Carnegie Mellon. Dans l’ensemble, le projet de collaboration visera à développer les ensembles de données et les méthodes nécessaires à l’étude d’une importante catégorie de matériaux candidats : les oxydes métalliques mixtes. En outre, le projet étudiera des modèles génératifs afin d’améliorer la pertinence des candidats recensés et d’accélérer les méthodes d’essai expérimental de ces derniers ainsi que leur synthèse et leur caractérisation. L’Université de Toronto optimisera la méthodologie de synthèse et procédera à la synthèse et à la caractérisation complète d’un certain nombre de matériaux candidats recensés à l’aide des méthodes d’essai accélérées mises au point.

Ce projet a pour but d’élaborer un écosystème de jumelage numérique pour la gestion du cycle de vie des infrastructures. Il mettra l’accent sur l’utilisation de solutions d’IA novatrices pour l’entretien préventif des infrastructures industrielles, et conduira à la création de modèles fondés sur l’intelligence artificielle (IA) pour l’intégration dans les plateformes industrielles. Le savoir-faire complémentaire des membres de l’équipe de recherche permettra à ces derniers de créer un jumeau numérique vivant et intelligent d’infrastructure et d’équipement de production industrielle. Grâce à la plateforme de jumelage numérique, les décideurs engagés dans la production industrielle pourront jouir d’un meilleur accès à des informations essentielles telles que la durée de vie utile de composantes ou de structures importantes. Par ailleurs, les algorithmes d’IA pourront proposer des calendriers et des activités d’entretien proactifs. Le projet permettra ainsi de renforcer la compétences des entreprises canadiennes sur le marché mondial en proposant des solutions de pointe répondant aux besoins de l’industrie qui contribueront par ricochet à la croissance économique du pays.