Subventions et contributions gouvernementales

Améliorer l’efficacité globale des équipements de la gamme de produits Mosaic.

Avec la transition vers une économie à faibles émissions de carbone et l’incertitude des relations internationales complexes, il est nécessaire de sécuriser et d’améliorer l’approvisionnement en métaux critiques pour les batteries au Canada. Ce projet améliorera le traitement des matières premières primaires et secondaires pour produire des matériaux de batterie de prochaine génération par lixiviation sélective et précipitation sélective. Le Projet permettra de faire progresser les connaissances sur la lixiviation sélective des métaux et de développer des laboratoires autoguidés automatisés pour l’extraction des métaux critiques avec un minimum d’intervention humaine. Le Projet renforcera la chaîne d’approvisionnement des batteries canadienne, réduira les émissions de gaz à effet de serre et favorisera l’utilisation durable des ressources. Les résultats stimuleront les capacités de production nationale du Canada, créeront de la croissance économique et positionneront le pays en tant que leader de la chaîne d’approvisionnement mondiale en batteries soutenant la durabilité environnementale et économique.

Le projet consiste à faire la démonstration de nos systèmes de purification des lubrifiants industriels sur 3 à 5 sites dans 5 pays d’Asie du Sud-Est.

HYKE Technologies Inc. fait évoluer sa plateforme d’incitation des consommateurs basée sur l’IA afin d’améliorer l’analyse prédictive et d’optimiser l’engagement des clients pour les entreprises.

Le projet soutiendra le développement d’un plan d’innovation visant à explorer l’intégration de l’IA dans le cœur de métier de l’entreprise.

Le projet soutiendra le développement de la capacité de l’entreprise en matière de propriété intellectuelle.

Le projet consiste à développer un système dans lequel, pendant la phase de formation de l’IA, l’IA peut communiquer ses prédictions aux ingénieurs et les ingénieurs peuvent ajuster les prédictions incorrectes en saisissant la valeur correcte. L’IA ajuste ensuite son modèle pour corriger les prédictions incorrectes.

Étude et analyse des robots de construction disponibles dans le monde, ainsi que de leur applicabilité et de leur utilisation pour la construction d’un bâtiment résidentiel à plusieurs étages.

Ce projet vise à transformer une nouvelle forme d’analyse des données spectroscopiques en mettant en œuvre des technologies d’IA et d’apprentissage automatique (AA) pour obtenir des améliorations substantielles en termes de précision et d’efficacité. Une architecture cible et un modèle de base évolutifs, sécurisés et efficaces seront sélectionnés et documentés pour soutenir l’intégration des capacités d’IA. La phase finale de ce projet impliquera l’intégration transparente des modèles d’apprentissage automatique dans le matériel de l’appareil, assurant une communication synchronisée entre les composants logiciels, matériels et algorithmiques. Une vérification interne rigoureuse optimisera les mesures de performance, tandis que les algorithmes seront validés et testés par des expériences contrôlées en laboratoire et des essais sur le terrain.

Le projet soutiendra le développement de certaines capacités d’IA et d’un projet d’IA qui offrirait une occasion unique d’amplifier les capacités et d’apporter plus de valeur aux clients.