Subventions et contributions gouvernementales

N'est pas un projet (mandaté ou financement de base)

N'est pas un projet (mandaté ou financement de base)

N'est pas un projet (mandaté ou financement de base)

L'objectif de ce projet est de réduire les émissions de gaz à effet de serre par le déploiement d'énergies renouvelables et de technologies de modernisation du réseau.

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

La proposition principale du programme Défi « IA au service de la conception » vise à intégrer 2 méthodes puissantes d’analyse des données, à savoir l’analyse topologique des données (TDA) et l’apprentissage machine (AM). Ces 2 approches ont jusqu’à présent été relativement indépendantes l’une de l’autre dans la pratique. La présente proposition vise à développer de nouvelles techniques qui combinent les forces des 2 approches afin de créer une nouvelle génération d’outils destinés à l’analyse de données complexes. En effet, les nombreux types de données séquentielles pour lesquelles des transformateurs sont utilisés (séquences de mots dans des textes en langue naturelle, séquences de code de programmation ou séquences d’images vidéo et audio) sont tous très complexes en ce sens que les données elles-mêmes sont à haute dimension (p. ex. dans les vidéos), qu’elles impliquent une structure de très haut niveau (p. ex. la manière dont les pixels d’une vidéo nous permettent de voir un chat bouger ne peut pas se résumer en une poignée d’équations), et que les corpus de données nécessaires à l’entraînement sont volumineux. Or, la TDA est très efficace pour résumer la structure d’ordre de haut niveau et la géométrie réelle des données. Nous proposons de développer une approche systématique combinant la TDA et les transformateurs afin d’améliorer l’efficacité de l’apprentissage et de l’analyse des données complexes. La proposition se divise en 2 volets. Le 1er volet vise à développer une version hiérarchique de structures TDA qui utilisent des couches successives, chaque couche regroupant les points de la couche inférieure, à l’instar du fonctionnement des réseaux neuronaux convolutionnels. Le 2e volet, qui vise le paradigme d’AM des réseaux de transformateurs, propose d’utiliser les images de persistance TDA comme représentation des données, qui seront transmises aux transformateurs. Les outils développés seront testés sur des ensembles de données pour lesquelles les techniques actuelles utilisent des transformateurs pour résoudre le problème d’apprentissage sous-jacent; toutefois, ces techniques n’ont pas encore été exploitées, car ce genre d’information ne se trouve pas dans les données qui alimentent typiquement les transformateurs. La découverte de nouvelles protéines dont la luminosité ou les propriétés thérapeutiques devraient être souhaitables en est un exemple. Les techniques actuelles dans ce domaine utilisent des transformateurs pour générer des séquences d’acides aminés susceptibles d’avoir les propriétés souhaitées (ces séquences sont ensuite synthétisées et testées). On sait que la géométrie d’une protéine fluorescente contribue directement à la luminosité, et les informations sur les formes pliées sont disponibles pour de nombreuses protéines utilisées pour entraîner le transformateur; or, ces informations géométriques ne sont pas transmises au transformateur. Nous proposons de les résumer à l’aide d’images de persistance TDA et d’utiliser ces dernières pour entraîner des transformateurs légèrement modifiés. Notre objectif est de démontrer qu’un transformateur TDA a une meilleure capacité de génération par rapport à un transformateur de base seul.

Le projet global vise à développer des modèles complets d’évaluation des risques dentaires et à intégrer des capacités d’imagerie dentaire avancées sous la forme d’un module d’extension facile à utiliser dans les systèmes de gestion des patients, tout en adhérant aux principes de la dentisterie fondée sur des données probantes. Les objectifs comprennent l’amélioration de la précision du diagnostic, la rationalisation du flux de travail pour les professionnels dentaires et l’amélioration de l’expérience globale du cabinet dentaire.

Mage Networks utilise des réseaux sans fil maillés multi-sauts pour fournir un accès Internet aux zones non desservies ou mal desservies. Pour atteindre les performances souhaitées, de nombreuses exigences doivent être satisfaites en ce qui concerne la qualité de la liaison dans diverses conditions météorologiques. Mage a développé MagiPlan™, un outil de conception de réseau, dans le cadre de projets financés par le PARI. Ce projet vise à améliorer MagiPlan™ afin d’inclure les effets des conditions météorologiques et des changements saisonniers de la végétation dans le processus de conception. Un modèle basé sur des données doit être construit à partir des journaux de performance des réseautages en cours pour modéliser les effets saisonniers et météorologiques. Ce modèle aidera l’outil de conception à estimer, par simulation, les performances dans différentes conditions et à repérer et redéfinir les liaisons peu performantes.

Le projet comprendra la création, la maintenance et le soutien continu d’un tableau de bord des médecins urgentistes sur le nuage pour leur formation et leur utilisation. Il s’agira de soutenir la plateforme, de développer de nouvelles fonctions et d’assurer l’intégration dans les systèmes hospitaliers actuels.

Ce projet développera des innovations pour optimiser les performances des camions à pile à hydrogène en améliorant l’aérodynamique, la gestion thermique, les éléments structurels et la réduction du poids.