Subventions et contributions gouvernementales

La collaboration entre le CNRC et l’Université McMaster, dans le cadre d’un consortium international, vise à optimiser les batteries aux ions de lithium (LIB) en tirant parti de l’expertise des 2 établissements. Au cœur de cette collaboration se trouvent le laboratoire autonome (SDL) de recherche sur les cathodes du CNRC et les techniques avancées de résonance magnétique nucléaire (RMN) de l’Université McMaster. Le projet vise à transformer les relations structure-propriété-performance entre la cathode d’une batterie et l’électrolyte à l’aide d’expériences autonomes, d’algorithmes d’intelligence artificielle et d’apprentissage automatique (IA/AA), et de la spectroscopie d’impédance électrochimique (EIS) en temps réel afin d’améliorer l’interface cathode-électrolyte, vérifiée par RMN à l’état solide du 7Li. L’Université McMaster fournit des caractérisations avancées par résonance magnétique (RM) pour analyser la dynamique du lithium-ion. L’Université évaluera les électrolytes, en se concentrant sur les coefficients de diffusion du lithium et les énergies d’activation, et constituera une base de données de paramètres physicochimiques. Les stratégies de caractérisation en fonctionnement utilisant la pile cylindrique pour RM de McMaster permettront d’étudier la dynamique du Li+ dans des configurations à demi-cellule et à cellule complète, en évaluant le placage au lithium et le vieillissement des batteries. Cette collaboration promet des avancées appréciables en matière d’efficacité et de longévité des batteries aux ions de lithium de nouvelle génération.

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

Développement de modèles de langage visuel pour fournir des réponses précises et structurées.

Le projet vise à développer un concept de "Tiny House" net zéro en kit, spécifiquement conçu pour les conditions arctiques, en s'appuyant sur les acquis des phases précédentes du projet ArctiKit. Il intégrera les innovations du pod de service.

Le projet proposé vise à améliorer les performances opérationnelles et à soutenir les opportunités de croissance future, en explorant et en mettant en œuvre des méthodes innovantes pour améliorer les processus de production, les systèmes qualité et les capacités de développement de produits.

Athennian AI est une série d’outils d’intelligence artificielle spécialement conçus pour automatiser la création, la validation et la mise à jour des dossiers des entités juridiques pour les équipes juridiques des entreprises. Ce projet accélérera le développement de fonctionnalités de nouvelle génération comme la génération multi-entités, les contrôles de santé des entités et un condensé de documents juridiques, ce qui apportera davantage d’échelle, de précision et d’efficacité à la gestion complexe des entités.

La technologie TerraVolt (TVT) utilise un processus électrocinétique (EK) ex situ pour traiter les sols contaminés.

Développement de la plateforme d’orchestration multi-agents IA Worksona

Cette initiative vise à renforcer les capacités en matière de technologie textile et de production durable de vêtements. En explorant des améliorations innovantes des matériaux et en optimisant les processus, le projet cherche à améliorer les performances et la durabilité.

Études précliniques de validation de principe visant à évaluer l’activité thérapeutique d’un traitement peptidique SMYD3 administré par ARNm-LNP à la fois sur des lignées cellulaires dérivées de patients et sur un modèle murin de xénogreffe de CPPC. Réalisation de criblage in vitro (tests de viabilité, de prolifération et d’apoptose) et de surveillance in vivo des xénogreffes. Collecte et analyse des données expérimentales ; contribution aux rapports techniques et aux résumés de données pour examen interne et soutien aux brevets.