Subventions et contributions gouvernementales

Le programme Objectif carrière aide les individus à acquérir de l’expérience de travail dans le secteur agricole

La solution « Fortran GLIDE I2V (Infrastructure to Vehicle) » fournit de l'information opérationnelle des feux de circulation aux conducteurs dans un format, qui leur permettra de prendre des décisions plus éclairées concernant la conduite de leur véhicule. Cela aura pour effet de diminuer la quantité de carburant consommée, de réduire le nombre d'arrêts, de diminuer les émissions et d'atténuer la frustration des conducteurs. Ce projet comprend le développement d'algorithmes permettant d'estimer avec précision le moment où les feux de circulation seront allumés, ainsi que le développement de méthodes pour utiliser cette information afin d'optimiser le moment où les feux de circulation seront allumés.

Nous utiliserons la cryomicroscopie électronique (Université McGill) et la technique d’échange hydrogène/deutérium couplé à la spectrométrie de masse pour étudier le mécanisme selon lequel les anticorps se lient au récepteur du facteur de croissance 1 analogue à l’insuline (IGF-1R) et traversent la barrière hématoencéphalique. Des modèles sophistiqués des interactions entre récepteurs et anticorps seront créés et utilisés pour décrypter les mécanismes moléculaires qui amorcent cette traversée.

Les fonds serviront à étudier l’expérience de voyage en avion des personnes qui souffrent d’obésité dans le but de mettre au point des systèmes, des technologies et des procédés permettant de remédier aux problèmes recensés.

L’objectif de ce projet est d’améliorer les performances de l’algorithme d’un simulateur chirurgical en temps réel afin d’obtenir sur un appareil mobile abordable la résolution et le réalisme actuellement offerts sur les grosses unités non mobiles. Nous envisageons d’y parvenir en redéfinissant un problème requérant la méthode des éléments finis afin de mieux exploiter le matériel informatique spécialisé disponible.

Quelque 2,4 millions de Canadiens sont atteints d’une maladie cardiovasculaire. Un grand nombre d’entre eux y succomberont, le diagnostic n’ayant été posé qu’après l’apparition de lésions cardiaques irréversibles et alors que tous les tests de dépistage du cholestérol se révélaient négatifs!
En combinant la préparation d’échantillons sur plateformes microfluidiques et l’élaboration d’une cartographie peptidique métabolique (attribution de codes à barres) par spectroscopie infrarouge, nous proposons de sauver ces patients en découvrant de nouveaux marqueurs circulants qui indiqueront un risque élevé de maladie cardiovasculaire.

L’affiliation à IUPAB Programme permet au Canada de participer à des activités internationales et de promouvoir l’échange et la diffusion des connaissances dans les domaines les plus avancés de la recherche scientifique et industrielle.

Nous explorons la question de savoir comment les deux approches de développement de l’intelligence artificielle — l’approche symbolique et l’approche connexionniste — pourraient converger dans la prochaine génération d’algorithmes d’apprentissage profond. Nous approchons cette question en créant et en étudiant des réseaux neuronaux génératifs profonds dotés de capsules (neurones stochastiques multivariés) dans lesquelles seront stockés des éléments de connaissance qui seront ensuite liés de manière dynamique pour faire émerger de nouvelles idées pertinentes.

« Une meilleure gestion des contraintes permettra de réduire les incidences de rupture de rail (cause no 1 des accidents ferroviaires au Canada). La technologie des capteurs à fibre optique offre une solution révolutionnaire pour l’étude in situ du comportement des rails soumis à des contraintes. Le projet vise à déployer cette technologie sur un site ferroviaire pour tester ses capacités et recueillir d’importantes données ».

Nous envisageons de mettre au point une méthode automatisée basée sur l’apprentissage machine pour générer des segments tridimensionnels de structures anatomiques à partir d’images médicales afin de construire des modèles géométriques de patients individuels. Une telle méthode permettrait de générer des segments reproductibles qui pourraient être utilisés par divers simulateurs médicaux personnalisés et réduire les délais de mise sur le marché de ces applications.