Subventions et contributions gouvernementales

Le syndrome de Dravet est une encéphalopathie épileptique infantile précoce qui résiste aux traitements et qui affecte sévèrement le développement. L’identification et la caractérisation des mutations du gène SCN1A permettront de définir des stratégies de sélection des médicaments en utilisant une banque gérée par le CHEO et rassemblant des médicaments approuvés par la FDA et capables de traverser la barrière hématoencéphalique. Cette collaboration entre chercheurs et cliniciens (CNRC/CHEO) permettra de mettre en place un mécanisme de transfert technologique et une médecine de précision personnalisée qui bénéficiera aux enfants atteints du syndrome de Dravet.

Objectif : surmonter l’obstacle qui affecte la plupart des techniques d’impression 3D : l’impression simultanée de plusieurs matériaux disparates (p. ex., du métal et du plastique) lors de fabrication d’un objet. Partenaire : Prof. Amaya, Université Carlton Nouveauté : Impression 3D d’objets multimatériaux par le contrôle de la séparation des phases. Résultats escomptés : Antennes adressables avec de nouveaux degrés de liberté pour des applications 5G à haute fréquence.

Cette équipe de recherche étudiera 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. Ces travaux de recherche seront effectués dans le nouveau Centre pour la recherche sur les voyages aériens avec l’aide de collaborateurs de l’Université Carleton, de l’Université de l’Alberta et d’Obésité Canada.

Nous utiliserons des dispositifs photoniques à base de métamatériaux pour traiter les problèmes techniques cruciaux qui affectent les réseaux optiques à commande de phase sur puce électronique, qui sont au cœur des systèmes LIDAR. Un nouveau type de réseaux optiques à commande de phase, basé sur un réseau dense de coupleurs à réseau de diffraction à haut rendement et des nano-antennes d’émission en surface, sera étudié, y compris les principales caractéristiques de performance de ces composants telles que la directionalité du faisceau émis, sa gamme de balayage et son angle de divergence (champ lointain).

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.

Le projet proposé vise à mettre au point des modèles prédictifs pendant la durée de vie. Nous étudierons une nouvelle technique de modélisation basée sur l’apprentissage par transfert. La méthode de modélisation proposée permet de construire des modèles à partir de bases de données historiques massives et de les adapter à de nouveaux environnements opérationnels, ce qui rend ces modèles réutilisables, améliorables, fiables et compréhensibles.

L’effet des caractéristiques de la poudre d’aluminium sur l’adhésion des revêtements appliqués par projection à froid sur des surfaces métalliques sera caractérisé pour la première fois. Cela permettra de mieux comprendre les mécanismes d’accumulation qui régissent l’application de ce type de revêtements et d’optimiser leurs propriétés d’adhésion.

« 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 ».

L’interaction entre une pale et un tourbillon est un phénomène bien étudié qui intervient dans les éoliennes à axe vertical et qui peut causer une importante réduction de la capacité génératrice de ce type de turbine. Cette proposition suggère une solution qui pourrait atténuer ce phénomène néfaste et accroître de manière importante les performances des éoliennes.

Le flottement est une vibration instable dangereuse qui peut survenir dans les structures flexibles ou les aéronefs soumis à des forces aérodynamiques à haute vitesse. Le projet consiste à quantifier les effets de la variation de l’emplacement de l’onde de choc sur la vitesse transsonique d’apparition des vibrations aéroélastiques grâce à l’élaboration d’un cadre de quantification des incertitudes et d’analyse des sensibilités. Ce cadre de travail permettra de diminuer de manière considérable le nombre de simulations nécessaires et donc de réduire les coûts liés au temps des calculs et aux essais en vol.