Titre :
Radiographie diagnostique appuyée par l’IA
Numéro de l’entente :
969581
Valeur d'entente :
280 500,00 $
Date d'entente :
30 mars 2021 - 30 mars 2022
Description :
Le projet permettra d’améliorer l’apprentissage par réseaux neuronaux profonds, la réalisation de modèles pour le diagnostic de la COVID-19 appuyé par l’IA et la stratification des risques par l’utilisation de méthodes d’apprentissage fondées sur de très petits ensembles de données (techniques few-shot). Il permettra de réduire les obstacles engendrés par l’insuffisance de données annotées sur les cas positifs de COVID-19, et d’accélérer la mise au point de plateformes de diagnostic à source ouverte et à accès libre.
Les risques d’épidémies ou de pandémies causées par des agents pathogènes respiratoires à fort impact sont en hausse, tout comme la fréquence des éclosions de nouvelles maladies. L’examen des possibilités offertes par les techniques d’apprentissage few-shot pour l’amélioration de l’apprentissage par réseaux neuronaux profonds pourrait aider à organiser la riposte à d’autres épidémies ou pandémies dans des conditions où les données disponibles sont limitées.
Organisation :
Conseil national de recherches Canada
Résultats prévus :
À court terme, les résultats prévus seront des collaborations renforcées entre l'industrie, le milieu universitaire et le gouvernement pour soutenir l'excellence en recherche. À moyen terme, les résultats attendus seront le développement de nouvelles technologies potentiellement perturbatrices avec des collaborateurs. À long terme, trouver des solutions collaboratives aux défis des politiques publiques et créer des systèmes d'innovation plus solides.
Location :
Waterloo, Ontario, CA N2L 3G1
Numéro de référence :
172-2020-2021-Q4-969581
Type d'entente :
subvention
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Numéro d'entreprise du bénéficiaire :
119260685
Recipient Type:
établissement universitaire et institution publique
Nom légal du bénéficiaire :
University of Waterloo
Circonscription fédérale :
Waterloo
Numéro de la circonscription fédérale :
35112
Programme :
Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D
But du programme :
Collaborer à des programmes multipartites de recherche-développement dans le but de profiter de la synergie entre la recherche transformatrice à haut risque et à haut rendement et le potentiel de découvertes scientifiques et de percées technologiques révolutionnaires dans des secteurs d’intervention prioritaires.
Identificateur du SCIAN :
541710 - R&D in the physical, engineering and life sciences