Titre :
Élaboration d’algorithmes d’auto-apprentissage pour vérifier et évaluer l’intégrité des marchandises dans une logistique urbaine basée sur l’Internet des objets
Numéro de l’entente :
973380
Valeur d'entente :
77 000,00 $
Date d'entente :
1 juin 2021 - 30 janv. 2026
Description :
La livraison de denrées fraîches ou congelées pose d’innombrables difficultés aux chaînes d’approvisionnement, en raison de la nature périssable de tels produits. En accroissant nettement la demande de denrées périssables, la pandémie mondiale a redonné vie au modèle logistique des commerces de proximité. Garantir la fraîcheur, la salubrité et l’innocuité des produits, suivre ceux-ci en temps réel et surveiller toutes les étapes de la fabrication, de l’emballage et de la livraison le long de la chaîne sont des activités qui ont considérablement gagné en importance.
Le projet aboutira au développement d’une méthode de traçabilité en temps réel qui est complexe et assortie d’une logistique de la livraison. S’appuyant sur de vastes jeux de données comparatives et sur la technologie de l’intelligence artificielle des objets, le projet prévoit le déploiement de jeux de données de formation et d’essai qui serviront à concevoir, à développer et à valider les algorithmes d’auto-apprentissage avec lesquels on évaluera la fraîcheur et l’intégrité des produits dans le contexte d’une chaîne de valeur à la logistique plausible.
Plus précisément, le projet se concentrera sur l’élaboration de modèles s’appuyant sur l’IA pour surveiller la fraîcheur des denrées le long de la chaîne de production et de distribution. Les modèles prévisionnels élaborés dans le cadre du projet seront testés puis validés et on concevra au moins deux études de cas complètes pour la distribution des denrées fraîches, soit de la production à la consommation. Il en résultera un algorithme fondé sur l’IA qui glanera les données en temps réel et qu’on déploiera sur le terrain lors des essais.
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 :
172-2021-2022-Q1-973380
Type d'entente :
subvention
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Numéro d'entreprise du bénéficiaire :
119260685
Recipient Type:
établissement universitaire et institution publique
Renseignements supplémentaires :
Cet accord a été modifié 2 fois. La date de fin du présent accord a été changé de 364 jours.
Date de modification
17 janv. 2025
Nom légal du bénéficiaire :
University of Waterloo
Circonscription fédérale :
Waterloo
Numéro de la circonscription fédérale :
35114
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