Subventions et des contributions :
Titre :
Data analytics to detect, isolate and predict anomalies in a vaccine production process
Numéro de l’entente :
EGP
Valeur d'entente :
24 250,00 $
Date d'entente :
25 avr. 2017 -
Organisation :
Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada
Location :
Colombie-Britannique, Autre, CA
Numéro de référence :
GC-2017-Q1-00410
Type d'entente :
subvention
Type de rapport :
Subventions et des contributions
Informations supplémentaires :
Subvention ou bourse octroyée s'appliquant à plus d'un exercice financier. (2017-2018 à 2018-2019)
Nom légal du bénéficiaire :
Gopaluni, Bhushan (The University of British Columbia)
Programme :
Subventions d'engagement partenarial pour les universités
But du programme :
Industrial processes generate large volumes of data that are often not utilized fully. We are currently in thex000D
throes of a major data revolution driven by the advances in machine learning and artificial intelligence. We arex000D
proposing to bring these new techniques to the process industry. Sanofi Pasteur is the largest manufacturer ofx000D
vaccines in the world. However, several processes that they use experience unexpected and unexplainedx000D
anomalous behaviours. We are proposing to use novel machine learning algorithms to analyze the data in newx000D
ways and identify anomalous behaviour.