Stages de recherche de 1er cycle

Venez acquérir une expérience en recherche à l’été 2020!

Vous êtes étudiantes ou étudiants au premier cycle et avez complété au moins une année d’études dans un programme en sciences naturelles et génie ? Vous aimeriez acquérir une expérience en recherche dans un domaine de pointe ?

Soumettez dès maintenant votre candidature pour l’un ou l’autre des stages qui seront offerts à l’été 2020.

1. Développement d’applications basées sur la réalité augmentée pour faire connaître les sciences derrière la géomatique

La recherche menée dans le cadre de ce projet est associée au financement Novascience du ministère de l’Économie et de l’Innovation que la Faculté de foresterie, de géographie et de géomatique de l’Université Laval vient d’obtenir pour un projet de promotion de la géomatique. Ce projet Novascience comprend deux volets : un volet éducationnel qui consistera en une application de réalité augmentée permettant aux jeunes, dans le cadre d’un cours de sciences, de réaliser une mission interactive de géomatique sous forme de jeu en lien avec un ou des concepts scientifiques appris (par exemple un concept physique (ex. optique géométrique) ou mathématique (ex. trigonométrie)), et un volet promotionnel, lui aussi basé sur une application de réalité augmentée, déployable lors de visites d’établissements collégiaux et de salons.

Le projet de recherche proposé concerne la réalisation des deux applications de réalité augmentée intervenant dans chacun des volets du financement Novascience. Il s’agira de concevoir et de mettre au point des solutions à la fois immersives et interactives, robustes aux contextes d’utilisation envisagée (en classe, dans des forums de recrutement), et en adéquation avec les scénarios de jeux élaborés au préalable. Malgré une démocratisation de la réalité augmentée ces dernières années, des efforts de recherche doivent encore être investis afin de savoir l’intégrer au sein de jeux sérieux et d’apporter une dimension interactive encore peu présente.

Le projet contribuera à démontrer les avantages des nouvelles technologies (ici, la réalité augmentée) pour favoriser un apprentissage participatif et expérientiel. De plus, les concepts développés pourront être valorisés et mis de l’avant pour imaginer et créer de nouvelles trousses éducatives pour d’autres domaines d’activités.

2. Construction de modèles numériques de terrain à haute résolution à partir de données lidar massives

Superviseur: Éric Guilbert

Dans ce projet, l’étudiant mettra en place un outil de triangulation d’un ensemble de points basé sur les algorithmes de triangulation de SpatialHadoop. Il évaluera les performances de SpatialHadoop en fonction de la taille des données et des paramètres de calcul. Il proposera un outil permettant d’extraire une partie du TIN correspondant à une zone donnée.

3. Amélioration du positionnement des utilisateurs de l’application MobiliSIG

Superviseur: Mir A. Mostafavi

Financé par les Instituts de recherche en santé du Canada (IRSC) et le Conseil de recherche en sciences naturelles et en génie du Canada (CRSNG) de 2013 à 2017, le projet MobiliSIG a permis le développement d’une première version d’une solution technologique innovante et interactive d’assistance à la mobilité destinée aux utilisateurs de fauteuil roulant, basée sur les technologies géomatiques. La version actuelle de MobiliSIG a été développée et expérimentée avec des personnes se déplaçant en fauteuil roulant manuel. Des tests réalisés dans le quartier Saint-Roch de la ville de Québec ont permis d’identifier différents problèmes, par exemple la précision parfois inadéquate (3 à 5 mètres environ) du positionnement de l’utilisateur de fauteuil roulant manuel à l’aide de son appareil mobile (ex. téléphone intelligent) lors de son déplacement. La précision limitée de ce type d’appareils est partiellement due au fait que les mesures GNSS brutes de leur récepteur interne sont très bruitées. En outre, les valeurs aberrantes et les glissements de cycle sont fréquents. Avec cette précision inadéquate, il devient presque impossible de savoir de quel côté de la rue l’utilisateur se déplace. Par conséquent, il est difficile de fournir à l’utilisateur les informations pertinentes sur l’accessibilité du réseau piétonnier. L’objectif de ce projet est donc d’améliorer la capacité de positionnement des appareils mobiles des personnes utilisant MobiliSIG. Dans le cadre du projet, plusieurs solutions alternatives seront explorées, par exemple différentes techniques de filtrage des observations GNSS brutes, l’intégration d’un récepteur GNSS externe à faible coût, ou l’utilisation de la méthode de positionnement NRTK avec production d’un réseau unitaire à partir de plusieurs stations de référence.

4. Développement de fonctionnalités d’optimisation de l’outil géospatial d’aide à la décision optim-O (optimisation de la chaîne de valorisation des matières organiques résiduelles)

Superviseur: Mir A. Mostafavi

La Politique québécoise de gestion des matières résiduelles, mise en place en 2011, vise à bannir d’ici 2022 l’enfouissement et l’incinération des matières organiques telles que les boues des stations d’épuration d’eaux usées et les résidus organiques triés à la source. Dans la foulée de cette Politique, plusieurs projets de biométhanisation et de compostage ont été entrepris dans la province. Cependant, afin de maximiser la récupération des ressources et de minimiser les coûts et l’empreinte environnementale, une approche intégrée de planification est requise.

Le présent projet s’inscrit dans le contexte du projet optim-O dont l’objectif est le développement d’un outil d’aide à la décision pour la mise en place des chaînes de valorisation optimale des matières organiques résiduelles au Québec. L’étudiants sera amené à expérimenter des algorithmes en lien avec trois grandes fonctions de l’outil d’aide à la décision : (1) détermination de l’emplacement optimal d’une nouvelle usine de compostage ou de biométhanisation; (2) détermination des routes optimales de collecte des matières résiduelles; (3) détermination des routes optimales de distribution des produits finaux. Le tout sera effectué en utilisant les données géospatiales déjà intégrées dans la base de données du projet et en intégrant de nouvelles données au besoin. L’étudiant sera amené à collaborer avec les partenaires industriels du projet optim-O (Chamard Stratégies environnementales et Primodal), ainsi qu’avec divers fournisseurs de données.

Informations

Ces stages sont offerts dans le cadre du programme de Bourses de recherche de premier cycle du CRSNG.

Les stages sont d’une durée de 16 semaines, temps plein.
L’étudiante ou l’étudiant doit être canadien ou résident permanent.
L’étudiante ou l’étudiant doit avoir complété deux sessions de baccalauréat et avoir une moyenne plus grande ou égale à 2,67.
Pour tous les détails, consulter le site web du programme.

Pour déposer votre candidature

Si vous souhaitez déposer votre candidature, envoyez-nous un courriel à eveline.bernier@scg.ulaval.ca avec les informations suivantes:

Le ou les stages qui vous intéressent.
Une copie (non officielle) de votre plus récent relevé de notes.

DATE LIMITE: 25 février 2020

Pour toutes questions, n’hésitez pas à nous contacter.