Passer au contenu principal
 
 
 
 

Le professeur Bijan Raahemi mène un projet d’analyse de données en collaboration avec SensorSuite, grâce à une subvention du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG). Un boursier postdoctoral et deux étudiants au doctorat travaillent avec M. Raahemi au laboratoire sur la découverte des connaissances et l’exploration de données (Knowledge Discovery and Data Mining – KDD), à l’École de gestion Telfer.

Description du projet

SensorSuite, une entreprise de Toronto, produit des capteurs et des contrôleurs sans fil pour l’industrie du CVCA, proposant des solutions qui, en temps réel, captent et traitent l’information et la transmettent aux gestionnaires immobiliers et aux propriétaires d’immeubles. Le laboratoire KDD mettra au point une solution personnalisée pour gérer de vastes volumes de données qui ne peuvent être traite par de méthodes traditionnelles. Les données des capteurs de SensorSuite installés à différents endroits seront captées et analysées en utilisant l’analytique des mégadonnées pour la reconnaissance des formes, la prédiction et la détection des anomalies. Le projet a pour but de réduire la fréquence des inefficacités, à diminuer les risques opérationnels et à réaliser des économies.

Davantage sur le laboratoire KDD

Bijan Raahemi a mis sur pied le laboratoire sur la découverte des connaissances et l’exploration de données (Knowledge Discovery and Data Mining – KDD) à l’Université d’Ottawa grâce à des subventions de la Fondation canadienne pour l’innovation (FCI). Financées par plusieurs subventions de recherche, y compris deux subventions à la découverte du CRSNG, les recherches effectuées par le laboratoire KDD mettent l’accent sur l’analyse des données, les systèmes d’information et leurs applications au génie et aux affaires.

Les recherches menées au laboratoire KDD par des boursiers postdoctoraux et des étudiants au doctorat et à la maîtrise ès sciences portent sur l’analytique des mégadonnées, la réduction des données et l’exploration des flux de données. Parmi les recherches financées récemment par l’industrie figurait le projet « Brain-based Biomarkers for Depression Diagnoses », soutenu par IBM et l’Hôpital Royal Ottawa. Ce projet mettait l’accent sur le développement de modèles prédictifs et descriptifs pour diagnostiquer la dépression en surveillant l’activité du cerveau des sujets par EEG sur trois bandes de fréquence. Des données ont été analysées en recourant à diverses méthodes d’analyse, y compris des réseaux neuronaux, des arbres décisionnels et la classification par la méthode des K-moyennes. Entrepris en collaboration avec l’Hôpital Royal Ottawa, le projet a permis de repérer dans les signaux EEG d’importants biomarqueurs pouvant aider la prise de décisions cliniques. 

© 2020 École de gestion Telfer, Université d'Ottawa
Politiques  |  Urgences

alert icon
uoAlert