Reference number : 172-2021-2022-Q1-988491, amendment number : 1, agreement type : G, recipient legal name : University of Waterloo, recipient country : CA, recipient province : ON, recipient city : Waterloo|Waterloo, recipient postal code : N2L 3G1, program name english : Collaborative Science, Technology and Innovation Program - Collaborative R&D Initiatives, program name french : Programme de collaboration en science, en technologie et en innovation - Initiatives de collaboration en R-D, program purpose english : Collaborate on multiparty research and development programs to catalyze transformative, high-risk, high-reward research with the potential for game-changing scientific discoveries and technological breakthroughs in priority areas., program purpose french : 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., agreement title english : Nutrient sensing and screening powered by machine learning for reduced frailty risk, agreement title french : Détection et analyse des nutriments par apprentissage automatique pour la réduction du risque de faiblesse, agreement number : 988491, agreement value : 363000.0, agreement start date : 2022-03-25, agreement end date : 2026-01-15, description english : The project aims to develop technology to support aging in place through an integrated decision support for health and safety. A new nutritional tracking system will be developed, which leverages machine learning and computer vision algorithms to specifically reduce frailty risk and age-related muscle loss (sarcopenia) in elderly people. In particular, sources of protein, vitamin D and calcium as well as estimated intake of these nutrients will be analyzed. To this end, an e-screening tool for self-management and risk assessment will be developed along with machine learning methods to estimate both food volume and intake. To evaluate this intelligent tracking system, a food intake dataset including food weights, volume, amount intake, and image sensor measurements will be created over the course of the project. The project is a foundational step toward a longer-term project to work with older adults to facilitate aging in place by assessing and monitoring their food intake with their doctor/dietitian., description french : Le projet vise à développer une technologie pour encourager les personnes âgées à vieillir chez elles grâce à un système intégré d’aide à la décision dans les domaines de la santé et de la sécurité. Un nouveau système de suivi nutritionnel qui fait appel à l’apprentissage automatique et à des algorithmes de vision sera mis au point pour réduire spécifiquement le risque de faiblesse et la perte de masse musculaire due à l’âge (sarcopénie) chez les personnes âgées. Le système déterminera les sources de protéines, de vitamine D et de calcium et évaluera les doses absorbées de ces nutriments. À cette fin, un outil de suivi électronique axé sur l’autogestion et la gestion des risques sera créé parallèlement à des méthodes d’apprentissage automatique pour estimer le volume des aliments et la quantité absorbée. Pour évaluer ce système de suivi intelligent, une base de données sur le poids des aliments, leur volume, la quantité absorbée et des images obtenues par des capteurs sera créée et alimentée tout au long du projet. Ce projet constitue la première étape importante d’un projet à plus long terme qui vise à aider les personnes âgées qui ont choisi de vieillir chez elles en suivant et en évaluant leur alimentation en collaboration avec leur médecin ou leur diététicien., expected results english : In the short term, anticipated outcomes will be strengthened collaborations across industry, academia, and government to support research excellence. In the medium term, anticipated outcomes will be the development of new and potentially disruptive technologies with collaborators. In the long term, find collaborative solutions to public policy challenges and create stronger innovation systems., expected results french : 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., additional information english : This agreement has been amended 1 time(s). The end date of this agreement has been modified by 260 days., additional information french : Cet accord a été modifié 1 fois.  La date de fin du présent accord a été changé de 260 jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada