Reference number : 172-2021-2022-Q1-973380, amendment number : 2, 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 : Development of self-learning algorithms for monitoring and assessing integrity of goods in Internet of Things based urban logistics, agreement title french : Élaboration d’algorithmes d’auto-apprentissage pour vérifier et évaluer l’intégrité des marchandises dans une logistique urbaine basée sur l’Internet des objets, agreement number : 973380, agreement value : 77000.0, agreement start date : 2021-06-01, agreement end date : 2026-01-30, description english : Delivery of fresh and frozen foods presents many challenges for supply chain systems, due to the perishable nature of these goods. The global pandemic has revitalized local retail logistics models in light of high demand for the delivery of perishable goods, and to ensure product freshness, safety and security, real-time tracking and monitoring of all operational elements along the production, packaging and distribution delivery chain has become extremely important.
This project seeks to develop sophisticated, real-time traceability associated with delivery logistics. Built on extensive benchmarked datasets and artificial intelligence of things technology, this project will deploy training and testing datasets to design, develop, and validate a set of self-learning algorithms for assessing freshness and integrity of the products along a plausible logistics value chain.
In particular, this project focuses on developing AI-enabled models for monitoring the freshness of goods along the production and delivery chain. In this project, predictive models will be developed, tested, and validated, and at least two full use-cases for the delivery of fresh products from production to end-use will be designed. The project outcome will be an AI-enabled algorithm that collects real-time data that can be deployed in a field-test setting., description french : 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., 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 2 time(s). The end date of this agreement has been modified by 364 days., additional information french : Cet accord a été modifié 2 fois.  La date de fin du présent accord a été changé de 364 jours., owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada