Reference number : 172-2023-2024-Q3-1013456, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : The University of New Brunswick, recipient country : CA, recipient province : NB, recipient city : Fredericton|Fredericton, recipient postal code : E3B 5A3, 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 : Efficient 3D Spatial Query Processing for Geospatial Analytics towards Sustainable Smart Citites, agreement title french : Traitement efficace des requêtes spatiales 3D pour l’analyse géospatiale en vue de la création de villes intelligentes durables, agreement number : 1013456, agreement value : 392700.0, agreement start date : 2024-01-01, agreement end date : 2026-03-31, description english : With the rapid growth of population in cities, the associated complexities and
challenges due to the accelerated demand for basic services such as
housing, transportation, healthcare and employment are also rising. This
increased urban expansion exerts pressure on the natural resources and
contributes to the greenhouse gas emission. Digital technologies, particularly,
smart cities can help in addressing many of these challenges related to urban
growth. Geospatial analytics and 3D spatial query processing techniques will
be key enabler for the smart cities technologies. However, the existing spatial
data systems, specifically, relational database systems (RDBMS), cannot
meet the requirements for complex 3D spatial data analytics. Therefore,
through this project the collaborative research team will aim to develop novel
techniques for a new generation of spatial data systems that can address the
challenges of smart cities. The team will investigate how to develop
techniques for efficient storage and retrieval of 3D spatial data, explore novel
spatio-visual queries and investigate privacy preserving query processing approaches., description french : Avec la croissance rapide de la population des villes, les complexités et les défis associés à la demande accélérée des services de base tels que le logement, le transport, les soins de santé et l’emploi augmentent également. Cette expansion urbaine accrue exerce une pression sur les ressources naturelles et contribue aux émissions de gaz à effet de serre. Les technologies numériques, en particulier les villes intelligentes, peuvent aider à relever bon nombre des défis associés à la croissance urbaine. L’analyse géospatiale et les techniques de traitement des requêtes spatiales 3D seront les principaux catalyseurs des technologies des villes intelligentes. Cependant, les systèmes de données spatiales existants, en particulier les systèmes de gestion de bases de données relationnelles (SGBDR), ne peuvent pas répondre aux exigences de l’analyse de données spatiales 3D complexes. Ainsi, dans le cadre de ce projet, l’équipe de recherche collaborative visera à développer de nouvelles techniques pour une nouvelle génération de systèmes de données spatiales qui pourront relever les défis des villes intelligentes. L’équipe étudiera des solutions pour développer des techniques de stockage et d’extraction efficaces de données spatiales 3D, explorera de nouvelles requêtes spatiovisuelles, et étudiera des approches de traitement des requêtes qui préservent la vie privée., 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 : nan, additional information french : nan, owner organization : nrc-cnrc, owner organization title : National Research Council Canada | Conseil national de recherches Canada