Dr Chengkai Fan est professeur adjoint au Département de génie des mines, de la métallurgie et des matériaux de l’Université Laval depuis septembre 2024. Au cours de la dernière décennie, il a développé une solide expertise multidisciplinaire en génie minier et géotechnique. Ses recherches portent principalement sur le développement de modèles d’intelligence artificielle interprétables appliqués au transport minier. Il se spécialise dans la prédiction de la productivité et l’optimisation des systèmes de transport par camions miniers à l’aide de techniques d’apprentissage automatique, notamment dans des conditions climatiques extrêmes ou incertaines. Il travaille également sur la modélisation de données issues de capteurs, tels que les capteurs à fibre optique, pour soutenir la surveillance intelligente et l’aide à la décision. Dr. Fan dirige un groupe de recherche consacré à l’avancement de la modélisation axée sur les données, de l’optimisation et de la prise de décision intelligente pour des systèmes miniers durables et sécuritaires. Le laboratoire s’appuie sur l’intelligence artificielle et les technologies de détection comme outils essentiels pour améliorer l’efficacité du transport minier, renforcer la sécurité des mines et soutenir la gestion du carbone.