Jacques Beukes van die MUST-diepleernavorsingsgroep by die Fakulteit Ingenieurswese is die 2021-wenner van ’n Noordwes-Universiteit (NWU) Visekanseliersmedalje vir sy verhandeling “Interpretability of deep neural networks for SYM-H prediction”. Agt visekanseliersmedaljes word jaarliks aan die beste meestersgraadstudente by die NWU toegeken. Jacques het die medalje vir Ingenieurswese ontvang. Die toekennings word gegee ter erkenning van uitmuntende werk wat deur meestersgraadstudente aan die NWU gedoen word, en om die voortgesette pogings te erken van studieleiers en ander akademici wat ’n ondersteunende omgewing vir hierdie studente skep en in stand hou.
Jacques se studie was ’n samewerkende poging tussen MUST en die Suid-Afrikaanse Nasionale Ruimteagentskap (SANSA). MUST se direkteur, prof Marelie Davel, was sy studieleier, en dr Stefan Lotz, ’n navorsingswetenskaplike by SANSA in Hermanus en buitengewone navorser by MUST, was die medestudieleier.
Jacques het sy verhandeling geskryf oor die onderwerp van ruimteweer en die verbetering van geomagnetiese sonstormvoorspellings met behulp van diepleertegnieke. Diepleer is ’n snelgroeiende gebied van masjienleer wat komplekse modelle kan lewer wat in staat is om komplekse take op te los. Die navorsing het veral gefokus op die ontwikkeling van ’n model wat makliker geïnterpreteer kan word. Deur die interne argitektuur van die model te verander, het Jacques ’n stelsel geskep wat kan aantoon watter eienskappe belangrik is wanneer ruimteweer voorspel word en nie die voorspellingsprestasie beïnvloed nie.
Deur ’n model te skep wat makliker is om te interpreteer, het Jacques getoon dat modelle gewysig kan word om meer deursigtig te wees sodat die werking daarvan beter waargeneem kan word sonder dat prestasie in gedrang is. Die deursigtigheid van diepleernetwerke is baie belangrik, aangesien die kompleksiteite wat in modelle aangetref word, dit moeilik maak om dit aan te wend vir toepassings soos gesondheidsorgoplossings en selfbestuurmotors, waar dit kritiek is om dinge te kan verduidelik sodat regverdigbare, veilige en onbevooroordeelde besluite geneem kan word.
Jacques het die grootste gedeelte van die eerste jaar van sy studies – alleen of as deel van die navorsingsgroep – daaraan bestee om die basiese beginsels van diepleer en ruimteweer en die praktiese aspekte van masjienleernavorsing te verstaan. Hy het dit gedoen deur daaroor te lees, dit te bespreek, en klein eksperimente te doen. In sy tweede jaar het hy ’n betroubare kodebasis ontwikkel waarop hy die eksperimente moes doen wat uiteindelik die verhandeling sou word wat ’n VK-toekenning sou wen. Tydens die verloop van sy studies het Jacques twee konferensiebydraes gepubliseer, asook een artikel in ’n vaktydskrif wat saam met sy studieleiers geskryf is.
Jacques erken dat sy aanvanklike doelwit met sy registrasie vir ’n meestersgraad was om sy studentelewe ’n bietjie uit te rek, maar sy motiewe het tydens die verloop van sy studies verander. “MUST het my toegelaat om die wêreld van navorsing saam met navorsers van wêreldgehalte te ervaar. Hulle het my meer geleer as om bloot net ’n goeie verhandeling te skryf. Kritiese denke, tegniese kommunikasie, effektiewe administrasie en die beste programmeringspraktyke is van die dinge wat ek altyd sal koester.”
Vir diegene wat na ’n onderskeiding mik, sê Jacques dat dit uiters belangrik is vir enigeen wat hierdie vlak van sukses wil bereik, dat hulle ’n goeie ondersteuningsnetwerk moet hê en dit moet benut. Jacques sê voorts dat die mees kritieke punt van goeie navorsing is om “die regte vrae te vra en jouself nie om die bos te lei nie”. Vanuit ’n tegniese standpunt sê dr Lotz dat’n onderskeiding na sy mening vereis dat verwagtings oor gehalte, leesbaarheid en aandag aan besonderhede nie net bereik moet word nie, maar oorskry moet word. Die mate van oorspronklikheid – hoewel dit nie ’n vereiste vir ’n meestersgraad is nie – kan ook in die verwerwing van ’n onderskeiding vir navorsing ’n rol speel.
Prof Davel glo dat Jacques sy onderskeiding terdeë verdien het. “Die werk wat deur Jacques (en ook sy medestudent in hierdie veld, Dewald Krynauw) gedoen is, was kreatief en van ’n uitstekende tegniese standaard, en het betekenisvolle stukrag verskaf vir die voortgesette ruimteweersamewerking met SANSA.” Prof Davel en dr Lotz het intussen ’n toekenning van die nasionale instituut vir teoretiese en komputasionele wetenskappe (National Institute for Theoretical and Computational Sciences, NITheCS) ontvang om hierdie werk in 2022 voort te sit.
Sedert hy sy meestersraad voltooi het, het Jacques na gedesentraliseerde finansies oorgeskakel, waar hy tans as ingenieur vir blokkettingoplossings werk. Hy is steeds besig om sy masjienleerkundigheid te benut en uit te brei.
Die MUST-diepleernavorsingsgroep bestudeer masjienleer, met ’n spesifieke belangstelling in die teorie en toepassing van diepleertegnieke. Die toepassingsgebiede van die navorsingsgroep is uiteenlopend, en strek van spraak- en taalverwerking tot toepassings van diepleer in die bedryf. MUST werk saam met die Ruimtewetenskap-program van SANSA om die toepasbaarheid van diep neurale netwerke* vir die modellering van verskillende ruimteweerverskynsels te ondersoek. Hierdie verskynsels sluit in om geomagnetiese versteurings van sonwindparameters te voorspel, of om die uitbarsting van sonvlamme vanaf beelde van die son te voorspel. ’n Belangrike doelwit van hierdie werk is “kennis-afleiding”: om maniere te bestudeer waarop die modelle wat ontwikkel is op nuwe maniere geïnterpreteer kan word om sodoende lig op die onderliggende verskynsels te werp.
*Diep neurale netwerke (DNN’s) het internasionaal toenemend die dryfveer geword agter deurbrake op gebiede soos rekenaarvisie, natuurliketaalverwerking en bio-informatika. Diepleermodelle is veral van toepassing wanneer komplekse verhoudings van groot, hoëdimensionele datastelle afgelei moet word. In spesifieke toepassingsgebiede kan hierdie stelsels menslike prestasie ewenaar en dit soms oortref, wat “smal KI” al hoe meer ’n werklikheid maak. Hierdie suksesse het navorsing oor beter algoritmes, nuwe toepassings daarvan, en ’n beter begrip van DNN’s geïnspireer.
’n Vereenvoudigde dwarsdeursnit van die Aarde se magnetosfeer wat toon hoe die sonwind die geomagnetiese veld se dipoolvorm aan die dagkant (links, wat na die Son kyk) saampers en dit aan die nagkant (regs, weg van die Son) uitrek. L1 dui die eerste Lagrange-punt aan (aangepas uit Moldwin, 2012).
Voorspelde en waargenome Sym-H-waardes (’n ruimteweerindeks wat stormintensiteit meet) tydens ’n geomagnetiese storm. Modelvoorspellingsresultate word met sowel as sonder fase- en tydverskuifde insette getoon. Die verskillende stormfases word ook hier aangedui.
