Welkom terug bij mijn volgende blogpost! Ik zal je vertellen over mijn 80 credits, drie maanden durende scriptie, die het laatste deel is van de Computationele en softwaretechnieken in engineering (CSTE) MSc.
De scriptie, of Individual Research Project, is verreweg de grootste module van het MSc-programma en weegt 40% van de in totaal 200 studiepunten. Het is daarom erg belangrijk om ervoor te zorgen dat je iets kiest dat je leuk vindt om te ondernemen en er iets nuttigs van leert.
Alle studenten krijgen de keuze om als scriptie een onderzoeksproject of een stage bij een bedrijf te doen. Als je een onderzoeksproject aan de universiteit wilt doen, is er de mogelijkheid om ofwel een onderwerp te kiezen uit een lijst met scripties voorgesteld door de docenten, of een eigen onderwerp aan te dragen en een geschikte begeleider voor de scriptie te zoeken. Als alternatief kun je ervoor kiezen om binnen een bedrijf te werken als onderdeel van je scriptie.
Dit jaar maakten we kennis met twee bedrijven met goedgekeurde stages, de eerste was Aankomst en de tweede HP. Je bent niet beperkt tot het doen van een stage bij alleen de bedrijven die de universiteit heeft voorgesteld. Elke stage die je bemachtigt, moet echter worden goedgekeurd. Elke stage moet aan bepaalde criteria voldoen om als een geldige scriptie te kwalificeren en daarom wordt het aanbevolen om goedkeuring te krijgen zodra je er een hebt behaald.
We kregen allemaal vrij vroeg in het jaar de lijst met beschikbare projecten, misschien rond januari 2021. In februari was er ook een sessie waar alle begeleiders hun onderwerpen presenteerden en de studenten de gelegenheid gaven om eventuele vragen over de projecten te verduidelijken. . Dit gaf ons voldoende tijd om onze beslissingen te nemen en onze drie meest geprefereerde onderwerpen uit te stippelen. Hoewel het cursusteam altijd zijn uiterste best doet om de eerste keuze aan alle studenten toe te wijzen, kunnen er enkele gevallen zijn waarin ze uw tweede of zelfs derde keuze toewijzen.
Ik besloot om te solliciteren voor een stage, maar er waren ook een paar onderzoeksprojecten waar ik erg in geïnteresseerd was. Helaas was mijn stageaanvraag niet succesvol. Het is me echter wel gelukt om mijn eerste keuze uit de afstudeerprojecten veilig te stellen.
Het project dat ik toegewezen kreeg was getiteld 'Stochastic Prediction Of Oil Spill Transport And Fate Using Approximation Methods or Machine Learning' en de CSTE Course Director, Dr. Irene Moulitsas, was mijn begeleider. Voor het project moest ik de modernste technieken voor machinaal leren onderzoeken om de beweging van olielozingen in de oceaan te helpen voorspellen, zodat ze zo snel mogelijk kunnen worden opgespoord en opgeruimd.
Alle projecten zijn in de eerste weken van april aan de studenten toegewezen en we zijn ermee begonnen na de voltooiing van het groepsproject eind april. Het is belangrijk om contact op te nemen met je begeleider, zodat je kennis kunt maken en de omvang van het project kunt bespreken. Ook al worden de projecten door de begeleiders zelf voorgesteld, je hebt veel flexibiliteit bij het bepalen van de richting waarin je het project wilt sturen.
Begin mei ontmoette ik mijn leidinggevende voor het eerst. Het was ook tijdens deze eerste bijeenkomst waar we planden hoe vaak we elkaar zouden ontmoeten en welke resultaten ik bij elke bijeenkomst zou presenteren. Elke begeleider heeft hierin een andere voorkeur; sommigen willen wekelijks bijeenkomen, terwijl anderen er de voorkeur aan geven om minder vaak samen te komen. Ook de wijze van vergaderen kan variëren, afhankelijk van het project en de begeleider. Een aantal studenten heeft hun scriptie op afstand kunnen afronden. Ik heb er echter een punt van gemaakt om al mijn wekelijkse vergaderingen met Dr Moulitsas persoonlijk te houden. Aangezien mijn project een uitbreiding was op het werk dat de studenten in voorgaande jaren hebben voltooid, heeft dr. Moulitsas me in de eerste week zelf alle code en rapporten van de vorige studenten gegeven en me ook geholpen om contact met hen op te nemen als ik aanvullende verduidelijking nodig had.
Ik waardeerde echt de hands-on benadering van Dr. Moulitsas, waar ze me vroeg om vanaf de eerste dag te beginnen met het schrijven van mijn scriptie. Ze stelde voor om de hele scriptie in kleine stukjes te schrijven over een periode van drie maanden, in plaats van aan het eind twee weken te besteden aan het schrijven, en dat maakte het een stuk overzichtelijker. Dit dwong me om constant aantekeningen te maken en alles op te schrijven wat ik elke week deed en het te laten beoordelen tijdens onze wekelijkse vergaderingen.
In het begin, toen ik wat problemen had met het instellen van een aantal van de vereiste software, maakte het hebben van toegang tot al mijn aantekeningen en alle verschillende methoden het voor mij gemakkelijk om mijn problemen door te geven. Ik begon met het schrijven van mijn literatuuroverzicht terwijl ik doorging met het vinden van relevante bronnen voor mijn werk. Ik volgde dat door te beginnen met het opstellen van een eerste methodologie op basis van de ideeën die ik tegenkwam en vervolgens de voorlopige resultaten toe te voegen zodra ze werden gegenereerd. Een dergelijke gestructureerde aanpak maakte het ook gestroomlijnd om alle opdrachten die deel uitmaakten van de scriptie aan te pakken.
De eerste opdracht was een korte versie van het literatuuronderzoek en moest medio mei worden opgeleverd. Dit was de enige niet-beoordeelde opdracht, maar was nog steeds verplicht voor alle studenten. Het fungeerde vooral als een middel voor de begeleiders om feedback te geven en ervoor te zorgen dat de studenten een goede start maakten door over de nodige middelen en tools te beschikken om hun scriptie af te ronden.
Na de eerste inzending had ik veel tijd – twee maanden om precies te zijn – om zelfstandig te werken. Dit omvatte een veel gedetailleerder literatuuronderzoek samen met verschillende iteraties van mijn methodologie. Gedurende deze tijd was het belangrijk om structuur in mijn dag te hebben, aangezien ik geen verplichte lessen had en ik de enige was die verantwoordelijk was om mijn tijd in te delen. Ik spreidde mijn werktijd tussen thuiswerken en werken binnen de universiteit, omdat ik hierdoor niet te verveeld raakte van het constant werken vanaf slechts één locatie. Ik maakte er ook een punt van om me te concentreren op fysieke activiteiten om mijn geest fris te houden en begon vrij vaak te fietsen.
Alle technische presentaties vonden medio juli plaats en waren verdeeld over twee dagen waarop alle CSTE MSc-studenten hun werk presenteerden. Tegen de tijd van de technische presentatie had ik bijna 70% van al het werk dat ik tijdens het proefschrift heb gedaan voltooid en moest ik mijn bevindingen in dat stadium presenteren, samen met een plan voor de resterende vijf weken.
Alle presentaties zijn 10% van het eindcijfer van de scriptie waard en worden beoordeeld door onze begeleider en een tweede beoordelaar van de afdeling. Het was geweldig om te zien dat ieders harde werk aan het eind van het jaar zijn vruchten afwierp en het was een kans om afscheid te nemen van veel van de studenten en docenten.
Drie maanden, 156 pagina's en meer dan 30,000 woorden later diende ik mijn eindscriptieverslag in op 19th Augustus 2021. Het was een gevoel van grote opluchting, vreugde en trots na veel hoogte- en dieptepunten. Ik heb zoveel technische vaardigheden opgedaan in een tijdsbestek van drie maanden, waar ik normaal gesproken ongeveer drie keer zo lang over had gedaan.
Ik werd vloeiend in het gebruik van Linux toen ik een deel van de software op virtuele machines moest draaien en ik heb veel meer vertrouwen in het gebruik van TensorFlow nadat ik meerdere pagina's documentatie had gelezen om beter te begrijpen hoe de python-bibliotheken werken. Ten slotte heb ik het gevoel dat ik een veel beter begrip heb van hoe neurale netwerken werken.
Door alle samenwerking tussen Dr Moulitsas, Simon Asaert (de student die vorig jaar aan het project werkte) en mij, zijn we nu in de positie om de bevindingen van dit proefschrift mogelijk te publiceren in een wetenschappelijk tijdschrift.
Mijn uiteindelijke oplossing voor het proefschrift was het gebruik van een specifiek type neurale netwerken dat bekend staat als Long Short Term Memory (LSTM) om het traject van het zwaartepunt (CoM) van een olielek te voorspellen. De resultaten werden gevalideerd tegen een commerciële software bekend als MEDSLIK voor een echte olieramp die in 2006 voor de kust van Algerije had plaatsgevonden.
Ik zal binnenkort mijn laatste hoofdstuk in deze serie blogs plaatsen, waarin een overzicht wordt gegeven van mijn hele jaar in Cranfield. Ik zal proberen terug te kijken naar de doelen die ik mezelf aan het begin van het jaar had gesteld en zien hoe ze uitpakten. Tot slot zal ik het hebben over wat mij te wachten staat en hoe mijn jaar bij Cranfield mij in de toekomst zal helpen!
Bron: https://blogs.cranfield.ac.uk/aerospace/my-thesis-experience-on-saving-the-oceans-using-ai/
