Prof Tobi Louw van die Departement Chemiese Ingenieurswese in die Fakulteit Ingenieurswese aan die Universiteit Stellenbosch het Dinsdag 19 Augustus 2025 sy intreerede gelewer. Die titel van sy lesing was “'n Kritiek op die toepassing van masjienleer in chemiese ingenieurswese".
Louw het met die Afdeling Korporatiewe Kommunikasie en Bemarking gesels oor sy navorsing oor die toepassing van masjienleer in die chemiese en mineraalverwerkingsbedrywe.
Vertel ons meer oor jou navorsing en waarom jy in hierdie spesifieke veld belanggestel het.
Ek stel daarin belang om nuwe ontwikkelings in masjienleer te verstaan en maniere te ondersoek waarop dit gebruik kan word om prosesse in die chemiese en mineraalbedryf te beheer en te optimaliseer. Ek het nog altyd toegepaste wiskunde geniet, maar dinge het regtig vir my gedurende my voorgraadse studie gekliek toe ek die eerste keer met prosesmodellering en -beheer te doen gekry het. Om te sien hoe wiskunde gebruik kan word om die dinamika van ingewikkelde chemiese prosesse wat ek bestudeer het, te ontleed, was wonderlik. Ek is bevoorreg om die geleentheid te hê om as akademikus in dié veld te kan aanhou werk.
Hoe sou jy die relevansie van jou werk beskryf?
Chemiese ingenieurs ontwerp en onderhou die nywerheidsprosesse wat grondstowwe in waardevolle produkte omskakel, maar hierdie prosesse verloop nie altyd glad nie. Prosesmonitering en -beheer is nodig om te verseker dat die prosesse veilig en doeltreffend werk. Hierdie aanlegte genereer groot hoeveelhede data, wat met behulp van moderne benaderings ontleed kan word om die proses verder te optimaliseer — dít is waar my werk ter sprake kom.
Kan jy voorbeelde gee van hoe jou navorsing in werklike kontekste toegepas word?
Prosesingenieurs vind dikwels dat die proses nie heeltemal werk soos dit moet nie — dit kan dui op die teenwoordigheid van 'n fout. Dit is gewoonlik moeilik om presies uit te vind waar die fout vandaan kom: Lê die probleem by 'n uitgeslyte klep, of vuilheid op 'n hitteruiler? Masjienleer kan hiermee help: Deur patrone in die data te analiseer, kan die foute ge?dentifiseer en die probleem opgelos word.
Wat maak dit moeilik om masjienleertegnologie? in die chemiese en mineraalverwerkingsbedrywe te implementeer en te onderhou?
Ek dink daar is twee groot uitdagings. Eerstens is dit dikwels moeilik om goeie metings onder baie strawwe prosesomstandighede te kry: ho? temperature, korroderende gasse, ens. Sonder goeie metings word die ontleding van die data baie meer uitdagend. Tweedens het masjienleerinstrumente die afgelope paar jaar maklik toeganklik geword, maar tradisionele ingenieursopleiding rus ingenieurs nie toe met die statistiese kennis om die resultate korrek te interpreteer nie. Dit is noodsaaklik om bedryfspraktisyns van die nodige kundigheid te voorsien.
As jy in jou kristalbal kyk, watter ontwikkelings sien jy in masjienleer?
Groot Taalmodelle (LLM's) het werklik die manier waarop ons oor masjienleer dink, verander. Daar is baie maniere waarop LLM's die verwerkingsbedryf kan be?nvloed, waarvan koderingsondersteuning die belangrikste is. LLM's maak dit makliker as ooit vir prosesingenieurs om te begin kodeer en hul eie data-analise-instrumente te ontwikkel. Daar is egter ook baie interessante ontwikkelings in die gebruik van neurale netwerke vir tydreeksvoorspelling — dit wil sê, om prosestoestande te voorspel. Dit sal weer beperk word deur beskikbare metings. Ek dink die gebruik van masjienleer om die ontwikkeling van nuwe “sagte sensors" te ondersteun, is baie belangrik vir die veld. “Sagte sensors" gebruik maklik gemete waardes om die eienskappe van 'n stelsel af te lei: byvoorbeeld, videobeelde kan gebruik word om te analiseer hoe goed 'n breker ('n masjien wat groot stukke materiaal in kleiner stukke vergruis) presteer.
As lid van 'n masjienleernavorsingsgroep, watter aspekte van jou werk geniet jy die meeste?
Ek geniet dit regtig om die statistieke en wiskunde te bestudeer wat die verskillende masjienleermetodes onderlê. Maar die beste deel van my werk is beslis om met studente te skakel en te sien hoe hulle ontwikkel in hul vermo? om hierdie ingewikkelde algoritmes krities te evalueer.
Die ho?ronderwysomgewing kan uitdagend wees. Wat hou jou gemotiveerd wanneer dinge moeilik raak?
As 'n Christen glo ek ons het 'n heilige taak om “oor die aarde te heers en dit te onderwerp", wat in moderne taal vertaal word na die wyse bestuur van ons hulpbronne. Chemiese ingenieurs skep groot waarde uit o?nskynlik waardelose grondstowwe — dink aan platinum uit rotse. Ek dink dit is 'n waardige roeping, en ons het 'n plig om dit op 'n manier te doen wat maatskaplik en omgewingsverantwoordelik is.
Tweedens glo ek alle mense is na die beeld van God geskape. Om te weet dat die mense met wie jy werk, wonderlik geskape en diep geliefd is, het 'n werklike impak op my daaglikse interaksies, al kry ek dit steeds baie keer verkeerd!
Dit is die twee hoekstene wat my gemotiveerd hou: die erkenning van die intrinsieke waarde van die werk wat ek doen en die onmeetbare waarde van die mense saam met wie ek werk.
Vertel ons iets opwindends oor jouself wat mense nie sou verwag nie.
Ek help om 'n filmklub te organiseer wat maandeliks vergader om 'n fliek te kyk en die maniere waarop die rolprent ons kultuur en ons wêreld weerspie?l, te bespreek; soms fasiliteer ek selfs die gesprek daarna. Ons kyk 'n wye verskeidenheid flieks, van Barbie tot Dunkirk, maar my allergunsteling is die klassieke Babette's Feast uit 1987.
Hoe bestee jy jou vrye tyd?
Ek is mal daaroor om bordspeletjies te speel. Ons het 'n bordspeletjiegroep wat elke Sondagaand bymekaarkom. Ons is 'n lekker mededingende groep, maar ook baie goeie vriende. Ek leer my kinders ook om bordspeletjieliefhebbers te wees.
