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안보는게 아니라 사회성이 없기 때문에 교수가 될 실적을 만들 수 있었던 것..
교수 임용 때 사회성은 안 보나요?

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속이는게 아니라 연구비 사정이 여의치 않아서 내린거겠지. 요즘 연구비 따기가 하늘의 별 따기야. 그리고 당연히 교수가 먼저 약속한 금액만큼 못주게되어 미안하다고 했어야되는게 맞고, 글쓴이도 약속한 금액이랑 달랐다면 1학기 때 첫 월급 받았을 때 왜 다른지 물어봤어야지.
인건비 속이는 랩실 탈출해야할까요..

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실력 키우고 지식 쌓으러 대학원 진학하는거임. 실력도 지식도 충분하면 대학원을 왜 감. 꾸준히 수련해서 계속 발전하는데 의의가 있는거임. 현재 자신의 부족함을 너무 부각시키지 마셈. 미래에 나아질 자신의 모습에 집중하셈. 중요한건 연구를 바라보는 자세임. 물론 당장의 실력도 중요하지만, 교수입장에서 신입생 뽑을때 진짜 중요하게 보는건 학생의 연구에 대한 열정, 지적 호기심, 포기하지 않는 끈기, 성실함 등 연구에 임하는 태도와 자세임. 작성자님은 학부생으로 논문을 쓰고 제출했다는 사실자체로 이미 충분히 증명하고도 남을 정도로 훌륭함. 그러니 너무 주눅들지 말고 화이팅하셈.
연구 재능이 없는 것 같습니다

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박사는 고행을 즐길 수 있는 자들이 소명의식과 재능이 동시에 있을때 적절한 포지션임.
박사과정이 왜 힘든가

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노벨상 타면 출신 유치원도 동문 찾던데… 내가 잘나고 볼 일임.
학부 다르면 동문 취급해주는지 말해봄

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하고싶은 연구를 할 수 있는지는 PI한테 물어보든 연구실 학위과정생한테 물어봐야지. 우리한테 물어보면 답해줄 수 있다고 생각하고 질문하는거임? 3개 대학에 AI연구하는 PI가 한둘인줄 아나.. 전부 다 할 수 있다 / 전부 다 할 수 없다 로 나올 수 없는거 본인이 더 잘 알지 않나? 결국 핑계삼아 더 좋은 대학에 가고 싶다라고 하는 것 같은데, 윗분들 말씀처럼 자대가 정배에요. 그게 마음에 안들면 열심히 했어야죠.
학점 3.6 건동홍 무스펙 대학원 진학

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자대에서도 하고싶은 연구같은거 해볼 수 있냐니 ㅋㅋㅋ 참.. 뭘 하고싶은데요 애초에? 하고싶은거나 관심분야는 있긴 한가요? AI논문이라도 한편 읽어보고 가고싶다 어쩐다 하는건가요? 걍 님같은 분들은 대학원 안가시는게 시간 안버리고 좋을거 같은데..
학점 3.6 건동홍 무스펙 대학원 진학

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이정도까지 욕먹을만한 글은 아닌듯 싶은데 ㄷㄷ
학점 3.6 건동홍 무스펙 대학원 진학

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글로 봤을때는 어느 부분에서 망한지 모르겠네요. 글쓴이 님보다 더 어려운 분들이 많습니다.
인생 망한거같아요 조언,쓴소리 다 부탁드려요

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진짜 망한게 뭔지 모르네 ㅋㅋ 지방대 2점대 3점대 초반애들 졸업하고 갈 데 없어서 대학원 진학했는데 1년이 다 돼가도록 아무런 결과도 없이 인생 즐기면서 생활하는게 진짜 망한거지.
인생 망한거같아요 조언,쓴소리 다 부탁드려요

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웃긴게 저런 곳에 있는 쩌리 or 애매한급 교수들은 대학원생 탓합니다. 그렇게 능력있고 잘났으면 더 좋은 대학. 설카포로 이직하셔요. 학생들도 학부간판 아쉬우면 대학원으로 좋은곳으로 진학하고, 직장인들도 계속 이직하는걸요?? 그럴 능력이 안되거나 용기가 없으면 대학원생에게 불만 가질 시간에 대학원생에게 시간투자를 더 하시구요~ 하긴 저렇게 생각하니 쩌리 or 애매한급으로 남긴하겠다.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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학생의 입장으로 생각해 보는 것도 중요하다고 봄. 1. 님에게 아무런 목표없이 힘든일을 하라면 열심히 할 것임?? (동기부여 관련) 2. 학생들이 지도교수를 신뢰하는가?(지도교수의 이기적인 목적으로 일을 시킨적이 있는가??) 잘하고 못하고는 주관적인 부분임. (세계최고 연구그룹에서는 님도 아쉬운점이 많아 보일 수 있음.) 잘 못을 외부에서 찾지말고 본인에게서 나아질 방법을 고심해볼 필요도 있어보임. 대학원생들을 믿고, 개인적인 나의 이익이 있는 것이라면 아예 시키지 않고, 학생들에게 도움이 되면서도 연구가 될 수 있도록 지도한다면, 대부분의 대학원생들은 스스로 잘 하려할 것임.(물론, 잘하고자 하나, 실제 퍼포먼스는 못 미칠 수도 있고, 그때 지도교수가 잘 지도해 주는 것이 중요하다고 봄) --> 결국 교수가 필요한 이유 중 하나가 교육으로 봄. 현상을 탓하기보다 주어진 환경에서 조금이라도 훌륭한 연구자로 성장할 수 있도록 지도하는 것이 중요하다고 봄.
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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지극히 공감함 얼마나 오래 앉아서 집중 하냐가 중요한데 위에 언급한 리스트가 우선 집중력 차이도 큼ㅋㅋㅋㅋ 요즘 애들보면 참... 늦게 출근 일찍 퇴근이 기본이고 중간중간 자리비움도 너무 잦음 도대체 뭘 하는지 모르겠음ㅋㅋㅋㅋ 나는 집중하면 화장실 6시간도 안가고 그자리에 쭉 앉아 있는데 왜 그렇게 자주 왔다갔다하는지도 모르겠고
대학원생들이 게으른 이유에 대한 고찰

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고체물리가 다음 AI가 정복할 영역같음

누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.

2025.04.20

3986

화학 단백질 접는거 알파폴드가 점령했는데

그 다음은 뭐냐하면 아마 고체물리

전자구조 이론적계산 어느정도 계산적으로 확립되어있고

컴퓨터로 엄청난 경우의수 계산이 충분히 의미있는

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댓글 23개

2025.04.21

BEST 단백질 폴딩 문제 많큼 오랫동안 안풀리고 + 돈 될 만한 문제가 고체물리 쪽에 있음?

AI가 돈먹는 하마인데 단백질 폴딩 문제만큼 학술적이고 산업적으로 동시에 의미 있는 문제가 없으면 시작하기 힘들듯

대댓글 4개

2025.04.21

일단은 촉매개발 정도가 떠오르네요.
환경이슈에서 수요가 많은 편이지요.

2025.04.21

반도체 산업에만 써먹어도 상당히 유용할텐데.. 거따가 초전도체 개발에도 진전 있을거고. 학술적&산업적 가치 모두 상당하지.

2025.04.21

꼭 고체물리는 아니긴 한데, 전세계 슈퍼컴퓨터 사용량중 가장 많은 부분을 전자구조 계산이 차지할겁니다. (AI시대 이후로는 달라졌을지도...) 학술적이면서 산업적으로 충분히 의미있다 봅니다

2025.04.21

기업한테 돈 되는 문제는 많음
고체물리 응용이 재료공학임
다만 개인 연구자테까지 돈이 크게 오지는 않음 아직

2025.04.21

데이터량이 너무 많음. 그리고 계산 세팅도 다 통일해야되서. 누군가 총대 매고 프로토콜만들어서 같이 데이터셋만들자고 하지 않는 이상 힘듬

대댓글 5개

2025.04.21

구체적으로 무슨 상황의 데이터를 생각하시나요?

2025.04.21

지금 이미 어느정도 통일된 프로토콜로 데이터셋 엄청 많이 만들도 있음
예를 들어 메타에서 나온 open materials, open catalysis db 검색해보셈
그리고 완전히 통일되어 있지 않더라도 transfer learning 등을 통해 학습 가능

2025.04.22

각 구조별 전자구조 이야기하면 밴드 구조랑 전자 밀도는 저장해야하는데 한 계산당 데이터량이 많고 데이터는 많겠지만 수도포텐셜이랑 베이스셋 다를 때마다 다 총에너지도 달라지고하는데 학습이 잘 이루어질리가. 지금 전자구조랑 머신러닝 둘다 써서 진행 중인데 깔맞춤 안하면 당빠 문제생김

2025.04.22

데이터, 프로토콜조차 ai에게 맡기면?

2025.04.23

지금 pseudopotential이나 functional 차이도 학습할수 있는 모델들이 나왔음. MACE같은 경우에는 atom energy를 학습시켜서 그들이 foundation model이라 부르는 MACE-MP에 다른 계산조건의 training set를 transfer learning이 가능한 아키텍쳐로 설계됨. MACE 개발한 그룹 교수님이랑 이야기할 기회가 최근에 있었는데 training set를 극단적으로 줄여도 안정적이라고 이야기했었음.

2025.04.21

단백질 폴딩 문제 많큼 오랫동안 안풀리고 + 돈 될 만한 문제가 고체물리 쪽에 있음?

AI가 돈먹는 하마인데 단백질 폴딩 문제만큼 학술적이고 산업적으로 동시에 의미 있는 문제가 없으면 시작하기 힘들듯

대댓글 4개

2025.04.21

일단은 촉매개발 정도가 떠오르네요.
환경이슈에서 수요가 많은 편이지요.

2025.04.21

반도체 산업에만 써먹어도 상당히 유용할텐데.. 거따가 초전도체 개발에도 진전 있을거고. 학술적&산업적 가치 모두 상당하지.

2025.04.21

기업한테 돈 되는 문제는 많음
고체물리 응용이 재료공학임
다만 개인 연구자테까지 돈이 크게 오지는 않음 아직

2025.04.21

글쎄요... 막상 보면 잘 모르겠달까

2025.04.21

이미 메타, 구글, 마이크로소프트 다 고체물리 ai 연구 하고있음
정확히는 재료공학에 가깝긴 함

2025.04.22

핵융합도 이미 도입되서 딥러닝 논문 나왔던데. 전방위적으로 적용되고 있는것 같은데

2025.04.22

사람들이 알파폴드 중요성이랑 AI에 드는 비용 잘 모르는 것 같은데...?

알파폴드 중요성: 이거 나오고 AI로 신약개발하는 스타트업 말그대로 100개 생겼고 제약회사들 다 딥러닝 팀 만듬. 진짜 신약개발 AI 나오면 다른 제약회사들 다같이 손잡고 둠스데이 찍는거임. 그거 만든 제약사는 그날 주가 탑5 제약회사 합친 수준으로 떡상

운영비: 이거 하려면 AI+과학 둘 다 아는 사람들 필요한데 이러면 연봉 10억부터 시작 x 최소 30명 + GPU A100도 1인당 최소 10개 노드는 써야함. 합치면 1인당 50억 = 1500억/년. 알파폴드 4-5년 걸렸으니까 5000억? 물론 이래도 성공 보장은 없음 ㅎㅎ

재료공학쪽에 이정도 투자할 만한 문제가 있다고? 흠

대댓글 2개

2025.04.22

금속촉매, 배터리, 디스플레이, 반도체... 많아보이는데요?

2025.04.22

찾아보니 금속 촉매는 시장이 너무 작고 디스플레이는 삼성은 안할거같고 반도체는 재료공학 시뮬레이션인지는 좀 애매하네요

배터리가 그나마 가능성 있어보이는데 100억달러 정도 순수익을 내는 회사에서 연간 몇억 달러 정도를 알파폴드 하듯이 AI 개발에 쓸까요...? 제 생각에는 지금 기업에서 적극적으로 바이오에 투자하는 거랑은 다르게 학계에서 누가 성과를 내거나 제약사에서 사용하는 기술을 적용해 보다가 잘 되는 확신이 있으면 그때야 점차 투자할 듯 합니다

2025.04.22

지금 수준으로는 정복하기 쉽지 않음. 지금 MP나 open catalyst training set 보면 대부분 PBE+U로 도배해놓았는데 이게 정확한 계산법이라고 보기에는 어려움. 즉 우리가 interpolate 하려는 정확한 답도 모르는데 정답을 맞추려고 하고 있는거임. 또 대부분 NN기반 예측 모델들은 또 adiabatic ground state를 가정하는데 이것이 재료의 equilibrium property를 예측하는데 도움이 되지만 Catalysis와 같은 화학적 반응, 특히 photocatalysis와 같은 excited state와 non-adiabacity가 필요한 부분에서는 예측조차 제대로 할 모델이 없음.

대댓글 2개

2025.04.22

저는 DFT를 machine learning으로 가속화하는 연구를 진행 중인데, 너무 흥미로운 관점이네요! 좀 더 여쭤보고 싶은게 있는데 오픈카톡방파서 댓글 달아도 될까요?

2025.04.23

저도 뭐 딱히 아는건 없지만 오카방 파주시면 들어갈께요

2025.04.22

맞아요 고체물리도 이미 AI가 슬금슬금 들어오고 있는 느낌인데 생물쪽도 알파폴드 이후로 실험실 분위기 싱숭생숭합니다 앞으로 우리 연구자는 뭐 먹고 살까요

2025.04.22

고체는 실제 구현이 더 어려울텐데?

2025.04.22

고체물리 이미 계산량 싸움인데 당연히 AI가 먹기 딱 좋은 분야지 이론하는 사람들 긴장 좀 해야겠네

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